TESIS DOCTORAL DOCTORADO EN CREACIÓN DE EMPRESAS, DIRECCIÓN DE PYMES Y EMPRESA FAMILIAR

El enfoque de las capacidades dinámicas para analizar la influencia de la formación en el desempeño organizacional Benito Yáñez Araque

Dirigida por: Dr. D. Felipe Hernández Perlines Toledo, noviembre de 2015

Departamento de Administración de Empresas

El enfoque de las capacidades dinámicas para analizar la influencia de la formación en el desempeño organizacional

TESIS DOCTORAL Autor: Benito Yáñez Araque Director: Dr. D. Felipe Hernández Perlines

Toledo, noviembre de 2015

A mis Padres

Agradecimientos Gracias a Felipe Hernández Perlines, mi director de tesis y Maestro. A él le debo el ánimo, el tesón, la sabiduría, conocimiento y reconocimiento que ha hecho posible esta Tesis y su idea original, cuando hace más de cuatro años me sugirió la importancia de las capacidades dinámicas en la formación. Mi lealtad, gratitud, cariño, afecto, admiración y respeto. Gracias a mi padre y a mi madre, Benito y Juanita, a quienes todo debo. A mi madre, por su Amor, sus valores, desvelos, enorme esfuerzo y sacrificio, ilusiones y empeño en hacer de mí un hombre de bien y provecho. A mi padre, por su paciencia e incondicional apoyo y sacrificio. De vosotros he aprendido todo y espero no defraudaros nunca. Gracias a mis queridas hermanas, Elena y Natalia, y mi pareja, Loli, por su Amor, su enorme paciencia y comprensión, ayuda y entrega inconmensurables en los momentos difíciles, por tanto tiempo que no he podido compartir con vosotras, espero recompensároslo. En especial recuerdo a Melchor Lucendo, in memoriam. Sit tibi terra levis. Gracias a todos los compañeros, profesores y amigos que me han ayudado siempre que lo he necesitado, en especial, Juan Moreno, Juan Pablo SánchezInfante, Gabriel Hernández, Yolanda Salinero, Laura Serna, Chema G. Ravé, Leo Gallardo, Juan Ángel Organero, José Luis Polo, etc., etc., etc. Y gracias a todas las empresas participantes en esta Investigación, y a sus directivos, que de manera completamente altruista, voluntaria y entusiasta, han prestado su valioso tiempo en nombre de la Ciencia y sin cuya colaboración esta Tesis no hubiera sido posible.

Índice Índice de Tablas…………………………………………………………………………….……………………..vii Índice de Figuras……………………………………………………………………………………………….…. ix Resumen ........................................................................................1 Capítulo 1 Introducción .................................................................5 1

Justificación de la investigación y objetivos ........................................... 5

2

Estructura del trabajo .......................................................................... 14

Capítulo 2 Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación.......................................................................... 19 1

Introducción.......................................................................................... 19

2

Enfoque basado en los Recursos ........................................................... 23

3

Enfoque basado en el Conocimiento ..................................................... 28

4

Enfoque basado en el Capital Intelectual ............................................. 33

5

El enfoque de las Capacidades Dinámicas ............................................ 37 5.1 La capacidad de absorción ............................................................... 42 5.1.1 Dimensiones de la capacidad de absorción .............................. 46 5.2 La capacidad de innovación ............................................................. 50

6

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional............................................. 53 6.1 Capital Intelectual y Aprendizaje Organizacional ........................... 58 6.2 Aprendizaje Organizacional y Conocimiento ................................... 61

i

ii

Índice

6.3 Formación y Aprendizaje Organizacional ........................................ 62 6.4 La Capacidad de Absorción y el Aprendizaje Organizacional ......... 64 6.5 Modelo preliminar y proposiciones del método de estudio de casos 67 6.5.1 Empresa familiar, formación y sucesión .................................. 71 7

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple ............................................................................... 76 7.1 La relación entre formación y desempeño empresarial .................... 80 7.2 El papel mediador de la capacidad de absorción ............................. 82 7.3 El papel mediador de la capacidad de innovación ........................... 88

Capítulo 3 Metodología de la investigación ................................. 95 1

Introducción a las metodologías y trabajo de campo ........................... 95 1.1 Convergencia y combinación de métodos ........................................ 98

2

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra......... 105 2.1 Muestra en el método de estudio de casos ...................................... 105 2.2 Muestra en el método PLS-SEM. Base de datos ............................ 110 2.3 Conjunto de datos para fsQCA ...................................................... 121 2.4 Análisis descriptivo de la muestra .................................................. 122

3

Recogida de información y tratamiento de los datos .......................... 126 3.1 Informante clave ............................................................................. 134 3.2 Instrumento..................................................................................... 140 3.2.1 Instrumento inicial (método de casos) ................................... 140 3.2.2 La Encuesta Nacional sobre Formación y Capacidades Dinámicas de la Empresa (STraDyCAF) para directivos ...... 143

Índice

iii

3.3 Técnicas de análisis de datos ......................................................... 149 3.4 Selección y medida de variables ..................................................... 150 4

Análisis de mediación ......................................................................... 155 4.1 Introducción: ¿mediación o moderación? El enfoque de Baron y Kenny (1986).................................................................................. 155 4.1.1 Naturaleza de variables moderadoras .................................... 156 4.1.2 Naturaleza de variables mediadoras ...................................... 158 4.2 Modelos de mediación. Implicaciones operacionales....................... 160

Capítulo 4 Resultados................................................................ 167 1

Introducción........................................................................................ 167

2

Método de estudio de casos (tres casos) ............................................. 172 2.1 Proposición 1 (H2a). La formación influye positivamente sobre la ACAP ............................................................................................. 173 2.1.1 Adquisición ............................................................................ 173 2.1.2 Asimilación ............................................................................ 175 2.1.3 Transformación ...................................................................... 176 2.1.4 Explotación ............................................................................ 178 2.1.5 Factores contingentes de la ACAP ....................................... 180 2.1.6 Necesidades actuales-futuras ................................................. 183 2.1.7 Tamaño y edad de la empresa ............................................... 183 2.2 Proposición 2 (H2b). La ACAP influye positivamente sobre el desempeño ...................................................................................... 185

iv

Índice

2.3 Proposición 3. La formación a descendientes que se incluye en los planes de formación empresariales favorecen la sucesión ................ 187 3

Método de estudio de casos (seis casos) .............................................. 188

4

Modelo de mediación simple de la capacidad de absorción (modelo B) ............................................................................................................ 190 4.1 Resultados PLS-SEM ...................................................................... 190 4.1.1 Análisis del modelo de medida ............................................... 190 4.1.2 Análisis del modelo estructural .............................................. 195 4.2 Resultados de fsQCA ...................................................................... 203 4.2.1 Subhipótesis H2a = Formación → ACAP ............................. 203 4.2.2 Subhipótesis H2b = ACAP → Desempeño ............................ 207

5

Model with a three-path mediated effect (modelo C) ......................... 209 5.1 Resultados de PLS-SEM ................................................................. 209 5.1.1 Análisis del modelo de medida ............................................... 209 5.1.2 Análisis del modelo estructural .............................................. 210 5.2 Resultados de fsQCA ...................................................................... 214 5.2.1 Subhipótesis H3a = Formación → Innovación ...................... 214 5.2.2 Subhipótesis H3b = Innovación → Desempeño ..................... 216 5.2.3 Subhipótesis H4a = ACAP → Innovación ............................. 217

6

Resultados obtenidos de la comparación de los modelos A, B y C ..... 219

Capítulo 5 Discusión y conclusiones ...........................................225 1

Consecución de objetivos y aportaciones de la investigación .............. 225

2

Implicaciones para la investigación y la teoría .................................... 229

Índice

v

3

Implicaciones para la práctica de las empresas .................................. 231

4

Limitaciones y futuras líneas de la investigación ............................... 237

Bibliografía ................................................................................................. 239 Anexos………………………………………………..…………………………………………………………….…. 283

Índice de Tablas Tabla I. Líneas de investigación de la ACAP y sus resultados .................. 45 Tabla II. Dimensiones de la ACAP ............................................................ 46 Tabla III. Reconfiguración del concepto de ACAP .................................... 47 Tabla IV. Indicadores de formación en los modelos de Capital Intelectual (en dos ejercicios) ......................................................................................... 56 Tabla V. Clasificación del Capital Humano ............................................... 59 Tabla VI. Clasificación del Aprendizaje Relacional ................................... 60 Tabla VII. Tópicos de investigación en empresa familiar por porcentaje de artículos publicados ...................................................................................... 72 Tabla VIII. Tópicos de investigación en empresa familiar por variación porcentual de artículos publicados ............................................................... 73 Tabla IX. Tópicos de investigación en empresa familiar agrupados por bloques temáticos ......................................................................................... 73 Tabla X. Fases y etapas en el estudio de casos ........................................ 100 Tabla XI. Pruebas para evaluar calidad y objetividad en un estudio de casos ........................................................................................................... 100 Tabla XII. Tipos de error en el contraste de hipótesis ............................ 118 Tabla XIII. Perfil de los casos ................................................................. 122 Tabla XIV. Representatividad de la muestra .......................................... 123 Tabla XV. Muestra por tipo de empresa familiar y generación............... 124 Tabla XVI. Ficha técnica del estudio de casos ........................................ 128

vii

viii

Índice

Tabla XVII. Ficha técnica PLS-SEM/ fsQCA ......................................... 133 Tabla XVIII. Cargos que ocupan los informantes clave .......................... 139 Tabla XIX. Estructura del cuestionario inicial y medidas del estudio de casos ............................................................................................................ 142 Tabla XX. Resultados de la ACAP .......................................................... 172 Tabla XXI. Vista general de los indicadores: cargas factoriales, fiabilidad de constructo y la validez convergente de los modelos de medida .............. 192 Tabla XXII. Matriz de correlaciones entre constructos: validez discriminante (Modelo B) ........................................................................... 195 Tabla XXIII. Resultados de los modelos de ecuaciones estructurales. Relaciones causales: efectos totales, directos e indirectos ........................... 199 Tabla XXIV. Resumen de la evaluación de los modelos estructurales: consistencia, exactitud, relevancia predictiva, tamaños de los efectos y ajuste global ........................................................................................................... 202 Tabla XXV. Análisis de las condiciones necesarias para H2a, H2b, H3a, H3b y H4a ................................................................................................... 204 Tabla XXVI. Resultados de fsQCA (Tablas de Verdad) ......................... 206 Tabla XXVII. Matriz de correlaciones entre constructos: validez discriminante (Modelo C) ........................................................................... 210 Tabla XXVIII. Resumen de resultados de fsQCA ................................... 222

Índice de Figuras Figura 1. Determinantes de la ACAP ........................................................ 43 Figura 2. Modelo de ACAP........................................................................ 48 Figura 3. El Capital Intelectual y la Gestión del Conocimiento ................ 55 Figura 4. Modelo tentativo preliminar ....................................................... 70 Figura 5. Gráfico tópicos de investigación en empresa familiar por bloques temáticos ...................................................................................................... 74 Figura 6. Mapa conceptual formación-sucesión, tópicos de investigación en empresa familiar ........................................................................................... 75 Figura 7. Modelo de mediación múltiple .................................................... 91 Figura 8. Cronograma del trabajo de campo de la investigación ............... 97 Figura 9. Resultados de la potencia estadística de la muestra ................. 120 Figura 10. Interfaz del back-end de administración de STraDyCaF ........ 146 Figura 11. Ejemplo de interfaz del encuestado ........................................ 146 Figura 12. Ejemplo de control de respuesta STraDyCaF ........................ 147 Figura 13. Ejemplo de controles táctiles y campos calculados STraDyCaF .................................................................................................................... 147 Figura 14. Ejemplo de mensajes de motivación STraDyCaF .................. 148 Figura 15. Resultados de los modelos estructurales: modelos de mediación simple y múltiple de tres caminos .............................................................. 197 Figura 16. H2a: condfq1fs * condfq2fs * condfq3fs * condfq4fs * condfq5fs against acapfs (modelos B y C) .................................................................. 205

ix

x

Índice

Figura 17. H2b: ~asqfs*exqfs against dorgfs ............................................. 208 Figura 18. H2b: transffs*exqfs against dorgfs ........................................... 208 Figura 19. H3a: ~condfq1fs * ~condfq2fs * condfq3fs * ~condfq4fs * ~condfq5fs against innfs .............................................................................. 216 Figura 20. H3b: innq1fs * innq2fs * innq3fs * innq4fs * innq5fs * innq6fs * innq7fs * innq8fs * innq9fs against dorgfs................................................... 217

Resumen La formación de los recursos humanos mejora el desempeño empresarial, ¿mito o realidad? A pesar de que la literatura ha tratado ampliamente esta cuestión, todavía no está resuelto cómo ocurre ese proceso de transformación de la formación en desempeño. Esta investigación ayuda a resolver este gap de investigación, proponiendo un modelo de mediación múltiple de la formación desde el enfoque de las capacidades dinámicas. Dada la ausencia de estudios similares, el objetivo principal de esta Tesis Doctoral busca llenar un vacío en la literatura arrojando luz sobre cómo o por qué mecanismo la formación se transfiere al desempeño. Esta conexión se revela a través de las capacidades dinámicas de absorción y de innovación, las cuales juegan un papel mediador. Para entender mejor este efecto mediador, podemos establecer una analogía con el paradigmático modelo de mediación Estímulo–Organismo–Respuesta de Woodworth (1928), que reconoce que un Organismo activo interviene entre Estímulo y Respuesta. Planteamos que las capacidades dinámicas intervienen de manera activa entre formación y desempeño. Sin ánimo pretencioso, sino todo lo contrario, a los efectos pedagógicos, del mismo modo que Woodworth denominó a su enfoque “Psicología Dinámica”, nuestra propuesta la podemos denominar “Formación Dinámica”, “Visión Dinámica de la Formación” o “Enfoque de la Formación basado en las Capacidades Dinámicas”. Se obtiene así una aportación de primera magnitud con implicaciones teóricas para la literatura sobre formación y capacidades dinámicas, e implicaciones prácticas para las empresas en la toma de decisiones de directivos y administradores: la verdadera relación entre la formación y el

1

2

Resumen

desempeño está mediada por las capacidades dinámicas de absorción y de innovación, precediendo la capacidad de absorción a la capacidad de innovación, secuencialmente en ese orden. Los esfuerzos en formación no se traducirán en beneficios tangibles si no median estas capacidades dinámicas. De esta manera, se desentraña el proceso por el cual la formación se traslada al desempeño, ayudando a entender el mecanismo exacto de este proceso a través de la visión basada en las capacidades dinámicas. Estos resultados han sido corroborados por la aplicación de tres métodos de análisis: 1) el método de estudio de casos, a partir de una muestra teórica de 3 y 6 casos de grandes empresas familiares españolas; 2) el método PLSSEM, para una muestra representativa de empresas españolas de todo el territorio nacional, con 50 o más trabajadores, multisectorial (112 casos); y 3) la metodología fsQCA, para un grupo al azar ilustrativo de 25 casos (es decir, empresas) en el conjunto de datos para probar las hipótesis. La utilización de estos tres métodos de análisis en un mismo trabajo de investigación supone en sí misma una gran contribución metodológica, permitiendo superar las deficiencias propias de cada método, incluso encontrar nuevos hallazgos que no hubieran sido posibles aplicando un único enfoque metodológico. Por ejemplo, fsQCA ha permitido matizar que la combinación de todas las condiciones de formación que plantea esta investigación es necesaria para alcanzar la capacidad de absorción y la aplicabilidad

de

la

formación

al

trabajo

destaca

como

condición

especialmente importante para la capacidad de innovación. Asimismo, la capacidad de explotación es una condición necesaria para garantizar la innovación y el desempeño. Y tanto las capacidades de innovación técnica como administrativa son condiciones necesarias para conseguir un buen nivel de desempeño organizativo.

Capítulo Uno Introducción

Capítulo 1

Introducción

1 Justificación de la investigación y objetivos Permítase la licencia de empezar esta sección haciendo una reseña a la actualidad del momento. La reciente reforma en España del Sistema de Formación Profesional para el Empleo 1 ha traído a la actualidad el debate y la importancia de la formación para la competitividad y mejora del desempeño de las organizaciones. Más recientes aún son las declaraciones aparecidas en prensa 2 del director del Programa Internacional para la Valoración del Estudiante (PISA) de la OCDE, Andreas Schleicher, advirtiendo de la necesidad de “mejorar el nivel de competencias de los españoles y optimizar su formación en el puesto de trabajo para fomentar el crecimiento inclusivo y la innovación”. En la misma línea se pronuncian agentes sociales avisando de la necesidad de que aumente la eficacia de la formación. Aunque ya lejos queda el momento en el que se inició esta investigación, hace cuatro años, bien podría el párrafo anterior resumir los objetivos generales de este trabajo: ayudar a entender cómo afecta la formación en el

Real Decreto-ley 4/2015, de 22 de marzo, para la reforma urgente del Sistema de Formación Profesional para el Empleo en el ámbito laboral. 2 Núñez, M. (28 de septiembre de 2015). España, suspendida en formación de trabajadores y empleados. ABC. Recuperado de http://www.abc.es/. 1

5

6

Introducción

desempeño empresarial para optimizar esa relación y mejorar la eficacia de la formación y la innovación. La formación de los recursos humanos sigue centrando el interés de académicos, empresarios y profesionales, aunque es necesario analizarla más allá de su contenido clásico o tradicional. Inmersos en la “era del conocimiento o de los intangibles” (Bueno, 2013) cobra aún más importancia prestar atención a los procesos formación y sus resultados. En este sentido, pensamos que la formación debe centrarse en la mejora de las competencias personales y de la organización, en un mundo dominado por la influencia de las nuevas tecnologías y su efecto en la difusión del conocimiento. Centrándonos en el ámbito académico y científico que corresponde a la naturaleza de este documento de Tesis, son numerosos los trabajos de investigación que han estudiado la influencia de la formación en el desempeño organizacional. La formación es considerada como un factor relevante para la obtención de ventaja competitiva en la empresa, por influir positivamente en el desempeño empresarial (Alavi y Leidner, 2001; Aragón Sánchez, Sanz Valle, y Barba Aragón, 2000; Aragón-Sánchez, Barba-Aragón, y Sanz-Valle, 2003; Aragón-Sánchez y Esteban-Lloret, 2010; Barba, Aragón, y Sanz, 2007; Barba, Jiménez, y Sanz, 2014; Barba y Sanz, 2013; Barrett y O’Connell, 2001; Bartel, 1994, 2000; Bassi, Ludwig, McMurrer, y Buren, 2002; Black y Lynch, 1996; Bryan, 2006; Dolan, Mach, y Sierra, 2005; Frazis, Gittleman, y Joyce, 2000; Hansson, 2007; H. J. Klein y Weaver, 2000; Kotey y

Folker,

2007;

Marin-Diaz,

Llinas-Audet,

Chiaramonte-Cipolla,

y

Escardibul, 2014; Ng, 2005; Úbeda-García, Claver Cortés, Marco-Lajara, y Zaragoza-Sáez, 2014; Úbeda-García, 2005). A pesar de que la formación ha recibido una considerable atención conceptual y empírica en la literatura empresarial, todavía no está claro cómo es el proceso que transforma dicha

Justificación de la investigación y objetivos

7

formación en una mejora del desempeño empresarial, puesto que se trata de un conjunto de complejas interconexiones, algunas de las cuales son muy indirectas y no son percibidas directamente por los individuos. Por otra parte, en las dos últimas décadas ha crecido considerablemente el interés académico en la capacidad dinámica de absorción, centrándose en el efecto que ésta ejerce en el aprendizaje organizacional, el intercambio de conocimientos, la innovación, la creación de capacidad y el desempeño de la empresa. Autores como Brettel, Greve y Flatten (2011), al igual que estudios previos, sugieren la importancia de la capacidad de absorción (en adelante, ACAP –del acrónimo en inglés Absorptive Capacity–) para mejorar el rendimiento y la generación de ventajas competitivas. Como punto de partida para la mejora del rendimiento a través de la implementación de la ACAP, las empresas deben evaluar sus capacidades actuales con respecto a las cuatro dimensiones de la ACAP (por ejemplo, a través de la escala proporcionada por Flatten, Brettel, Engelen, y Greve, 2009) y luego decidir qué recursos pueden ser asignados para cada dimensión. Estas cuatro dimensiones de la ACAP son: adquisición, asimilación, transferencia y explotación (Zahra y George, 2002). La creación de capacidad de absorción ha sido desarrollada de forma indirecta y parcial a lo largo de la historia. Como introducción a su trabajo, Cohen y Levinthal (1990) exponen algunas de estas formas más significativas: a) como subproducto de la investigación del departamento de investigación y desarrollo de una empresa; b) como subproducto de las actividades de producción; c) directamente, a través de la formación avanzada de sus empleados. Luego, la formación de recursos humanos representa una forma directa de desarrollo de la ACAP que, por ende, mejorará el desempeño en la empresa.

8

Introducción

En los orígenes del concepto de ACAP podemos encontrar la primera conexión entre formación y ACAP, que proviene del campo de la educación: “el concepto de ACAP se desarrolla mejor a través de un examen de las estructuras cognitivas que subyacen en el aprendizaje” (W. M. Cohen y Levinthal, 1990). Así, la teoría del aprendizaje significativo (Ausubel, 1963, 1968, 1976), que representa uno de los conceptos básicos en el moderno constructivismo y un paradigma en el mundo educativo actual, nos ayudará a entender mejor cómo la formación y la ACAP están íntimamente ligados. Aprendizaje significativo es el tipo de aprendizaje por el que un estudiante relaciona la información nueva con la que ya posee, reajustando y reconstruyendo ambas informaciones en este proceso (Ausubel, 1963). El aprendizaje significativo es el que conduce a la transferencia. Análogamente, la dinámica de la ACAP tiene un desarrollo acumulativo, igual que en el proceso de aprendizaje significativo. La experiencia o el rendimiento en una tarea de aprendizaje puede influir y mejorar el rendimiento en una tarea de aprendizaje posterior (Ellis, 1965). Esta mejora progresiva en el rendimiento de las tareas de aprendizaje es una forma de transferencia de conocimientos que se ha denominado “aprender a aprender” (Ellis, 1965; Estes, 1970). En este sentido, Van den Bosch, Volberda y de Boer (1999) estudian los determinantes de la ACAP, siendo el nivel de conocimiento previo relacionado uno de sus determinantes. Cohen y Levinthal (1990) proponen que la ACAP afecta a la formación reactiva, permitiendo a la empresa predecir más acotadamente la naturaleza y el potencial comercial de los avances tecnológicos. Como consecuencia directa, por similitud con lo que se ha escrito sobre las estructuras cognitivas, concluyen que la acumulación de ACAP en un período determinado permite una acumulación más eficiente en el siguiente.

Justificación de la investigación y objetivos

9

La formación es uno de los principales elementos intangibles que forma parte de las partidas de Capital Intelectual, y es una herramienta que facilita el aprendizaje, pues ayuda al correcto desarrollo de este proceso, ya que “enseña a aprender”, y a través de ella, y mediando la ACAP, se crea nuevo conocimiento y se desarrollan nuevas habilidades. Se realiza de forma individual o grupal, planificada o espontánea, a corto o a largo plazo (Martínez y Ruiz, 2002; Martínez, 2002). En estas relaciones que se han justificado en la literatura entre formación y ACAP, encontramos una nueva variable que es otra capacidad dinámica crítica para la obtención de ventajas competitivas: la capacidad de innovación. Algunos autores afirman que la ACAP y procesos similares de absorción y gestión del conocimiento influyen positivamente en la innovación y esta última, a su vez, ejerce un efecto positivo sobre el desempeño (Darroch, 2005; Tsai, 2001; Z. Wang y Wang, 2012). También encontramos trabajos que han sugerido la posibilidad de que el vínculo entre la formación y el desempeño se establece en parte a través de la innovación (Dostie, 2014; Laplagne y Bensted, 1999). De esta manera, siendo numerosos los estudios tanto en formación en la empresa como en ACAP e innovación, sin embargo, no existen estudios que relacionen conjuntamente formación, capacidad de absorción, innovación y resultados organizacionales, pudiendo resultar su exploración una interesante aportación al campo de la capacidad de absorción, su relación con la innovación, así como al desarrollo de un nuevo enfoque más eficaz de la formación de los recursos humanos. Dada la ausencia de estudios similares, este trabajo busca llenar un vacío en la literatura arrojando luz sobre cómo la formación se transfiere al

10

Introducción

desempeño. En este sentido, proponemos el enfoque de las capacidades de dinámicas como base conceptual adecuada para determinar la conexión entre formación y desempeño empresarial. Esta conexión se revela a través de las capacidades de absorción y de innovación, las cuales juegan un papel mediador. Esto es, probamos si las capacidades dinámicas de absorción e innovación secuencialmente median la relación entre formación y desempeño empresarial. Precisamente, por el embrionario estado del arte en la cuestión planteada, en un primer momento de la investigación se lleva a cabo un estudio preliminar usando el método de estudio de caso, puesto que es un método apropiado para investigaciones exploratorias (Chetty, 1996). Este método cualitativo se aplica primero a tres casos y, a continuación, a fin de validar el punto de redundancia de este método, se completa hasta llegar a seis casos de grandes empresas familiares españolas. Este trabajo seminal estudia las proposiciones básicas de la mediación simple de la capacidad de absorción en la relación entre formación y desempeño de las empresas familiares de la muestra. Pero, ¿por qué centramos este estudio inicial de casos en la empresa familiar? La empresa familiar (EF, en adelante) “son el tipo predominante de empresa en todo el mundo” (Gersick, Davis, McCollom-Hampton, y Lansberg, 1997, p. 2). Al igual ocurre en España: según cifras oficiales del Instituto de la Empresa Familiar 2015, las EF representan el 85% sobre el total de empresas y generan el 70% del PIB y del empleo privado. Parece, pues, interesante centrarnos en este tipo de empresas para empezar. La EF tiene atributos especiales que la distinguen de las empresas no familiares. Es precisamente esto lo que nos va a permitir contrastar que la relación entre formación de recursos humanos como fuente de ventaja competitiva y desempeño se hace peculiar en el caso de las EF,

Justificación de la investigación y objetivos

11

puesto que va a tener un efecto también en el relevo generacional. Diversos autores (Amat, 1998; Aronoff y Baskin, 1998; Stavrou, 1999; Ward y Sorenson, 1988) han confirmado que en las EF el proceso de formación experimentado por los sucesores potenciales influye tanto en su decisión de integrarse plenamente en la EF, como en su desempeño y continuidad en la misma. Como cuestión tangencial en este estudio, intentaremos descubrir si los planes de formación integran algún tipo de formación dirigida a los sucesores posibles en la etapa funcional (modelo de las siete etapas de Longenecker y Schoen, 1978), antes de la transferencia efectiva del poder y liderazgo de la empresa. Sin embargo, el método de estudio de casos presenta problemas de generalización y sesgo muestral, por lo que se revela insuficiente para extrapolar sus resultados al universo de empresas. Por este motivo, posteriormente

esta

investigación

realiza

un

análisis

cuantitativo

tradicionalmente basado en una muestra de empresas representativa multisectorial, de empresas familiares y no familiares de toda España, y el contraste de las proposiciones originarias de mediación simple e hipótesis de mediación múltiple de las capacidades dinámicas de absorción y de innovación de la investigación a través de la técnica Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) o modelización de ecuaciones estructurales estimadas mediante el método de mínimos cuadrados parciales. Este método es adecuado en el análisis de variables de mediación. A pesar de que PLS-SEM tiene varias ventajas sobre los métodos de estimación

de

ecuaciones

estructurales

basados

en

la

covarianza

(“covariance-based SEM”, CB-SEM) en muchas situaciones que se dan comúnmente en las investigaciones en ciencias sociales, por ejemplo, cuando los tamaños de las muestras son pequeños, los datos no siguen una

12

Introducción

distribución Normal, o cuando los modelos son muy complejos (Hair, Hult, Ringle, y Sarstedt, 2014), también es cierto que este método no está exento de limitaciones (relaciones causales simétricas, efectos netos, etc.), la mayoría atribuibles a los mismos problemas que presentan los análisis de regresión múltiple (MRA) y modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Woodside (2013) y otros autores (por ejemplo, Skarmeas, Leonidou, y Saridakis, 2014) tratan ampliamente este tema. Finalmente, para superar las limitaciones derivadas de PLS-SEM y el método de estudio de casos y complementar la información obtenida a partir de los dos métodos anteriores, así como matizar sus resultados, esta investigación lleva a cabo un “nuevo método para el estudio de casos” (Kvist, 2007), implementando el fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) o análisis comparativo cualitativo (QCA) en su versión de conjuntos difusos (fsQCA). Se aplica a partir de un grupo ilustrativo de 25 casos extraídos al azar de la base de datos utilizada en el análisis PLS-SEM, para probar las hipótesis. Este “viaje metodológico” de lo nítido (estudio de casos) a lo difuso (fsQCA), pasando por el PLS-SEM, es uno de los puntos fuertes de este trabajo. Diversos autores sostienen que la integración de metodologías cualitativa

y

cuantitativa,

exploratoria,

confirmatoria

y

predictiva,

combinándolas en una misma investigación, ha obtenido buenos resultados, y el contraste de hipótesis de investigación a través de diferentes metodologías permite la complementariedad entre métodos, refinando y creando teoría y aumentando la confiabilidad y validez de la misma (Bericat, 1998; Lozano, 2010; Vasilachis de Gialdino, 1992).

Justificación de la investigación y objetivos

13

Este triple análisis es una de las contribuciones más relevantes de esta investigación, en la que se combinan e integran las tres metodologías y se demuestra el valor del fsQCA frente al método de estudio de casos y métodos tradicionales de correlación, superando las limitaciones de cada uno de ellos cuando se utilizan de manera individual. La segunda contribución más relevante de este trabajo es un hallazgo de primera magnitud para las empresas, directivos y administradores: los esfuerzos en formación no se traducirán en beneficios tangibles si no median las capacidades dinámicas de absorción, en primer lugar, y, a continuación, de innovación, siendo la capacidad de explotación y la innovación técnica y administrativa las condiciones necesarias para que se produzca ese efecto mediador (conclusiones obtenidas gracias al fsQCA). Los resultados de esta investigación también constituyen una aportación novedosa para la literatura en el campo de estudio de las capacidades dinámicas, dando una evidencia empírica de la relación entre las capacidades de absorción y de innovación, tanto desde el punto de vista de la formación, como input, y del desempeño organizacional, como output de éstas. Y, por otro lado, contribuye al desarrollo de un nuevo enfoque de la formación más eficaz, como práctica de recursos humanos, basado en las capacidades dinámicas como estrategia.

2 Estructura del trabajo La estructura de esta Tesis sigue la secuencia clásica de un trabajo de investigación. Consta de cinco capítulos incluido este primero, con carácter introductorio, en el que hemos planteado el interés, objetivos y principales contribuciones de esta investigación. En el capítulo Dos se realiza una revisión de la literatura, estado de la cuestión y repaso al sustento teórico de nuestro trabajo: Teoría de Recursos y Capacidades, Visión basada en el Conocimiento y Capital Intelectual; Capacidades Dinámicas, en las que se enmarca la capacidad de absorción y la innovación; y seguidamente realizamos un recorrido teórico a través de las interrelaciones en cadena de los diferentes conceptos: formación y Capital Intelectual; capacidad de absorción, Aprendizaje Organizacional y Gestión del Conocimiento, aproximando teóricamente las relaciones, similitudes y analogías entre el concepto de la capacidad de absorción y los procesos de Aprendizaje Organizacional y Gestión del Conocimiento, coincidiendo todos en el hecho de ser procesos intervinientes en el desempeño en la empresa. A continuación, se plantea el modelo preliminar y las proposiciones del método de estudio de casos, pasando por el planteamiento del problema de la sucesión en la empresa familiar y su relación con la formación, que es uno de los objetivos secundarios o específicos que nos planteamos. Este capítulo acaba con el análisis de las relaciones entre formación, desempeño y capacidades dinámicas, proponiendo las hipótesis de la investigación en el marco de un modelo de mediación múltiple. El capítulo Tres está dedicado a explicar los materiales y métodos de nuestro estudio, empezando por una introducción a las metodologías empleadas y trabajo de campo. Sigue la determinación de la población,

14

Estructura del trabajo

15

diseño y elección de la muestra, su análisis descriptivo, recogida de la información y tratamiento de los datos, instrumentos, técnicas de análisis de datos, selección y medida de variables y análisis de la mediación. En el siguiente capítulo Cuatro dedicado a los resultados de la investigación, primero se presentan los resultados del estudio de casos. A continuación, la presentación de los resultados obtenidos con PLS-SEM y fsQCA se estructura para cada uno de los dos modelos de mediación simple y múltiple, y según la aplicación de las dos metodologías PLS-SEM y fsQCA. Finalmente, en el capítulo Cinco de discusión y conclusiones, valoramos el grado de consecución de los objetivos de la investigación, se analizan las implicaciones tanto para la investigación y la teoría como para la práctica de las empresas y se reflexiona acerca de las limitaciones y futuras líneas que abre esta investigación.

Capítulo Dos Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Capítulo 2

Marco teórico,

proposiciones e hipótesis de investigación 1 Introducción El análisis tanto de la formación como de las capacidades dinámicas de absorción y de innovación se puede efectuar a partir de la Teoría de Recursos y Capacidades (Barney, 1991; Grant, 1996a; Itami y Roehl, 1987; Penrose, 1959; Sveiby, 1997; Wernerfelt, 1984), de la Gestión del Conocimiento (Kogut y Zander, 1992; I Nonaka y Takeuchi, 1995),

del

Capital Intelectual (Bueno, Jericó, y Salmador, 2000; Bueno, 1998; Edvinsson y Malone, 1997) y del enfoque de las Capacidades Dinámicas (Easterby-Smith y Prieto, 2008; Teece, Pisano, y Shuen, 1997). P. M. Wright, Dunford y Snell (2001) proponen que las prácticas de gestión de los recursos humanos, entre las que se encuentra la formación, pueden incidir en tres campos de las organizaciones determinantes de la competitividad: en las capacidades dinámicas, en la gestión del conocimiento y en la formación del capital intelectual. La Teoría de Recursos y Capacidades proporciona un marco adecuado para investigar y justificar los recursos humanos como factor de competitividad sostenible y su vinculación con la aportación al desarrollo de las capacidades dinámicas de la empresa, a la generación de

19

20

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

conocimiento y la formación de capital intelectual. Es decir, actuando como mecanismo de cambio, como un flujo y como un stock (Dolan, Valle-Cabrera, Jackson, y Schuler, 2007). En esta investigación, proponemos su integración para poder conceptualizar de manera adecuada tanto la formación como las capacidades dinámicas de absorción e innovación. En la Teoría de Recursos y Capacidades destaca el papel de los recursos intangibles. Son varias las propuestas clasificatorias que se pueden encontrar en la literatura acerca de los distintos tipos de recursos con los que cuenta una empresa. Quizás, las más conocidas se deban a Barney (1991), que distingue entre capital físico, capital humano y capital organizativo, y a Grant (1996), que diferencia tres tipos de recursos: tangibles, intangibles y humanos. El criterio para establecer la clasificación deriva de la naturaleza de los recursos, mientras los recursos tangibles tienen un soporte físico, los intangibles están basados en la información y el conocimiento (Itami y Roehl, 1987; Sveiby, 1997). En nuestro trabajo es especialmente relevante la distinción entre recursos tangibles y recursos intangibles. En el estudio de estos últimos convergen dos aproximaciones teóricas: los autores que toman como marco de referencia la Teoría de los Recursos y Capacidades y los integrantes del enfoque más reciente proveniente de la Gestión del Conocimiento, el Capital Intelectual y las Capacidades Dinámicas, que, de acuerdo con Bueno, Morcillo y Salmador (2005), responde a los límites de la teoría tradicional de recursos y capacidades. Los estudios sobre los factores internos de las empresas han considerado que la Visión basada en los Recursos (Amit y Schoemaker, 1993; Barney, 1991; Peteraf, 1993; Wernerfelt, 1984), la Visión basada en el Conocimiento (Conner y Prahalad, 1996; Grant y Baden-Fuller, 1995; Kogut y Zander, 1992; I Nonaka, 1994) y el enfoque basado en el Capital Intelectual

Introducción

21

(Edvinsson y Malone, 1997; Reed, Lubatkin, y Srinivasan, 2006) explican la importancia de los activos intangibles de una empresa para lograr el éxito empresarial. La relación fundamental entre la Visión basada en los Recursos, la Gestión del Conocimiento y Capital Intelectual es que el conocimiento es un recurso intangible, donde ubicamos a la formación. La Visión basada en los Recursos (RBV, en adelante) fue el enfoque inicial, que prestó atención a los recursos y capacidades de la empresa para alcanzar y mantener una ventaja competitiva. En particular, se centra en los factores intangibles, ya que reúnen mejores características (por ejemplo valioso, raro, inimitable, y no sustituible) para sostener la ventaja competitiva (Amit y Schoemaker, 1993; Barney, 1991; Grant, 1991). Sin embargo, esta visión tiene algunas dificultades con respecto a la medición de los activos intangibles. Más tarde, los otros dos enfoques surgieron para tratar de superar esos problemas. Concretamente, la Visión basada en el Conocimiento (KBV, en adelante) se centra en los conocimientos, por lo que está vinculada a RBV en la medida en que también presta atención a los activos intangibles dentro de una empresa, pero desde otra perspectiva. Este enfoque examina el papel de las empresas en cuanto a la creación, el almacenamiento y la aplicación de conocimiento (Grant y Baden-Fuller, 1995). Además, de acuerdo a Conner y Prahalad (1996), KBV es la esencia de RBV debido a que este último da importancia a resultados diferentes entre las empresas por la propiedad de conocimiento diferente, que implica una perspectiva basada en el conocimiento. Por otra parte, si el conocimiento se entiende como el recurso más importante dentro de las empresas, KBV es consecuencia de la RBV (Grant, 1996a).

22

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

La Visión basada en el Capital Intelectual considera específicamente el “capital intelectual” como sinónimo de factores intangibles, y está estrechamente relacionada con la Gestión del Conocimiento (Hsu y Fang, 2009). Esta Visión adquiere un papel importante para superar las limitaciones asociadas con RBV ya que la falta de especificidad de la RBV ha suscitado dudas en cuanto a su estatus como una teoría legítima, y hace que sea difícil para diseñar y probar empíricamente (Reed et al., 2006). En las secciones que siguen se realiza una revisión de la literatura relativa al sustento teórico de nuestro trabajo: Teoría de Recursos y Capacidades, Visión basada en el Conocimiento y Capital Intelectual; Capacidades Dinámicas, seguido de un recorrido teórico a través de las interrelaciones de la formación con el Capital Intelectual, la Capacidad de Absorción, Aprendizaje Organizacional y Gestión del Conocimiento. Se plantea el modelo preliminar y las proposiciones del método de estudio de casos en la empresa familiar española y, finalmente, las hipótesis de la investigación en el marco de un modelo de mediación múltiple de las capacidades dinámicas de absorción y de innovación.

2 Enfoque basado en los Recursos La Teoría de Recursos y Capacidades nos proporciona el marco teórico adecuado para situar a los recursos intangibles como los factores más importantes que explican la ventaja competitiva de las empresas. El modelo dominante en la Dirección de Empresas anterior a la teoría de Recursos se ha basado en que las empresas obtenían ventajas competitivas sostenibles implementando estrategias que explotaran sus fortalezas internas, a través de responder a las oportunidades del entorno, mientras neutralizaban las amenazas externas y evitaban las debilidades internas (Barney, 1991). La mayoría de las investigaciones sobre las fuentes de la ventaja competitiva sostenible se habían enfocado en esto, aislando las oportunidades y amenazas de la empresa (Porter, 1980, 1985), describiendo sus fortalezas y debilidades (Hofer y Schendel, 1978; Penrose, 1959; Stinchcombe, 1965), o analizando cómo éstas se han emparejado para elegir estrategias. La base de la competitividad estaba en el sector. Ahora bien, la influencia de los factores externos es idéntica para todas aquellas empresas situadas en el mismo entorno competitivo, por lo que se ven sometidas a las mismas condiciones y, por tanto, a las mismas expectativas de rentabilidad. Sin embargo, la práctica competitiva presenta multitud de situaciones en las que empresas ubicadas en el mismo sector económico obtienen niveles diferentes de rentabilidad (Navas y Ortiz de Urbina, 2002). Para explicar esto último, la Teoría de los Recursos y Capacidades centra su atención en el análisis de los recursos que poseen las empresas, así como en sus diferencias, y en la importancia que tiene este hecho para explicar la evolución de los resultados (Wernerfelt, 1984). Autores como Barney (1986, 1991), Grant (1991, 1996a), Hall (1992, 1993), Penrose (1959) o Wernerfelt

23

24

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

(1984) destacan en el estudio de los recursos intangibles desde el enfoque de Recursos. La visión basada en los recursos asume que: a) las empresas dentro de una industria o grupo pueden ser heterogéneas con respecto a la estrategia de recursos que ellas controlan; b) estos recursos pueden no ser perfectamente móviles a través de las empresas, y así la heterogeneidad puede ser mantenida en el tiempo. Barney (1991) examina las implicaciones de estos dos supuestos, para el análisis de las fuentes de ventaja competitiva sostenible, como vemos a continuación. Por supuesto, no todos los recursos de la empresa mantienen el potencial de las ventajas competitivas sostenibles (heterogeneidad y movilidad imperfecta). Para tener este potencial, un recurso de la empresa debe tener cuatro atributos:

A) Valiosos Los recursos son valiosos cuando permiten a la empresa concebir e implementar estrategias que mejoran su eficiencia y efectividad. El tradicional

modelo

DAFO

(Debilidades,

Amenazas,

Fortalezas,

Oportunidades) del comportamiento de la empresa sugiere que las empresas son capaces de mejorar su comportamiento cuando sus estrategias explotan oportunidades o neutralizan amenazas. Los atributos de la empresa pueden tener las otras características que podrían calificarlos como fuentes de ventaja competitiva, pero estos atributos sólo se vuelven recursos cuando ellos explotan oportunidades o neutralizan amenazas en el ambiente de una empresa.

Enfoque basado en los Recursos

25

Que los atributos de una empresa deben ser valiosos en orden a ser considerados recursos (y así como posibles fuentes de ventaja competitiva sostenible) indica una importante complementariedad entre los modelos del ambiente de la ventaja competitiva y el modelo basado en recursos.

B) Raros Una empresa disfruta una ventaja competitiva cuando está implementando una estrategia de creación de valor simultáneamente no implementada por un gran número de otras empresas. Si un particular recurso valioso de la empresa es poseído por gran número de empresas, entonces cada una de estas empresas tiene la capacidad de explotar ese recurso de la misma manera, de este modo implementando una estrategia común; eso no da a una empresa una ventaja competitiva. Si los recursos de la empresa no son raros, entonces gran número de empresas serán capaces de concebir e implementar las estrategias en cuestión, y estas estrategias no serán una fuente de ventaja competitiva, aunque los recursos en cuestión sean valiosos. Cuanto más raro sea un recurso valioso de una empresa mayor potencial para generar una ventaja competitiva. No es difícil ver que si los recursos valiosos de una empresa son absolutamente únicos entre una serie de empresas competidoras o potenciales competidoras, estos recursos generarán al menos una ventaja competitiva y pueden tener el potencial de generar una ventaja competitiva sostenible.

26

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

C) No imitables Los recursos valiosos y raros son dos condiciones necesarias para que pueda generarse una fuente de ventaja competitiva. Sin embargo, sólo generarán una ventaja competitiva sostenible en el tiempo si las empresas que no poseen estos recursos no pueden obtenerlos. Los recursos de las empresas pueden ser imperfectamente imitables por alguna o la combinación de estas tres razones: a) la habilidad de una empresa para obtener un recurso es dependiente sobre condiciones históricas únicas, b) la relación entre los recursos poseídos por una empresa y la ventaja competitiva sostenible de una empresa es causalmente ambigua, o c) el recurso que genera una ventaja de la empresa es socialmente complejo (Dierickx y Cool, 1989).

D) No sustituibles El último requerimiento para que el recurso de una empresa sea una fuente de ventaja competitiva sostenible es que no deben ser recursos valiosos estratégicamente equivalentes. Dos recursos valiosos de la empresa son estratégicamente equivalentes cuando cada uno de ellos puede ser explotado separadamente para implementar la misma estrategia. Supongamos que uno de estos recursos valiosos de la empresa es raro e imperfectamente imitable, pero el otro no lo es. Las empresas con este primer recurso serán capaces de concebir e implementar ciertas estrategias. Si no hubiera recursos de la empresa estratégicamente equivalentes, estas estrategias generarían una ventaja competitiva sostenible (porque los recursos usados para concebirlas e implementarlas son valiosos, raros e imperfectamente imitables). Sin embargo, si hubiera recursos estratégicamente equivalentes sugiere que otras

Enfoque basado en los Recursos

27

actuales o potenciales empresas competidoras pueden implementar las mismas estrategias, pero de una manera diferente, usando diferentes recursos. La sustituibilidad puede tomar al menos dos formas. La primera, aunque puede que no sea posible para una empresa imitar exactamente los recursos de otra empresa, puede ser capaz de sustituir un recurso similar que le permita concebir e implementar las mismas estrategias. La segunda forma: muy diferentes recursos de la empresa pueden también ser sustitutos estratégicos.

3 Enfoque basado en el Conocimiento No es hasta la década de los noventa cuando los académicos y profesionales de la Dirección de Empresas reconocen de forma explícita la importancia del conocimiento como activo organizativo y de la gestión del conocimiento como capacidad organizativa (p. ej., Hansen, Nohria, y Tierney, 1999). De este modo, Grant (1996) afirma que la visión de la empresa basada en el conocimiento ha emergido de forma importante en los últimos años, teniendo trascendencia tanto a nivel académico como a nivel de empresa. Así, desde el punto de vista académico, esta visión se nutre de múltiples fuentes, siendo la principal la teoría de los recursos y las capacidades (RBV). Del resto de contribuciones, este autor considera que las más importantes para la formación de esta visión han sido el aprendizaje organizativo, con autores como March (1991) o Argyris (1977), la economía evolutiva, representada por Nelson y Winter (1982), las capacidades y competencias organizativas, con Prahalad y Hamel (1990), y la innovación y desarrollo de productos, con Clark y Fujimoto (1991) o Teece (1986). En sus inicios, el trabajo conceptual sobre la gestión del conocimiento se centraba en la creación de diferentes tipos de conocimiento (I Nonaka y Takeuchi, 1995), en concreto, en conocimiento explícito –el saber sobre hechos y teorías- como en tácito –saber cómo-. No obstante, se enfatiza la importancia del conocimiento tácito, ya que es el que plantea más cuestiones en cuanto a su transferencia dentro de la organización y entre dos o más organizaciones. Basándose en este modelo e incorporando la teoría evolucionista, Kogut y Zander (1992) desarrollaron una teoría basada en el conocimiento de la empresa. Esta teoría se centra en la naturaleza del contexto de la empresa como la creadora y la que transfiere el conocimiento en la misma. Argumentan que el conocimiento de la empresa reside en los 28

Enfoque basado en el Conocimiento

29

recursos humanos coordinados y que las empresas son comunidades sociales en las cuales las acciones individuales están ligadas a un conjunto de principios

organizativos.

Estos

principios

protegen

las

capacidades

organizativas, así como la estructura protege las relaciones entre los individuos y los grupos. Para estos autores las empresas no son solamente almacenes de conocimiento, sino que tienen la capacidad de aprender y adquirir nuevo conocimiento. La habilidad para adquirir y aprender nuevo conocimiento ha sido denominada capacidad combinatoria (combinative capability) de la empresa. En este sentido, las empresas cuentan con un stock de conocimientos que van a ser producidos y reproducidos en un marco social. Por tanto, las empresas son entidades sociales e históricas distintivas, portadoras de conocimientos tácitos y de carácter social que se forman y desarrollan teniendo en cuenta los pasos o caminos que anteriormente han seguido en su desarrollo. Es decir, las empresas son organizaciones sociales especializadas en la creación y transformación de conocimientos. Grant (1996) sostiene que existen unos principios o elementos clave en la visión de la empresa basada en el conocimiento (KBV) que tienen importantes implicaciones para las teorías organizativas y desafían muchas de las ideas que residen en las primeras teorías de la Dirección Estratégica. Así, a modo de ejemplo, el autor expone que, entre otras, la teoría de la Agencia sostiene que mientras que la propiedad de la empresa pertenece a unos agentes, ésta está controlada por los directivos, lo cual hace que un problema fundamental de las organizaciones sea la alineación de los objetivos de los directivos con los de sus propietarios. Por el contrario, la KBV sugiere que si éste es el principal recurso productivo y, además, es creado por los miembros de la organización, son estos el principal grupo de

30

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

interés de la organización y, por tanto, el principal desafío para la gestión radica en establecer los mecanismos a través de los cuales se consiga coordinar las actividades de los individuos, de tal forma que quede integrado su conocimiento en la actividad productiva de la empresa. Grant (1996) integra, en esencia, los siguientes enfoques: -

Demsetz (1991): análisis a partir del conocimiento de los límites empresariales.

-

Brown y Duguid (1991): análisis de la organización basada en el conocimiento.

-

Kogut y Zander (1992): la empresa como institución que procesa información.

-

Nonaka (1994): creación de conocimiento dentro de la empresa.

Nos valdremos también del trabajo de Grant (1996) para enunciar los principios que soportan la KBV: -

Asunciones. Esta teoría posee un conjunto de asunciones respecto al conocimiento y a sus circunstancias. Así, una de ellas consiste en que el conocimiento es el recurso productivo más importante en términos de su contribución al valor añadido de la empresa y a su significado estratégico. Por su parte, otro de los elementos que conforman

estas

asunciones

es

que

la

transferibilidad

de

conocimiento varía en función de su tipo. De este modo, transferir el conocimiento explícito es relativamente sencillo y se puede lograr a bajo coste, mientras que, debido a sus características, si éste es tácito, el proceso resulta mucho más complejo. Otra de las afirmaciones realizadas por el autor, consiste en que los individuos son los principales agentes para la creación de conocimiento y, en el

Enfoque basado en el Conocimiento

31

caso del conocimiento tácito, son su principal depósito. Por último, el autor sostiene que con el conocimiento se pueden producir economías de escala; así, la empresa que aplica un conocimiento en una actividad determinada, lo puede seguir utilizando a muy bajo coste en cualquier otra actividad. -

El rol de la empresa. En las empresas existen diferentes tareas que requieren distintos conocimientos, lo cual implica que para obtener

buenos

resultados

se

requiere,

por

un

lado,

la

especialización en cada uno de estos conocimientos y, por otro, la coordinación de todos los objetivos. La justificación de la existencia de la empresa como unidad de organización económica. -

Mecanismos de integración. La integración del conocimiento que poseen los miembros de la organización, se puede hacer a través de los siguientes mecanismos: la transferencia, la dirección, la secuenciación y las rutinas organizativas.

Para nuestro trabajo son especialmente importantes las peculiaridades o características clave del conocimiento, también según Grant (1996): a) Transferibilidad. El conocimiento tácito se trasluce a través de su aplicación. b) Capacidad de adición. El constructo capacidad de absorción hace referencia a la habilidad de una empresa de identificar, asimilar y explotar conocimiento proveniente de fuentes externas (W. M. Cohen y Levinthal, 1990), y su principal aportación es la integración de diversos procesos internos de una empresa en la creación

de

conocimiento

ventajas

competitivas

adquirido

sostenibles

externamente.

La

a

través

absorción

de de

32

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

conocimiento

depende

de

la

habilidad

del

destinatario

de

conocimiento para añadir conocimiento nuevo al existente; esto requiere adición entre elementos diferentes de conocimiento. La habilidad para transferir y agregar conocimiento es un elemento clave para la posición óptima de autoridad para la toma de decisiones dentro de la empresa. c) Apropiabilidad. Se refiere al propietario de las rentas que genera un recurso. En este sentido, el conocimiento tácito no puede ser directamente transferido, sólo puede ser asignado a través de su aplicación en la actividad productiva. d) Especialización en la adquisición del conocimiento. Requiere que los individuos se especialicen en las áreas de conocimiento particulares. e) El conocimiento de los requerimientos de producción. El elemento crítico como fuente de producción y creación de valor es el conocimiento.

4 Enfoque basado en el Capital Intelectual La primera mención del término Capital Intelectual se atribuye a John Kenneth Galbraith cuando en una carta al economista Michael Kalecki en 1969 le escribió: “I wonder if you realize: how much those of us in me World around have owed to the intellectual capital you have provided over these past decades” [Me pregunto si usted se ha dado cuenta de lo mucho que nosotros en todo el mundo debemos al capital intelectual que usted ha proporcionado en las últimas décadas] (Serenko y Bontis, 2004, p. 185). La apreciación del Capital Intelectual como la adición de valor de mercado al valor en libros de una empresa fue en los primeros años '80, por empresas pioneras que dependían en gran medida de los intangibles de información, como Dow Chemical y Microsoft que intentaron “capturar” y medir el Capital Intelectual, principalmente para la generación de informes. El concepto formal de capital intelectual en la sociedad del conocimiento surgió hace unos treinta años (Bueno, Salmador, y Merino, 2008), para explicar el “gap o las diferencias observadas entre el valor bursátil o de mercado y el valor en libros o según la contabilidad de empresas intensivas en I+D o desarrollando procesos de negocio propios de la actividad tecnocientífica” (Bueno, 2013, p. 20). La definición de Capital Intelectual de Edvinsson y Malone (1997) asigna sentido al Capital Intelectual a través de una metáfora, comparando la compañía a un árbol en el que la parte visible representan sus activos físicos, como los informes anuales y los pasivos financieros y fondos propios de la empresa que encontramos en los estados financieros, siendo las hojas, las ramas y el tronco del árbol. Por lo que si el árbol tiene un follaje y fruto hermosos y sabrosos refleja su buen estado de salud en ese momento. Sin

33

34

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

embargo, lo que sucede en el sistema de raíces ocultas bajo la tierra dará una idea mucho mejor acerca de su salud en el futuro. Así, el capital intelectual estaría representado por las raíces o activos invisibles de la empresa. Los autores también presentan una ecuación que relaciona el valor de los activos físicos y financieros con el capital intelectual: valor de mercado es igual a la suma de capital financiero y Capital Intelectual. Bueno (2005) propone una definición integradora y operativa del concepto de Capital Intelectual: “Acumulación de conocimiento que crea valor o riqueza cognitiva poseída por una organización, compuesta por un conjunto de activos intangibles (intelectuales) o recursos y capacidades basados en conocimiento, que cuando se ponen en acción, según determinada estrategia, en combinación con el capital físico o tangible es capaz de crear valor y competencias esenciales en el mercado”. Subramaniam y Youndt (2005) indican que el capital intelectual se refiere a la suma de todos los stocks de conocimiento que la empresa utiliza para obtener una ventaja competitiva, incluyendo los distintos conocimientos acumulados y distribuidos a través de las personas de la organización, las relaciones entre los individuos y la propia organización en sí. Nonaka y Takeuchi (1995) proponen la clasificación del Capital Intelectual según dos dimensiones: epistemológica y ontológica. Desde la dimensión epistemológica, distinguen el conocimiento tácito del explícito. Desde la dimensión ontológica, distinguen entre el conocimiento creado a nivel individual (no es propiedad de la empresa, sino que la empresa contrata su uso con sus trabajadores que llevan consigo este activo, sería el capital humano); el conocimiento que se crea a nivel de grupo (capital tecnológico); el conocimiento que se crea a nivel de organización (capital

Enfoque basado en el Capital Intelectual

35

organizativo); y el conocimiento creado a nivel interorganizacional (capital relacional), que permite conocer y evaluar el entorno en el cual opera la empresa (Baixauli, 2010). Así pues, se pueden identificar dos categorías generales de capital intelectual. Aquellos recursos intangibles que poseen los miembros de la organización y los recursos intangibles que son propiedad de la organización. Existe bastante acuerdo en designar a los primeros como capital humano, no existiendo tanta coincidencia en relación con el segundo tipo de recursos, pudiendo ser clasificados en capital estructural y relacional (Sabater y Meroño, 2002). Podemos observar en la mayoría de los estudios que analizan los recursos intangibles de las empresas y las capacidades desde el enfoque basado en el Capital Intelectual que consideran tres componentes en el concepto de Capital Intelectual (Bontis, 1998; Brooking, 1996; Kong, 2008; Moon y Kym, 2006; Roos, Roos, Dragonetti, y Edvinsson, 1997; Sveiby, 1997; Youndt, Subramaniam, y Snell, 2004; entre otros): capital humano, capital estructural y capital relacional, que a continuación describimos sucintamente. Capital

humano.

Formado

por

las

capacidades

individuales,

los

conocimientos, habilidades y experiencia de los empleados y directivos, que son una fuente de innovación y renovación estratégica. Su gestión puede contribuir al mantenimiento de la ventaja competitiva (Rodrigues, Dorrego, y Fernández-Jardón, 2011). Capital organizacional o estructural: cubre los elementos restantes del capital intelectual, incluidos los sistemas de información y valores, junto con los elementos de la propiedad intelectual, tales como patentes, marcas, etc. El capital organizacional (estructural) es la columna vertebral de la propia empresa, que implica la capacidad de organización, incluyendo su

36

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

planificación administrativa y de control, procesos, procedimientos y rutinas, redes funcionales, políticas e incluso su cultura, es decir, todo lo que ayuda a una empresa generación de valor (Pacheco, 2002). Capital Relacional (clientes y proveedores): es el conocimiento generado por las redes institucionales mantenidas con los actores externos a la empresa. Se refiere a las conexiones de una organización con sus clientes y proveedores. Por lo tanto, se puede traducir en medidas de clientes habituales cuya lealtad habitual genera ventas y reduce los costes de búsqueda de nuevos clientes. Las características de este tipo de capital implica que la gestión del capital intelectual será único para cada organización; se supone que los actos de capital humano, como elemento básico del capital organizacional de la empresa, y el capital humano y el capital organizacional (estructural) interactúan para crear el capital cliente (relacional). La distinción entre el capital humano y el capital estructural muestra muchas similitudes con la distinción entre el conocimiento individual y el conocimiento compartido. En general, el capital humano de una empresa se basa en el conocimiento individual en total, mientras que el capital

organizacional

(estructural)

se

compone

principalmente

de

conocimiento compartido (Dzinkowski, 2000). Hoy en día, muchos ejecutivos reconocen la importancia del capital intelectual como conductor principal del desempeño de la empresa y un diferenciador básico. Un número creciente de empresas de manera voluntaria empiezan cada vez más a reportar y generar informes de los aspectos intangibles de su negocio (Carlucci, Marr, y Schiuma, 2004; Marr, 2005). La formación es capital humano (Becker, 1964). Más adelante, se estudiarán los indicadores de formación que las empresas suelen incorporar en sus cuadros de mando de capital intelectual.

5 El enfoque de las Capacidades Dinámicas De acuerdo con Bueno, Morcillo y Salmador (2005), el enfoque de las capacidades dinámicas responde a los límites de la teoría tradicional de recursos y capacidades: aparece como una respuesta a los cambios y la complejidad que caracteriza a los mercados y la economía en su conjunto en las últimas décadas. Así se refleja en la propuesta de Teece et al. (1997) y Teece y Pisano (1994), que siguen las tesis principales de Stalk, Evans, y Shulman

(1992)

y

Leonard-Barton

(1992).

Una

contribución

muy

importante es la de Eisenhardt y Martin (2000), que comenzaron a conceptualizar las capacidades dinámicas, ofreciendo sus características y justificando su formulación como la respuesta necesaria a los cambios que se producen en los mercados emergentes actuales. Partiendo de este punto, cabe mencionar que la generación de capacidades dinámicas se ve influida, según Teece et al. (1997), por tres factores importantes, a saber: a) los procesos de la organización, que están relacionados con los aspectos ideológicos como la visión de la organización, la misión, la cultura y la filosofía; b) la posición de activos, que refleja la necesidad de flexibilidad y la importancia de la adaptabilidad de los recursos humanos; c) la trayectoria evolutiva, que pone de relieve la importancia de aprender haciendo o por la experiencia. Cada uno de estos factores puede ser correlacionado con las características de la organización basada en el conocimiento sostenible. Por ejemplo, la importancia de: -

los procesos de la organización puede reflejarse en la necesidad de desarrollar una cultura organizacional abierta y estructuras organizativas y prácticas que fomentan la creación, difusión y uso del conocimiento, en relación con los grupos de interés;

37

38

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

-

la posición de activos podría ser destacada por la necesidad de desarrollar

actividades que

aumenten

la

capacidad

de

los

empleados en la toma de decisión; -

la trayectoria evolutiva puede reflejarse en el hecho de que la organización tiene que estar orientada a corto, medio y largo plazo, y tiene que reaccionar de manera oportuna a los cambios que se presentan en el entorno interno y externo.

La definición original de capacidades dinámicas de Teece et al. (1997, p. 516) la conceptualizan como “la habilidad de la empresa para integrar, construir y reconfigurar competencias internas y externas para abordar rápidamente los cambios del entorno”. En esta definición, las competencias organizacionales denotan los procesos de gestión y organización o “patrones de práctica y aprendizaje actual”, a través de los cuales “los activos específicos de la empresa se reúnen en grupos integrados que abarcan individuos y grupos”. Al alterar la base de recursos de la organización, las capacidades

dinámicas

podrían

entonces

abrir

nuevas

alternativas

estratégicas o “caminos” para la empresa (Helfat, 1997). Eisenhardt y Martin (2000, p. 1107) definen la capacidad dinámica como “los procesos de la empresa que usan los recursos, especialmente aquellos procesos que integran, reconfiguran, obtienen y liberan recursos, para adaptarse e incluso conseguir cambios en el mercado”. En esta concepción, las capacidades dinámicas tienen en cuenta la forma de los procesos organizacionales.

Estos

autores

extienden

la

definición

original

de

capacidades dinámicas para incluir la creación de cambio en el mercado, así como la respuesta al cambio exógeno.

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

39

Zollo y Winter (2002) se centran en el aprendizaje organizacional como una fuente de la capacidad dinámica, que definen como “un patrón aprendido y estable de la actividad colectiva a través del cual la organización

sistemáticamente

genera

y

modifica

sus

rutinas

de

funcionamiento en la búsqueda de una mayor eficacia” (p. 340). Esta definición también sugiere que, al igual que las capacidades operativas, las capacidades dinámicas consisten en un comportamiento organizacional pautado que las empresas pueden invocar en repetición. Helfat et al. (2007, p. 4) definen capacidad dinámica como “la capacidad de una organización para crear a propósito, ampliar o modificar su base de recursos”. Estas definiciones comparten el hecho de que las capacidades dinámicas implican la capacidad de la empresa para adaptarse a entornos turbulentos y rápidamente

cambiantes.

Se

identifican

hasta

cuatro

componentes

principales de las capacidades dinámicas que en conjunto explican los mecanismos de vinculación de las ventajas de los recursos internos a la ventaja competitiva basada en el mercado externo de las empresas: la capacidad de adaptación o flexibilidad, la capacidad de absorción y la capacidad de innovación, las cuales estarían correlacionadas (C. L. Wang y Ahmed, 2007); y autores como Zollo y Winter (2002) también consideran la capacidad de aprendizaje. Por lo tanto, en este marco de capacidades dinámicas se sitúan la ACAP y la capacidad de innovación, junto con la flexibilidad y el aprendizaje. Sin embargo, algunos autores sostienen que son las dos primeras las que “parecen ser los verdaderos componentes del mecanismo que permite a la empresa mantenerse adaptada a los cambios que se producen en el entorno, puesto que incluir a la capacidad de adaptación como uno de los factores que influyen en el desarrollo de

40

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

capacidades dinámicas sería caer en un error de carácter tautológico, ya que la definición de la capacidad de adaptación está implícita en la propia definición de capacidades dinámicas, esto es, la habilidad de adaptación a entornos de rápido cambio (Teece et al., 1997)” (Cruz, López, y Martín de Castro, 2009, p. 113). Del mismo modo, diferenciar entre las capacidades dinámicas la capacidad de aprendizaje cuando se tiene en cuenta la capacidad de absorción parece incurrir en otro error de carácter tautológico (Cruz, Navas, López, y Delgado, 2009), puesto que el propio proceso de ACAP lleva implícito la capacidad de aprendizaje (W. M. Cohen y Levinthal, 1989, 1990; Lane, Salk, y Lyles, 2001) o, en todo caso, emanaría de la primera, siendo dos procesos muy similares e interrelacionados e incluso términos “intercambiables” (W. M. Cohen y Levinthal, 1989, p. 569), tal y como se tratará más adelante en la sección dedicada sobre capacidad de absorción y aprendizaje organizacional. La apertura de las empresas a las distintas fuentes de conocimiento externo definida por su capacidad de absorción va a determinar su potencial innovador, es decir, la medida en la que la ACAP de la empresa absorba conocimiento de fuentes externas será la que condicione su nivel de innovación (Caloghirou, Kastelli, y Tsakanikas, 2004). En la misma línea se manifiestan Ahuja y Katila (2001) o Zaheer y Bell (2005) que sugieren una íntima relación entre la capacidad de absorción y la capacidad de innovación, situando la primera como generadora de la segunda (W. M. Cohen y Levinthal, 1989, p. 569; Lane, Koka, y Pathak, 2006, p. 836). De acuerdo con los objetivos de esta investigación, nos centraremos en la capacidad de absorción y en una de sus consecuencias inmediatas, la capacidad de innovación. Constituyen ACAP e innovación una relación especialmente estudiada en la literatura de la ACAP, desde el punto de vista de la

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

41

innovación como uno de los output o resultados de la ACAP. Es decir, estudios que proponen cómo la ACAP influye en el éxito de determinados tipos de innovación (por ejemplo, Ahuja y Katila, 2001; Arbussà y Coenders, 2007; Caloghirou et al., 2004; Cepeda-Carrion, Cegarra-Navarro, y JimenezJimenez, 2012; W. M. Cohen y Levinthal, 1989; Deeds, 2001; Fabrizio, 2009; George y Prabhu, 2003; Grimpe y Sofka, 2009; Lane et al., 2006; Lewin, Massini, y Peeters, 2011; Murovec y Prodan, 2009; Nieto y Quevedo, 2005; Rothaermel y Alexandre, 2009; Todorova y Durisin, 2007; Tsai, 2001; Vanhaverbeke, Cloodt, y Van de Vrande, 2008; Vinding, 2006; Zaheer y Bell, 2005).

5.1

La capacidad de absorción

La aparición del concepto de ACAP surgió paralelamente con el desarrollo de la visión basada en los Recursos y Capacidades y la Gestión del Conocimiento. Muestra de ello es la similitud del concepto con la capacidad combinatoria (combinative capability) de Kogut y Zander (1992), antes referida, y una de las características clave del conocimiento según Grant (1996): capacidad de adición, de agregación o de absorción del conocimiento. Brettel et al. (2011) sugieren que la ACAP de una empresa es una habilidad que se desarrolla de forma acumulativa, dependiente de la trayectoria (path dependence), y se basa en los conocimientos existentes. Con respecto a la visión basada en los recursos (RBV) de la empresa, la ACAP es un conjunto de capacidades de la empresa que puede explicar las diferencias en la ventaja competitiva (Barney, 1991; Lane et al., 2006). Sin embargo, debido a que la RBV es un método estático que supone que los recursos se diferencian en el valor, rareza, imitabilidad, y la sostenibilidad (Penrose, 1959; Wernerfelt, 1984), pasa por alto el hecho que subyace en la dinámica de la ACAP (Helfat, 1997; Lichtenthaler, 2009). Esta dinámica se refleja en la visión que surge de las capacidades dinámicas (Easterby-Smith y Prieto, 2008; Teece et al., 1997), que puede ser visto como una variación y el desarrollo ulterior de la RBV, como decíamos al inicio de esta sección. Este enfoque tiene en cuenta que los recursos que se consideran son propensos a cambiar en un cierto período de tiempo (Helfat y Peteraf, 2003). Zahra y George (2002) defienden que la ACAP es una capacidad dinámica relativa a la creación y utilización del conocimiento que explica las diferencias en las capacidades de las empresas para garantizar la ventaja competitiva. Esta definición implica la mejora continua de la ACAP. De esta manera, Cohen y Levinthal (1990) ven la ACAP como un proceso de

42

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

43

auto-refuerzo, por el que la ACAP enriquece la capacidad de aprendizaje de la empresa, y viceversa. Estos autores definen capacidad de absorción de una empresa como “prior related knowledge confers an ability to recognize the value of new information, assimilate it, and apply it to commercial ends” [el conocimiento previo relacionado confiere una capacidad de reconocer el valor de la nueva información, asimilarla y aplicarla a fines comerciales] (p. 128). De lo descrito en el párrafo anterior se desprende que la ACAP es una capacidad dinámica que posee unos antecedentes o inputs y genera unos resultados o outputs. Van den Bosch et al. (1999) estudian los determinantes de la ACAP a partir del nivel de conocimiento previo relacionado (Figura 1). En esta investigación, como se expondrá más adelante, proponemos que la formación es una de las fuentes de nuevo conocimiento que recibe la ACAP para relacionarse con los conocimientos previos y mediante la ACAP se trasladará a los resultados. Figura 1. Determinantes de la ACAP

Formas organizacionales

Formación según expectativas

Nivel de conocimiento

Capacidad

previo

de Absorción

relacionado Capacidades de relación

Determinantes de la capacidad de absorción

Fuente: Van den Bosch et al. (1999)

Caminos de exploración y explotación

44

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

En cuanto a los resultados de la ACAP, en los últimos años se ha desarrollado un amplio cuerpo de estudios académicos. Lane et al. (2006) identifican cuatro corrientes de investigación en torno a la ACAP: aprendizaje organizativo, alianzas estratégicas, gestión del conocimiento y visión basada en los recursos. Los principales resultados que afecta la ACAP comprenden el rendimiento innovador, el rendimiento financiero, resultados en términos de ventaja competitiva y en términos de transferencia de conocimiento entre empresas (Segarra, 2006). Brettel et al. (2011) analizan las implicaciones temáticas de la literatura reciente sobre ACAP y desempeño. Por ejemplo: la comprensión y asimilación de conocimiento no afectan al rendimiento, sino al aprendizaje y la aplicación de los conocimientos afecta al rendimiento, pero no al aprendizaje (Lane et al., 2001); la ACAP está directa y positivamente relacionada con el rendimiento del negocio, de tal manera que una alta ACAP permite una posición de red central que permite, a su vez, un mayor rendimiento del negocio (Tsai, 2001); la ACAP está parcialmente relacionada con los resultados de la empresa (capacidad para valorar el conocimiento como factor de predicción de las ventas netas) (George, Zahra, Wheatley, y Khan, 2001); las empresas que tienen más experiencia en sell-off (venta de liquidación, deshacerse de un activo) tendrán un mayor rendimiento financiero después de un subsiguiente sell-off que las empresas con menos experiencia en sell-off (Bergh y Lim, 2008); la ACAP como forma de aprendizaje exploratorio, de transformación y explotación, con efectos complementarios sobre el rendimiento (Lichtenthaler, 2009); la ACAP realizada está directamente relacionada con el desempeño estratégico de la empresa proveedora, mediada por la función estratégica de la empresa (Yeoh, 2009).

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

45

La Tabla I muestra un resumen de los principales resultados de la ACAP que han sido estudiados por diferentes autores. Tabla I. Líneas de investigación de la ACAP y sus resultados Resultado organizacional Ventaja competitiva

Referencias relevantes Dyer y Singh (1998); Todorova y Durisin (2007); Zahra y George (2002)

Innovación

Arbussà y Coenders (2007); Caloghirou et al. (2004); Dalander y Gann (2007); Deeds (2001); George y Prabhu (2003); Grimpe y Sofka (2009); Heeley (1997); Lewin et al. (2011); Liu y White (1997); Murovec y Prodan (2009); Nieto y Quevedo (2005); Rothaermel y Alexandre (2009); Todorova y Durisin (2007); Tsai (2001); Vanhaverbeke et al., (2008); Veugelers (1997); Vinding (2000)

Desempeño

Jansen et al. (2003, 2005); Lane et al. (2001); Lane, Koka y Pathak (2006); Mukherjee et al. (2000); Tsai (2001); Zahra y George (2002)

Cooperación

De Jong y Freel (2010); Mowery et al. (1996)

Exploración/Explotación

Jansen et al. (2003, 2005); Lewin et al. (1999); Van den Bosch et al. (1999)

Formación de expectativas

Cohen y Levinthal (1990); Van den Bosch et al. (1999)

Aprendizaje Organizacional

Bergh y Lim (2008); Lane et al. (2001); Lane et al. (2006); Lichtenthaler (2009); Kim (1998)

Respuesta Organizacional

Liao, Welsch y Stoica (2003); Todorova y Durisin (2007)

Transferencias de conocimiento

Gupta y Govindarajan (2000); Szulanski (1996); Van Wijk et al. (2001)

Dirección de la tecnología de la información Búsqueda de conocimiento

Boynton, Zmud y Jacobs (1994)

Diversificación

Kumar y Seth (2001)

Creación de riqueza

Deeds (2001); Lewin et al. (1999)

Estrategia

Mas-Machuca y Martínez-Costa (2008); Zheng et al. (2010); Flor Peris et al. (2011)

Shenkar y Li (1999)

Fuente: Adaptado de González y García (2011); y de Jiménez (2009)

5.1.1

Dimensiones de la capacidad de absorción

En el siguiente cuadro (Tabla II) recopilamos el proceso de ACAP, con las diferentes dimensiones o capacidades según algunos de los principales autores. Aquí podemos observar que las capacidades de la ACAP son procesos muy similares a las actividades de la Gestión del Conocimiento (adquisición, transferencia, creación) y, en consecuencia, el proceso de ACAP y de Gestión del Conocimiento son procesos muy similares, con algunos matices como los que señala Segarra (2006). Tabla II. Dimensiones de la ACAP Cohen y Levinthal (1990)

Van de Bosch et al. (1999)

Zahra y George (2002)

Reconocimiento y comprensión (aprendizaje exploratorio)

Reconocimiento del valor

Eficiencia en la identificación, asimilación y explotación del conocimiento

Asimilación

Lane et al. (2006)

Alcance del conocimiento utilizado

Flexibilidad en el acceso al nuevo conocimiento y reconfiguración del existente

Aplicación

Adquisición (identificación y adquisición del nuevo conocimiento externo)

Asimilación (análisis, procesamiento y comprensión de la información)

Fuente: Elaboración propia

46

Reconocimient o del valor

Adquisición

Asimilación (aprendizaje transformador)

Asimilación del conocimiento externo o

Transformación (capacidad de combinación de los nuevos con los existentes conocimientos) Explotación (incorporación del nuevo conocimiento)

Todorova y Durisin (2007)

Transformación del conocimiento interno

Aplicación (aprendizaje de explotación)

Explotación

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

47

Consideramos adecuado tomar la propuesta de Zahra y George como modelo referente para nuestro trabajo, puesto que sigue siendo de los trabajos más citados en la evolución del concepto de ACAP y base de desarrollos académicos ulteriores. En el siguiente cuadro (Tabla III) se especifican estas dimensiones y los autores de los que partieron Zahra y George para reconceptualizar la ACAP. Tabla III. Reconfiguración del concepto de ACAP Dimensiones/ Capacidades

Componentes

Rol e importancia

Referencias

Adquisición

- Inversiones previas

- Alcance de la investigación

Cohen y Levinthal (1990); Lyles y Schwenk (1992); Boynton et al. (1994); Keller (1996); Mowery et al. (1996); Veugelers (1997); Kim (1998); Van Wijk et al. (2001)

- Conocimiento previo - Intensidad - Velocidad - Dirección

- Esquema perceptivo - Nuevas conexiones - Velocidad de aprendizaje - Calidad de aprendizaje

Asimilación

- Entendimiento

- Interpretación - Comprensión - Aprendizaje

Transformación

- Internalización

- Sinergia

- Conversión

- Recodificación - Bisociación

Explotación

- Uso - Implementación

- Competencias nucleares - Recursos obtenidos

Dodgson (1993); Szulanski (1996); Kim (1998); Lane y Lubatkin (1998); Fichman y Kemerer (1999) Kim (1997, 1998); Fichman y Kemerer (1999) Cohen y Levinthal (1990); Dodgson (1993); Szulanski (1996); Kim (1998); Lane y Lubatkin (1998); Van den Bosch et al. (1999); Van Wijk et al. (2001)

Fuente: Elaboración propia a partir de Zahra y George (2002) Partiendo de las dimensiones de la ACAP, Zahra y George (2002) proponen un modelo (Figura 2) en el que los input son las fuentes externas

48

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

de conocimiento y experiencia de la empresa y sus output son: ventaja competitiva, flexibilidad estratégica, innovación, mejora, en general, resultados de la ACAP. Además, identifican unos facilitadores e inhibidores de la ACAP, en términos de factores moderadores (activadores, mecanismos de integración social y regímenes de apropiabilidad). Más adelante, en nuestro modelo propuesto, se hará referencia a ellos. Figura 2. Modelo de ACAP ACAP - Fuentes de conocimiento y complementariedad - Experiencia

Activadores

PACAP: Adquisición

RACAP: Transformación

Mecanismos de integración social

- Ventaja competitiva - Flexibilidad estratégica - Innovación - Mejora

Regímenes de apropiabilidad

Factores contingentes de la ACAP

Fuente: Adaptado de Zahra y George (2002) Zahra y George (2002) amplían la ACAP de las tres dimensiones originales (identificar, asimilar y explotar) a cuatro dimensiones (adquirir, asimilar, transformar y explotar). Proponen que la ACAP es un constructo multidimensional que se refiere a una capacidad dinámica relativa a la creación y utilización de conocimiento que se relaciona con la habilidad de la empresa para ganar y sostener una ventaja competitiva. En su modelo distinguen dos grupos de capacidades: la ACAP potencial (PACAP, del inglés Potential Absorptive Capacity) y la ACAP realizada (RACAP, del inglés Realized Abosorptive Capacity). La ACAP potencial comprende las capacidades de adquisición y asimilación, y la ACAP realizada comprende la transformación y explotación de conocimiento. Ambos tipos de ACAP representan capacidades distintas, aunque complementarias. Dada la

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

49

estrecha relación que existe entre la PACAP y la RACAP, proponen un ratio entre RACAP y PACAP que denominan factor de eficiencia. Este factor implica que las empresas varían en su habilidad para crear valor a partir de su conocimiento base debido a las variaciones en sus capacidades para transformar y explotar conocimiento. Esta distinción da una explicación de por qué unas empresas son más eficientes que otras en la utilización de la ACAP. Jansen, Van den Bosch y Volberda (2003) se basan en el modelo originalmente propuesto por Van den Bosch et al. (1999) y le añaden algunas de las mejoras introducidas por Zahra y George (2002). Se define el ratio de eficiencia de la capacidad de absorción como RACAP/(PACAP + RACAP) cuyo valor oscila entre 0 y 1. Las unidades con un ratio igual a 0 sólo se enfocan en desarrollar su capacidad de absorción potencial, aquellas con un ratio igual a 1 sólo se enfocan en desarrollar su capacidad realizada y aquellas cuyo ratio se aproxime a 0,5 tendrán ambas capacidades igual de desarrolladas.

5.2

La capacidad de innovación

La capacidad de innovación, siguiendo a C. L. Wang y Ahmed (2004, 2007), se refiere a la capacidad de una empresa para el desarrollo de nuevos productos y/o mercados, a través de la alineación de la orientación innovadora estratégica con comportamientos y procesos innovadores. Como se indica en la definición, la capacidad de innovación abarca varias dimensiones. Algunos ejemplos de diferentes combinaciones de estas dimensiones son: Schumpeter (1934) sugiere una gama de posibles alternativas innovadoras, a saber, el desarrollo de nuevos productos o servicios, el desarrollo de nuevos métodos de producción, la identificación de nuevos mercados, el descubrimiento de nuevas fuentes de suministro y el desarrollo de nuevas formas de organización; Miller y Friesen (1983) se centran en cuatro dimensiones: nuevo producto o la innovación de servicios, métodos de producción o prestación de servicios, la asunción de riesgos por ejecutivos clave y la búsqueda de soluciones inusuales y novedosas; Capon, Farley, Lehmann y Hulbert (1992) estudian tres dimensiones de la innovación organizacional: la capacidad innovadora del mercado, tendencia estratégica pionera y sofisticación tecnológica. Estudios más actuales sobre las capacidades dinámicas se han centrado en gran medida en el desarrollo de nuevos productos sólo como un facilitador interno de cambio firme y renovación (Danneels, 2002; Dougherty, 1992). La investigación empírica sobre la innovación es de larga tradición. Avlonitis, Kouremenos y Tzokas (1994), Capon et al. (1992), Hurley y Hult (1998), Miller y Friesen (1983), Subramanian y Nilakanta (1996) y C. L. Wang y Ahmed (2004) son algunos autores que han abordado la preocupación por medir efectivamente la capacidad innovadora de la organización, y han desarrollado varios indicadores para medir las

50

El enfoque de las Capacidades Dinámicas

51

dimensiones de la capacidad de innovación. La capacidad innovadora vincula efectivamente la innovación inherente de una empresa con la ventaja basada en el mercado en términos de nuevos productos y/o mercados. Por lo tanto, la capacidad innovadora explica los vínculos entre los recursos y capacidades de una empresa con su mercado de productos (C. L. Wang y Ahmed, 2007). En este trabajo tomamos la definición de innovación de Carnegie, Butlin, Barratt, Turnbull y Webber (1993, p. 3): “something that is new or improved and done by the enterprise to create significantly added value either directly for the company or indirectly for its customers” [algo que es nuevo o mejorado y hecho por la empresa para crear valor añadido de manera significativa, ya sea directamente para la compañía o indirectamente para sus clients]. Esta definición, que también es adoptada por Prajogo y Sohal (2006), aunque representa una visión muy amplia y novedosa de la innovación que contrasta con el concepto más concreto y tradicional basado en la I+D, es conveniente para los objetivos de nuestra investigación porque: 1)

Tiene en cuenta la capacidad de innovación en términos de desempeño innovador, es decir, una innovación se considera como un éxito cuando la empresa capta algún valor añadido (Orlay, 1993). Este concepto conecta perfectamente con la noción de capacidad de absorción dada por Cohen y Levinthal (1990), como la habilidad de las organizaciones para reconocer la importancia de las nuevas oportunidades. Esta noción convierte a la capacidad de absorción en una capacidad crítica para la innovación y la generación de conocimiento (Matthews, 2002).

52

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

2)

Permite distinguir dos tipos de innovación: la innovación de productos y la innovación de procesos. Productos y procesos nuevos o mejorados dirigidos hacia una mejor satisfacción de las necesidades de los clientes en términos de utilidad, oportunidad o precio, proporcionan a la empresa innovadora la posibilidad de mayores márgenes o dividendos (Orlay, 1993). Conceptualmente, la innovación de productos tiene que ver con la generación de ideas o la creación de algo completamente nuevo que se refleja en los cambios en el producto final o servicio ofrecido por la organización, mientras que la innovación de procesos representa los cambios en la forma en que las empresas producen productos o servicios finales a través de la difusión o adopción de una innovación desarrollada en otra parte (Prajogo y Sohal, 2006). La distinción entre estos dos ámbitos de la innovación ha sido articulada ampliamente en la literatura sobre innovación (Camisón y Villar-López, 2010; Gobeli y Brown, 1994; OECD/Eurostat, 2005; Prajogo y Sohal, 2006; Yamin, Mavondo, Gunasekaran, y Sarros, 1997). Además, “estos dos tipos de innovación son centrales en la habilidad de las empresas para generar ventajas competitivas y juegan un papel determinante en el crecimiento económico” (Camisón y VillarLópez, 2010, p. 134).

6 Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional Como se ha puesto de manifiesto en la sección previa, la ACAP es la capacidad dinámica central o necesaria de la que emanarían las relaciones con el resto de capacidades dinámicas. Por esta razón, para analizar las interrelaciones entre formación, desempeño y las capacidades dinámicas, empezaremos por contextualizar la ACAP en estas relaciones, como punto de partida. En esta sección desentrañaremos la tríada formación, capacidad de absorción y desempeño, encontrando los antecedentes teóricos en la literatura. En las secciones anteriores también se ha explicado cómo la teoría de Recursos y Capacidades ofrece los mimbres teóricos necesarios para el análisis de la formación y de las capacidades dinámicas, en particular, de la capacidad de absorción, y sus efectos sobre el desempeño. Asimismo, la Visión basada en el Conocimiento, el Capital Intelectual y el enfoque de las Capacidades, que son modelos dominantes actuales en la Dirección de Empresas, ofrecen el sustento teórico en la literatura para enmarcar como ventajas competitivas tanto las capacidades dinámicas, en particular la ACAP, como la formación de los recursos humanos, que es uno de los principales elementos intangibles que forma parte de las partidas de Capital Intelectual, como veremos a continuación. El Capital Intelectual recoge el conjunto de recursos intangibles de los que dispone la empresa en un determinado momento del tiempo (Brooking, 1996; Edvinsson y Malone, 1997; Euroforum, 1998). Varios autores (Brooking, 1996; Bueno, 1998; Camisón, Palacios, y Devece, 2000; Edvinsson, 1996;

53

54

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Roos et al., 1997; Saint-Onge, 1996; Sveiby, 1997) han analizado y clasificado las distintas partidas de capital intelectual. Autores como Bueno, Jericó y Salmador (2000) estudian las experiencias en la empresa española en relación a la gestión del conocimiento y al capital intelectual. En cuanto a este último analizan qué entienden las empresas por capital intelectual y qué elementos intangibles están midiendo y gestionando; también la importancia que otorgan a la medición de estos elementos y las causas de su valoración. Coinciden en que la definición de capital intelectual más aceptada es la integración de capital humano, estructural y relacional de la organización. Afirman que entre los doce elementos intangibles que más se consideran y miden, en segundo lugar, con el 81.3%, está el “desarrollo de formación continua por parte de la organización”, que, a su vez, en un 92.3% es el tercer elemento intangible que se están gestionando. De la Calle y Ortiz de Urbina (2007, p. 186) establecen que Gestión del Conocimiento

y

Capital

Intelectual

son

dos

conceptos

totalmente

interrelacionados y que han de entenderse de manera conjunta. La Gestión del Conocimiento constituye una variable flujo a través de la cual una cierta magnitud de Capital Intelectual se transforma en otra. El resultado es una nueva dimensión de Capital Intelectual. La Figura 3 trata de representar estas relaciones en el sentido de cómo el Capital Intelectual es a la vez el input y el output. Esta idea surge del carácter dual de los recursos y las capacidades, ser el input para la eficacia y eficiencia de las actividades de la empresa, y al mismo tiempo ser el output derivado de las actividades productivas efectuadas en el pasado (Ventura, 1996) de la Gestión del Conocimiento, ya que ésta parte de un determinado nivel de conocimientos que mediante su mejor utilización consigue alcanzar un nuevo y mayor nivel de los mismos.

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 55

Figura 3. El Capital Intelectual y la Gestión del Conocimiento

Capital

Gestión del

Capital

Intelectual

conocimiento

Intelectual

Fuente: Navas y Ortiz de Urbina (2001) Estos autores (De la Calle y Ortiz de Urbina, 2007), además de explicar los diferentes modelos para clasificar y/o medir el capital intelectual, analizan las memorias de grandes empresas españolas para detectar la incidencia que está teniendo el capital intelectual en el ámbito español. Por su parte, Nevado y López (2002) analizan diferentes informes presentados en la Memoria Anual de las principales entidades de crédito del mercado español sobre el reflejo del Capital Intelectual. Bueno, Rodríguez, y Salmador (1999) proponen los indicadores de Capital Intelectual del modelo Intelect. A continuación, se presenta un cuadro resumen (Tabla IV) en el que de los indicadores de Capital Intelectual se han extraído los referentes a la formación, que nos han servido para incluir en el instrumento de la investigación. Como podemos observar la formación es uno de los principales elementos intangibles que forma parte de las partidas de Capital Intelectual.

56

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Tabla IV. Indicadores de formación en los modelos de Capital Intelectual (en dos ejercicios) Empresa/ Referencia Bueno, E.; Rodríguez, P.; Salmador, M.P. (1999). “Experiencias en medición del capital intelectual en España: el modelo Intelect”, Comunicación al IX Congreso Nacional de ACEDE, Instituto Universitario Euroforum Escorial.

Clasificación Capital Intelectual Humano

Indicador/Subcapítulo

Mejora de competencias: - Tiempo dedicado al aprendizaje/ tiempo total de trabajo. - Gasto formación/ empleado. - Gasto formación/ ingresos. - % de trabajadores que reciben formación. - Crecimiento del índice de competencias disponibles/ competencias esenciales. - Crecimiento del ratio anterior/ gasto formación. - Nº de proyectos innovadores/ total de proyectos.

Modelo de Capital Intelectual Intelect (Euroforum Escorial, 1998)

Banco Santander Central Hispano

Humano

Indicadores Competencias: conocimientos, habilidades y cualidades profesionales: - Ratio de horas de formación/ empleado. - Total horas lectivas (en miles). - Porcentaje de horas de formación/ jornada laboral (anual). - Porcentaje de gastos de formación/ masa salarial (anual). - Porcentaje de participantes en formación sobre plantilla. - Evaluación de la formación: aplicabilidad en el puesto de trabajo (escala 1 a 10): o Opinión de los participantes. o Opinión del jefe inmediato. - Porcentaje de personal con acceso a formación en su puesto de trabajo. - Número de formadores internos. - Porcentaje sobre total de la plantilla. - Porcentaje de horas impartidas. - Porcentaje de personas que perciben que su jefe estimula, facilita la formación.

Intelect (Euroforum Escorial, 1998)

Grupo BBV

Humano

Horas de formación impartidas. Formación e-learning. % Horas de formación sobre jornada laboral

Intelect (Euroforum Escorial, 1998)

Caja Madrid

Humano

Indicadores Capacidades y Desarrollo: - Horas de formación/ empleado (en %). - Horas lectivas totales (en número). - Media acciones formativas por persona. - Utilidad de la formación (en %). Indicadores Competencias (en número): - Horas formación en Programas de Desarrollo de Competencias. - Horas de formación en Técnicas de Valoración de Competencias. Indicadores Capacidad de Aprendizaje (en %): - Plantilla con Titulación Superior/ Total plantilla.

Intelect (Euroforum Escorial, 1998)

.../...

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 57 .../... Bankinter

Sin una clara desagregación

Capacidad de aprendizaje: plantilla con titulación superior (%). Otras medidas de capital intelectual: - Formación: o Plantilla formada (personas que han recibido formación) (%). o Número medio de horas de formación por persona. o Presupuesto de formación sobre el total de la masa salarial % (también lo denomina innovación: inversión en formación sobre la masa salarial %).

Sin una clara pertenencia a un modelo determinado

Síntesis/ estandarización de un modelo de capital intelectual para entidades de crédito (Nevado y López, 2002)

Humano

Indicadores de Conocimiento (Formación): - Inversión en formación. - Empleados Formados (%). - Total horas lectivas (en miles). - Porcentaje de horas de formación/ jornada laboral (anual). - Porcentaje de gastos de formación/ masa salarial (anual). - Número de formadores internos. - Número de empleados con Titulación Superior.

Modelo propuesto por los autores Nevado y López (2002)

Unión Fenosa

Humano

- Número personas formadas en cursos superiores de la Universidad Corporativa de Unión Fenosa (UCUF). - Inversión total en formación. - Número medio de horas de formación por persona y año.

Intelect (Euroforum Escorial, 1998)

Fuente: Elaboración propia a partir de Bueno, Rodríguez y Salmador (1999); Nevado y López (2002); De la Calle y Ortiz de Urbina (2007) A continuación se realiza un recorrido teórico a través de las interrelaciones en cadena de un conjunto de conceptos complementarios que ayudan a entender cómo la formación influye en el desempeño a través del proceso de ACAP y refuerzan aún más la interconexión entre formación y ACAP: formación y Capital Intelectual; ACAP, Aprendizaje Organizacional y Gestión del Conocimiento. De esta manera, aproximamos teóricamente las relaciones, similitudes y analogías entre el concepto de ACAP y los procesos de Aprendizaje Organizacional y Gestión del Conocimiento, coincidiendo todos en el hecho de ser procesos mediadores del desempeño en la empresa.

6.1

Capital Intelectual y Aprendizaje Organizacional

La influencia de los componentes del Capital Humano (parte del Capital Intelectual) en el proceso de Aprendizaje Relacional (parte del Aprendizaje Organizativo) la estudian autores como Cegarra y Rodrigo (2003). Analizan el papel del Capital Humano desde la perspectiva dinámica del aprendizaje relacional, esto es, considerando los flujos de aprendizaje y los stocks de conocimientos que generan los individuos de la organización como consecuencia de las relaciones que mantienen con el entorno. Para ello, examinan

la

influencia

de

los

componentes

del

Capital

Humano:

conocimientos automáticos, conscientes y capacidades de aprendizaje, respecto a los flujos o fases del Aprendizaje Relacional (adquisición, distribución y utilización del conocimiento) establecidas por Kohli y Jaworski (1990). Estas fases son muy similares y comparten elementos con las dimensiones del proceso de ACAP. La Tabla V establece una clasificación del Capital Humano. Consideran todos los aspectos de carácter no defendible, salvo la formación, dado que, en general, son difícilmente codificables y sistematizables. Entienden que la formación es de carácter más bien defendible ya que se puede entender y analizar con mayor nitidez. Con respecto al criterio de protección del conocimiento, es preciso aclarar que aunque la formación no es realmente defendible tal y como se ha definido anteriormente este criterio, se incluye como tal bajo el supuesto de que se puede defender mediante los contratos (Cegarra y Rodrigo, 2003, p. 163).

58

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 59

Tabla V. Clasificación del Capital Humano Capital Humano Presente Conocimiento automático

No defendible

-

Motivación Actitudes Lealtad Relaciones sociales Liderazgo

Futuro Conocimiento consciente - Habilidades - Aptitudes - Experiencia y conocimientos - Trabajo en grupo - Polivalencia - Know-how

Capacidades automáticas y conscientes de AI

- Mejora de actitudes - Capacidades de Aprendizaje -Mejora de competencias

- Formación: titulación

Defendible

- Formación futura interna o externa

Individual Asociado a RR.HH.

Fuente: Cegarra y Rodrigo (2003) El siguiente paso que proponen es analizar cuál es papel que desempeñan estos tres componentes del Capital Humano en el Aprendizaje Relacional, es decir, en el proceso de adquisición, distribución y utilización del conocimiento procedente del entorno. Los

cuatro

subprocesos

(intuición,

interpretación,

integración

e

institucionalización) se activan de modo progresivo a medida que se asciende de un nivel de aprendizaje a otro (individual, grupal y organizacional); en cada nivel se definen variables, que son relevantes para transformar los componentes del Capital Humano en Relacional (Cegarra y Rodrigo, 2003, p. 166). Como se puede observar en esta clasificación del Aprendizaje Relacional (Tabla VI), comparte elementos con el proceso ACAP (con sus cuatro dimensiones que más adelante estudiaremos).

60

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Tabla VI. Clasificación del Aprendizaje Relacional Fases

Niveles

Procesos

Individuo

Intuición

Individuo/ Grupo

Interpretación

Adquisición

Distribución

Utilización

Grupo/ Organización

Organización

Integración

Institucionalización

Fuente: Cegarra y Rodrigo (2003)

Entradas - Observación - Identificación del problema - Narración de historias - Economía del cliente -

Mapas cognitivos Riqueza media Información Desaprendizaje

- Comunicación lateral - Comunicación interna basado en la confianza - Papel de la dirección - Transferencia de conocimiento - Comunicación exterior - Cooperación exterior - Conocimiento relacionado - Tecnologías - Experimentación previa - Alianzas interorganizativas - Oportunidades proactivas

Resultados - Experiencias - Imágenes - Metáforas

- Lenguaje - Mapa cognitivo - Conversación/ diálogo

- Entendimientos compartidos - Ajuste mutuo - Sistemas interactivos

- Rutinas - Sistemas de diagnóstico - Reglas y procedimientos

6.2

Aprendizaje Organizacional y Conocimiento

Aramburu (2000) sostiene que existen varias corrientes que relacionan el concepto

Aprendizaje

Organizativo

con

el

Conocimiento

en

las

organizaciones. Otros autores comparten esta visión: Amponsem (1991), Andreu y Ciborra (1996), Huber (1991), Marengo (1991), Nonaka y Johansson (1985), Nonaka y Takeuchi (1995), Nonaka (1991), Nonaka e Ichijo (1997), Nonaka, Reinmoeller y Senoo (1998), Quinn (1992); incluso Price Waterhouse Coopers (2001) añade que el aprendizaje es la piedra angular del conocimiento y que todo cambio es aprendizaje (Soret Los Santos, 2008, p. 72). Básicamente el conocimiento se genera a través del proceso de aprendizaje (Alavi y Leidner, 2001; Bueno et al., 2000; T H Davenport y Prusak, 1998; Thomas H Davenport, De Long, y Beers, 1998; I Nonaka, 1991, 1994). La manifiesta

relación

entre

ambos

así

como

los

posibles

resultados

competitivos que su interacción crea, ha generado la aparición de numerosos estudios

desde

distintas

perspectivas,

dirigidos

hacia

la

mejora

y

potenciación de las ventajas del primero, partiendo de un adecuado desarrollo del segundo (Martínez y Ruiz, 2004, p. 3).

61

6.3

Formación y Aprendizaje Organizacional

Hasta ahora hemos revisado cómo la formación es parte del Capital Intelectual, que a su vez, posee interrelaciones con el Conocimiento y el Aprendizaje Organizacional. Pero además, la literatura ha señalado los efectos positivos que sobre el Aprendizaje Organizacional tienen la formación continua, y la formación polivalente, en contraposición a la formación específica (Céspedes-Lorente, Jerez-Gómez, y Valle-Cabrera, 2005, p. 36). Existen autores que relacionan directamente la formación como elemento del Aprendizaje Organizacional (Ulrich, 1998; Yahya y Goh, 2002). En esta dirección, los trabajos de Castañeda y Fernández (2007a, 2007b) validan un instrumento que propone seis dimensiones del Aprendizaje Organizacional. Tres de ellas son los niveles de aprendizaje individual, grupal y organizacional; y tres son las condiciones para que el Aprendizaje Organizacional ocurra: cultura del aprendizaje organizacional, formación y transmisión de información. El instrumento que proponen (Castañeda y Fernández, 2007a) utiliza una escala Likert con cinco niveles de respuesta. Las preguntas para cada uno de los niveles y condiciones de aprendizaje organizacional quedan inicialmente: cuatro de aprendizaje individual, cinco de aprendizaje grupal, cinco de aprendizaje organizacional, cinco de cultura organizacional, cuatro de transferencia de información y cinco de formación. Resulta que de los seis factores planteados en el marco conceptual, cinco de ellos se configuran conforme a lo esperado: aprendizaje individual, aprendizaje grupal, aprendizaje organizacional, cultura del aprendizaje organizacional y, por último, también queda validada la escala propuesta para la formación. Así, la formación y capacitación, tanto técnica como corporativa, son una condición fundamental para que se produzca el aprendizaje organizacional. Esta escala de la formación representaría de

62

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 63

manera fiable y válida una medida general de la formación en la empresa, indicaría globalmente la importancia que la organización otorga a la formación de sus trabajadores.

6.4

La Capacidad de Absorción y el Aprendizaje Organizacional

Tal y como venimos afirmando, el origen del concepto de capacidad de absorción está tan íntimamente relacionado con el aprendizaje que ambos conceptos se identifican. Cohen y Levinthal (1989, p. 569): “the firm's ability to identify, assimilate, and exploit knowledge from the environmentwhat we call a firm's learning or absorptive capacity”. Por lo que sería tautológico considerar el aprendizaje una capacidad dinámica distinta de la capacidad de absorción, del mismo modo que ocurre con la capacidad de adaptación como se ha mencionado las secciones previas. En esa dirección, los trabajos de Bergh y Lim (2008), que ilustran las diferencias entre el aprendizaje en una situación repetitiva y el aprendizaje cuando la repetición es rara indican cuándo las perspectivas de la capacidad de absorción y la improvisación organizativa son más rentables. O el trabajo de Lichtenthaler (2009), que sigue el proceso basado en la definición de capacidad de absorción e identifica el conocimiento tecnológico y de mercado como dos componentes críticos de los conocimientos previos en los procesos de aprendizaje organizacional de la capacidad de absorción. Lane et al. (2001) relacionan las dos primeras dimensiones de la ACAP, las habilidades para comprender y para asimilar el nuevo conocimiento externo directamente con el aprendizaje. Es decir, la adquisición del nuevo conocimiento externo no afecta por sí misma el desempeño sino que lo hace a través del aprendizaje ya que será necesaria la efectiva aplicación de dicho conocimiento.

En

concreto

demuestran

empíricamente

que

quedan

relacionados con el conocimiento aprendido: la compatibilidad cultural, el conocimiento previo, la relación existente entre los negocios, la flexibilidad y adaptabilidad, la formación, el establecimiento de metas formales y la 64

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 65

especialización como componentes de las dos primeras dimensiones del proceso de absorber conocimiento. Además una conclusión interesante es que el conocimiento previo adquirido sólo influye en el aprendizaje cuando está combinado con altos niveles de formación. Posteriormente, Lane et al. (2006) confirman

la

identificación

de

las

dimensiones

de

la

ACAP

de

reconocimiento y asimilación con el aprendizaje exploratorio, y la aplicación de los conocimientos asimilados con el aprendizaje de explotación. Para Kim (1998) la capacidad de absorción puede ser considerada como parte integral del sistema de aprendizaje. Las empresas ante situaciones de crisis hacen frente al desarrollo de conocimiento a través de inversiones en aprendizaje y de un incremento en los esfuerzos para aprender. No existe consenso sobre las dimensiones del Aprendizaje Organizacional, pero coinciden, en esencia, con las dimensiones de la ACAP. Modelos como el de Crossan, Lane y White (1999) y modificaciones posteriores realizadas por Zietsma, Winn, Branzei y Vertinsky (2002) y Castañeda y Pérez (2005) plantearon que el aprendizaje organizacional consta de tres niveles: individual, grupal y organizacional, y dos rutas: del individuo a la organización y de la organización al individuo (Castañeda y Fernández, 2007b). Las dos perspectivas de estudio del Aprendizaje Organizacional que refieren Chiva y Camisón (2003): cognitiva y social coinciden con la ACAP individual y organizacional, respectivamente. La ACAP de una organización dependerá de la ACAP individual de sus miembros, sin embargo, la ACAP de una empresa no es simplemente la suma de las capacidades de absorción de sus empleados (Cohen y Levinthal, 1990). La ACAP se refiere no sólo a la adquisición o asimilación de la información por una organización, sino

66

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

también a la capacidad de la organización para explotarla: depende de las transferencias de conocimiento entre y dentro de las subunidades de la organización (perspectiva social, ACAP organizacional). Además, las prácticas de recursos humanos basadas en el Aprendizaje Organizativo

que

proponen

Chiva

y

Camisón

(2003),

coinciden

análogamente con los facilitadores e inhibidores de la ACAP. Por ejemplo, el diálogo, comunicación y construcción social; trabajo en equipo; y estructura organizativa están contenidos en uno de los principales facilitadores de la ACAP: los denominados “mecanismos de integración social”.

6.5

Modelo preliminar y proposiciones del método de estudio de casos

Este trabajo tiene como objetivo principal descubrir cómo o por qué mecanismo la formación se transfiere al desempeño, es decir, se convierte en beneficios tangibles. En particular, busca poner a prueba si la conexión entre formación y desempeño está mediada por la capacidad de absorción, en particular, y, en general, por la capacidades dinámicas. Como punto de partida, no existen estudios similares que examinen exactamente las relaciones entre estas variables. Cuando se quiere responder a las preguntas cómo o por qué sobre un conjunto contemporáneo de hechos sobre los que el investigador tiene poco o ningún control, el método de estudio de casos resulta un método adecuado (Yin, 1994). Los estudios de casos han sido a menudo vistos como una herramienta útil para la etapa preliminar, exploratoria de un proyecto de investigación, como base para el desarrollo de las herramientas más estructuradas que son necesarias en las encuestas, experimentos y formulación de hipótesis (Rowley, 2002). Por todo lo anterior, en una primera fase exploratoria de la investigación, a través del estudio de casos aplicado a una muestra de empresas familiares españolas, planteamos las proposiciones iniciales de la investigación que serán útiles para centrar los objetivos del estudio. Mediante un modelo en dos etapas (enfoque de pasos causales) (Preacher y Hayes, 2008; Smith, 1982; Taylor, MacKinnon, y Tein, 2008), con la primera proposición analizaremos cómo la formación afecta a las capacidades dinámicas de absorción y en la segunda etapa, con la segunda proposición, 67

68

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

estudiaremos cómo las capacidades dinámicas de absorción afectan a los resultados. Estas dos proposiciones servirán de base en una fase posterior de la investigación y se convertirán en las subhipótesis H2a y H2b que conformarán los dos pasos causales de la primera hipótesis de mediación de la capacidad de absorción, como se verá en las secciones siguientes. Por último, al utilizar en esta primera fase de investigación exploratoria el sesgo de empresas familiares, la tercera propuesta permitirá examinar si los planes de formación prevén una formación específica para los sucesores potenciales, ya que esta cuestión podría afectar a la sucesión en la empresa familiar.

Proposición 1 (H2a). La formación influye positivamente sobre la ACAP. Como se ha expuesto en los apartados anteriores, la revisión de la literatura sugiere la relación entre formación y ACAP: la formación representa una forma directa de desarrollo de la ACAP. Además, hemos realizado un recorrido teórico a través de las interrelaciones en cadena (Lane, Koka, y Pathak, 2002) entre el concepto de ACAP y los procesos de Aprendizaje Organizacional (W. M. Cohen y Levinthal, 1989) y Gestión del Conocimiento (Segarra, 2006), que refuerzan aún más la interconexión entre formación y ACAP. El modelo propuesto se establece en base a las cuatro dimensiones de la ACAP del modelo de Zahra y George (2002). Además, estos autores identifican los factores desencadenantes de activación, los mecanismos de integración social y los regímenes de apropiabilidad como contingencias clave que afectan a la ACAP. Proponemos que los factores de formación, es decir, condiciones y política de formación y los indicadores de

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 69

capital intelectual de la formación, influyen en cada una de las dimensiones

de la ACAP y sus factores contingentes. Otras variables estudiadas relacionadas con la ACAP son el tamaño y la edad de la empresa y si la planificación de la formación responde a las necesidades actuales o trata de cubrir las necesidades de competencias futuras de la empresa, ya que, según varios autores, este problema está relacionado con la respuesta reactiva o proactiva del organización. Por lo tanto, así enmarcamos la primera proposición.

Proposición 2 (H2b). La ACAP influye positivamente sobre el desempeño. Vamos a contrastar los niveles de desarrollo de ACAP de los casos estudiados con sus resultados en términos de variables de retroalimentación de los factores de formación.

Proposición 3. La formación a descendientes que se incluye en los planes de formación empresariales favorecen la sucesión. Diferentes autores (Amat, 1998; Aronoff y Baskin, 1998; Stavrou, 1999; Ward y Sorenson, 1988) han confirmado que en las empresas familiares el proceso de formación experimentado por los descendientes potenciales influye en su decisión de integrarse, en su desempeño y en su continuidad en la empresa. Mediante la pregunta: “Los planes de formación en la empresa, ¿incluyen algún tipo de formación en los temas de empresas familiares dirigida a los desdendientes?” intentaremos descubrir si los planes de formación integran tangencial o fundamentalmente formación dirigida a los

70

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

descendientes lo que podría favorecer su proceso de formación y, por tanto, influir en la continuidad de la empresa tal y como apunta la literatura. En el siguiente esquema (Figura 4) se representan las proposiciones planteadas y sus interacciones en el modelo propuesto. Figura 4. Modelo tentativo preliminar

A continuación se introduce sucintamente una sección que trata sobre la investigación en empresa familiar y las relaciones que plantea la proposición número 3.

6.5.1

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 71

Empresa familiar, formación y sucesión

La investigación en empresa familiar ha experimentado un crecimiento espectacular en los últimos años debido a que las empresas familiares parecen dominar la economía mundial (Debicki, Matherne, Kellermanns, y Chrisman, 2009). Es importante clarificar qué entendemos por “empresa familiar” puesto que es objeto del estudio sobre el que probaremos las primeras proposiciones. A pesar de que no existe un criterio unánime generalmente aceptado que sirva para definir a este tipo de empresa (Astrachan y Zellweger, 2008; S. B. Klein, Astrachan, y Smyrnios, 2005; Lansberg, Perrow, y Rogolsky, 1988) existe acuerdo en las dimensiones fundamentales para su definición: la propiedad y dirección de los miembros de una familia, la implicación familiar y la transferencia generacional (Cabrera, 1998; Litz, 1995; Lozano, 2008). Tagiuri y Davis (1992) la definen como un sistema complejo resultante de la interacción de tres subsistemas: la empresa, la familia y la propiedad (modelo de los tres círculos). Debicki et al. (2009) realizan un estudio en el que identifican a los autores y las instituciones académicas que han contribuido a la investigación de la empresa familiar entre los años 2001 a 2007, así como los temas de interés o tópicos de investigación en empresa familiar. Comparan estos resultados con el estudio previo en la misma línea realizado por Chrisman, Chua y Sharma (2003). Una de las conclusiones que obtienen es que a pesar de que el tema de la sucesión ha disminuido su producción científica en comparación con el estudio anterior de Chrisman et al. (2003), sigue ocupando el tercer lugar en importancia. Precisamente, uno de los rasgos que caracteriza a la empresa familiar se encuentra en su vocación de continuidad, es decir, el deseo del fundador y de sus descendientes de que la propiedad y la dirección de la empresa

permanezcan

perpetuamente

en

manos

de

la

familia.

A

72

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

continuación, se recogen los resultados que obtienen estos autores en cuanto a la importancia y evolución de los tópicos de investigación en empresa familiar tanto desglosados (Tablas VII y VIII) como agrupados en bloques temáticos (Tabla IX) que se representa en un gráfico de burbujas, en el que su tamaño está representado por la importancia que obtienen esos temas de investigación (Figura 5). En el Anexo se pueden consultar otros gráficos a fin de facilitar el estado de la cuestión. Tabla VII. Tópicos de investigación en empresa familiar por porcentaje de artículos publicados

Tópicos de investigación 3.1. Gobierno corporativo 4.1. Liderazgo y propiedad 4.3. Sucesión 5. Otros temas importantes para la dirección estratégica 6. Temas de gestión no estratégicos 2.2. Recursos y ventaja competitiva 3.4. Comportamientos y conflictos 2.8. Actitud emprendedora e innovación 3.6. Evolución y cambio 3.5. Cultura y valores 3.2. Estructura 2.1. Planificación estratégica 2.9. Partes interesadas, ética y responsabilidad social 3.3. Sistemas, procesos y redes 4.2. Profesionalización 2.6. Estrategia funcional 2.7. Estrategia Internacional 1.1. Objetivos económicos 2.5. Estrategia de negocio 2.3. Entorno: oportunidades y amenazas 2.4. Estrategia corporativa 1.2. Objetivos no económicos 1.3. Proceso de formulación de objetivos

Fuente: Adaptado de Debicki et al. (2009)

Variación % con respecto a Chirsman, Chua y Sharma (2003) 102,5 113,6 -31,6

N 56 46 44

% 19,2 15,8 15,1

34 28 25 19 15 15 13 12 9

11,7 9,6 8,6 6,5 5,2 5,2 4,5 4,1 3,1

16,8 -57,4 48,1 3,7 -2,8 221,9 -4,9 157,5 -3,4

8 8 8 6 6 5 5 4 4 3 0

2,7 2,7 2,7 2,1 2,1 1,7 1,7 1,4 1,4 1,0 0,0

31,0 5,8 31,0 -44,3 -35,6 -33,8 56,4 -34,8 -14,4 -60,4 -100,0

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 73

Tabla VIII. Tópicos de investigación en empresa familiar por variación porcentual de artículos publicados

Tópicos de investigación 3.6. Evolución y cambio 3.2. Estructura 4.1. Liderazgo y propiedad 3.1. Gobierno corporativo 2.5. Estrategia de negocio 2.2. Recursos y ventaja competitiva 2.9. Partes interesadas, ética y responsabilidad social 4.2. Profesionalización 5. Otros temas importantes para la dirección estratégica 3.3. Sistemas, procesos y redes 3.4. Comportamientos y conflictos 2.8. Actitud emprendedora e innovación 2.1. Planificación estratégica 3.5. Cultura y valores 2.4. Estrategia corporativa 4.3. Sucesión 1.1. Objetivos económicos 2.3. Entorno: oportunidades y amenazas 2.7. Estrategia Internacional 2.6. Estrategia funcional 6. Temas de gestión no estratégicos 1.2. Objetivos no económicos 1.3. Proceso de formulación de objetivos

Variación % con respecto a Chirsman, Chua y Sharma (2003) 221,9 157,5 113,6 102,5 56,4 48,1

N 15 12 46 56 5 25

% 5,2 4,1 15,8 19,2 1,7 8,6

8 8

2,7 2,7

31,0 31,0

34 8 19 15 9 13 4 44 5 4 6 6 28 3 0

11,7 2,7 6,5 5,2 3,1 4,5 1,4 15,1 1,7 1,4 2,1 2,1 9,6 1,0 0,0

16,8 5,8 3,7 -2,8 -3,4 -4,9 -14,4 -31,6 -33,8 -34,8 -35,6 -44,3 -57,4 -60,4 -100,0

Fuente: Adaptado de Debicki et al. (2009)

Tabla IX. Tópicos de investigación en empresa familiar agrupados por bloques temáticos Tópicos de investigación

N

%

Variación promedio %

1. Metas y objetivos

8

2,7

-64,7

2. Formulación estratégica y contenido

82

28,2

0,0

3. Implementación de la estrategia y control

123

42,3

81,1

4. Dirección

98

33,7

37,7

34

11,7

16,8

28

9,6

-57,4

5. Otros temas importantes para la dirección estratégica 6. Temas de gestión no estratégicos

Fuente: Elaboración propia a partir de Debicki et al. (2009)

74

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Figura 5. Gráfico tópicos de investigación en empresa familiar por bloques temáticos

Fuente: Elaboración propia a partir de Debicki et al. (2009) El modelo teórico de las siete etapas de la sucesión padre-hijo en el liderazgo de la empresa familiar (Longenecker y Schoen, 1978), considerado en el largo plazo, expone un proceso diacrónico de socialización o formación compuesto de siete etapas, empezando en la niñez. Las etapas están relacionadas con dos eventos importantes en el liderazgo del proceso de sucesión: la entrada del sucesor en la empresa como un empleado de tiempo completo y la transferencia del liderazgo al sucesor (Lozano, 2010). Los estudios sobre sucesión en las empresas familiares comparten que el proceso de formación experimentado por los sucesores potenciales influye tanto en su decisión de integrarse plenamente en la empresa familiar, como en su desempeño y continuidad en la misma. Esto permite contemplar una de las proposiciones que nos planteamos en este trabajo que consiste en

Origen y contextualización de las relaciones entre formación, capacidad de absorción y desempeño organizacional 75

explorar si la formación a descendientes se incluye en los planes de formación empresariales, puesto que su inclusión podría favorecer la sucesión. En el siguiente mapa conceptual (Figura 6) representamos esta cuestión, así como los tópicos de investigación en empresa familiar, según el Instituto de Empresa Familiar (2013). Figura 6. Mapa conceptual formación-sucesión, tópicos de investigación en empresa familiar

Fuente: Elaboración propia

7 Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple La transferencia de la formación se refiere a la aplicación, generalización y mantenimiento del aprendizaje, habilidades aprendidas y comportamientos del entorno de formación al entorno de trabajo (T. T. Baldwin y Ford, 1988). Podemos entender, por tanto, la transferencia de la formación como el resultado del proceso de formación o resultados de aprendizaje. Holton y Baldwin (2003) analizan dicho proceso pasando desde el momento de la formación por varias etapas secuenciales: adquirir conocimiento, adquirir conocimiento para el uso, construir capacidad de actuación, aplicar, repetir y mantener la aplicación y, por último, generalizar para la transferencia lejana. A pesar de que estos autores toman como base el desarrollo a nivel de cada individuo, ya se puede vislumbrar ciertas semejanzas entre ese proceso de transferencia y las capacidades de absorción. Como se verá en la subsiguiente sección correspondiente a la relación entre formación y desempeño empresarial, existe una gran cantidad de estudios que analizan los efectos de la formación sobre el desempeño organizacional. Asimismo, se critica la existencia de una brecha explicativa en esa relación (T. T. Baldwin y Ford, 1988; Barba et al., 2014; Barba y Sanz, 2013; Saks y Burke-Smalley, 2014) y la escasez de investigación empírica, especialmente en el nivel de análisis organizativo (Tharenou, Saks, y Moore, 2007). Por el contrario, no existen estudios que relacionen conjuntamente la triada formación, capacidades dinámicas y desempeño. Sin embargo, sí podemos encontrar en la literatura algunas aproximaciones a esta idea. Por

76

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 77

ejemplo, Tharenou et al. (2007) defienden que la relación entre la formación

y el desempeño de la empresa puede ser mediada por las actitudes y motivación de los empleados, sus comportamientos organizacionales y el capital humano. Hsu y Fang (2009) proponen un modelo de mediación entre el capital intelectual (nótese que la formación es una parte del capital intelectual) y el desempeño en el desarrollo de nuevos productos, mediando la capacidad de aprendizaje organizacional (que es un proceso de capacidad de absorción). M. Úbeda-García et al. (2014) argumentan que algunas de las publicaciones recientes dedicadas a la gestión de recursos humanos son críticas con la existencia de una relación directa entre gestión de recursos humanos y resultados, resaltando que existen un número de variables intermedias en esa relación. Estos autores estudian cómo la relación entre la formación y desarrollo orientado al capital humano (conformado por la estrategia de formación, la inversión en formación y el plan formal de formación) y el desempeño está mediada por los resultados de los recursos humanos y la satisfacción del cliente (nótese aquí que la capacidad de absorción implica una orientación al cliente). Saks y Burke-Smalley (2014) encuentran que la transferencia de la formación se relaciona positivamente con el desempeño de las empresas y media la relación entre los métodos de formación y los resultados de la empresa. Barba et al. (2014) demuestran empíricamente cómo la relación entre formación y desempeño está mediada positivamente por el aprendizaje organizacional, aunque el modelo presenta una capacidad explicativa muy limitada (2.3% de la varianza explicada del desempeño). Por último, Vinding (2006) investiga la importancia del capital humano en la capacidad de absorción de la empresa, en relación con el desempeño innovador de la empresa.

78

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Autores como Brettel et al. (2011), Todorova y Durisin (2007), Van den Bosch et al. (1999) sugieren la importancia de la capacidad de absorción para mejorar el rendimiento y generar ventajas competitivas. Como se ha visto en las secciones precedentes, a través de las relaciones en cadena e interconexiones de diferentes conceptos complementarios de la formación

como

partida

del

Capital

Intelectual y otras múltiples

interacciones entre Gestión del Conocimiento, Aprendizaje Organizacional, ACAP, formación y desempeño, se llega a entender cómo la formación influye en los resultados a través del proceso de ACAP, concluyendo que la ACAP es el mecanismo necesario para traducir la formación en beneficios tangibles. La literatura reconoce que tanto la ACAP como la innovación son dos capacidades dinámicas clave en la obtención de ventajas competitivas. Y no sólo eso, sino que diversos autores han estudiado las interrelaciones entre estas dos capacidades dinámicas, confirmando que aquellas empresas con un mayor nivel de ACAP, invierten más en investigación y desarrollo (I+D) y pueden realizar más innovaciones (Aljanabi, Noor, y Kumar, 2014; Mei y Nie, 2007; Tsai, 2001). En los primeros estudios empíricos sobre ACAP, los investigadores

habitualmente

la

han

medido

como

un

constructo

unidimensional, utilizando a menudo como variables proxy los inputs de I+D, como el gasto en I+D de la empresa o la intensidad de I+D, y los outputs de I+D, como el número de patentes (Flatten et al., 2011). Del mismo modo, la I+D también ha jugado un papel fundamental en la innovación. Numerosos estudios han demostrado la relación entre la innovación y las actividades e inversiones en I+D (Prajogo y Sohal, 2006).

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 79

En otras palabras, las capacidades de absorción e innovación son las dos

capacidades dinámicas tan íntimamente ligadas que llega a afirmarse que si una empresa no posee las capacidades de absorción necesarias no podrá obtener ningún beneficio proveniente de la innovación (Kostopoulos, Papalexandris, Papachroni, y Ioannou, 2011). Por este motivo, si la formación sólo se traduce en resultados tangibles si media la ACAP, cabe preguntarse también si la innovación juega un rol mediador en la obtención de los beneficios procedentes de las acciones de formación. En las secciones que siguen se especifican estas interrelaciones de los conceptos centrales de este estudio, a partir de la revisión de los antecedentes existentes en la literatura, que permitirá enunciar las hipótesis de la investigación.

7.1

La relación empresarial

entre

formación

y

desempeño

La mayoría de los estudios que analizan la relación entre formación y resultados empresariales (Barney y Wright, 1998; Bassi, Cheney, y McMurrer, 1998; Hitt, Bierman, Shimizu, y Kochhar, 2001; Kamoche, 1996; C. C. Lee y Yang, 2000; Mueller, 1996; Ordonez de Pablos, 2004; Saks y Burke-Smalley, 2014; Tharenou et al., 2007; Tung-Chun, 2001; ÚbedaGarcía et al., 2014; P. M. Wright, McMahan, y McWilliams, 1994) provienen del papel que aquella tiene en el desarrollo del capital humano (Becker, 1964; Fahy, 2000; Schultz, 1961; Úbeda-García, 2005) y en el conocimiento organizativo (Alavi y Leidner, 2001; Bollinger y Smith, 2001). La literatura ha analizado ampliamente el efecto positivo que la formación tiene en los resultados de la organización: estudios que relacionan formación y beneficios, formación y productividad, formación y ventaja competitiva, y estudios que relacionan formación con otros aspectos de los resultados empresariales (Marin-Diaz et al., 2014). A lo largo de las secciones precedentes se han ido citando los diversos autores y desgranando los estudios que se han centrado en esta relación entre formación y desempeño. Resumiendo algunas propuestas, Úbeda-García, Marco-Lajara, SabaterSempere y Garcia-Lillo (2013) encuentran que la política de formación está positivamente relacionada con medidas del desempeño organizacional tanto objetivas (por ejemplo, el rendimiento financiero) como subjetivas (por ejemplo, el desempeño financiero percibido). Tharenou et al. (2007) llevan a cabo una revisión y meta-análisis de la investigación sobre formación y resultados en el nivel organizacional. Basándose en los resultados de 67 estudios, concluyen que la formación se relaciona positivamente con los resultados de los recursos humanos (por ejemplo, rotación), el desempeño de

80

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 81

la organización, y en menor medida con los resultados financieros. Además, la formación se relaciona positivamente con ambas medidas objetivas y subjetivas de percepción del rendimiento de la organización, aunque el tamaño del efecto es mayor para las medidas subjetivas de percepción. Por

lo tanto, existe un fuerte soporte para una relación positiva entre formación y desempeño organizacional. De acuerdo con estas ideas, enunciamos la primera hipótesis: H1. La formación influye positivamente sobre el desempeño empresarial.

7.2

El papel mediador de la capacidad de absorción

De lo anterior, la empresa podría creer que la mera implantación de la formación bastaría para mejorar su desempeño. Sin embargo, a pesar de la evidencia de la importancia de la formación, difícil de rebatir desde cualquier perspectiva, ésta no tiene el mismo reflejo en el ámbito científico, ni tampoco en la práctica empresarial, debido, en parte, a la ausencia de modelos explicativos generalmente aceptados y a la imposibilidad de poder efectuar predicciones con rigor al respecto (Araujo, Barrutia, Hoyos, Landeta, y Ibáñez, 2006, p. 84). Podemos encontrar algunas manifestaciones tempranas en la literatura que ya vislumbran que la transferencia de la formación a los resultados no se realiza directamente (Spence, 1973; Taubman y Wales, 1973). En este sentido, la ACAP se revela como uno de los elementos críticos que refuerza la relación entre la formación y los resultados empresariales. Tanto es así que, tal y como postula este estudio, sin capacidad de absorción la empresa no podría obtener los beneficios provenientes de la formación. Zahra y George (2002) reconceptualizan la ACAP como un constructo multidimensional que se refiere a la capacidad dinámica relativa a la creación y utilización de conocimiento que se relaciona con la habilidad de la empresa para ser competitiva. Para ellos, la ACAP posee cuatro dimensiones que se agrupan en dos tipos de capacidades: ACAP potencial (adquisición, asimilación) y ACAP realizada (transformación y explotación). Aunque las funciones moderadora y mediadora de terceras variables tienen relativamente larga tradición en las ciencias sociales, no es nada raro para los investigadores sociales utilizar los términos moderador y mediador indistintamente. Por ejemplo, Harkins, Latané y Williams (1980), Findley y

82

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 83

Cooper (1983). Incluso se puede comenzar con una orientación moderadora y terminar dilucidando un proceso mediador. A veces efectos moderadores pueden sugerir un mediador para ser probado en una etapa más avanzada de la investigación en un área determinada (Baron y Kenny, 1986, pp. 1173, 1178). El

concepto

de

ACAP

lo

podemos

encontrar

en

la

literatura

desempeñando un papel moderador. Por ejemplo, para Engelen, Kube, Schmidt y Flatten (2014) la ACAP modera la relación entre la orientación emprendedora y el entorno; en Ahlin, Drnovsek y Hisrich (2014), entre redes sociales e innovación; en Rothaermel y Alexandre (2009), entre el mix de abastecimiento tecnológico de la empresa y su desempeño; o en Escribano, Fosfuri y Tribo (2009), en los flujos de conocimiento externos. Sin embargo, son más abundantes los trabajos que analizan el efecto mediador de la ACAP, como los de Aljanabi et al. (2014), mediando entre los factores de soporte organizacional y la innovación tecnológica; Leal-Rodríguez, Roldán, Ariza-Montes y Leal-Millán (2014), en los resultados de innovación; Saenz, Revilla y Knoppen (2014), en las relaciones comprador-proveedor; Adisa y Rose (2013), en la transferencia del conocimiento; Liu, Ke, Wei y Hua (2013), en las capacidades de tecnologías de la información sobre el desempeño; Wu, Yang, Deng y Yu (2010), entre la capacidad de gestión tecnológica y el desempeño en el desarrollo de nuevos productos; D. Wang y Chen (2009), entre las prácticas de recursos humanos y el desempeño de la innovación organizacional; o Van den Bosch et al. (1999), entre el nuevo conocimiento y la adaptación de la organización. Por definición un efecto moderador ocurre si la intensidad o dirección de la relación entre una variable dependiente y una variable independiente se

84

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

ve afectada por otra variable independiente (Hair, Bush, y Ortinau, 2000) que tiene la capacidad de distorsionar esta relación. Las variables moderadoras siempre funcionan como variables independientes. Así, mientras que para que exista efecto moderador en principio la variable moderadora no tiene relación ni con la variable dependiente ni con la independiente (sólo interacciona en la relación entre ambas), en el efecto de mediación, la variable mediadora es explicativa (mecanismo generador a través del cual entre las variables de entrada y salida explica cómo o por qué se produce la variable de salida o resultado) y necesariamente está correlacionada tanto con la variable dependiente como con la independiente. Para demostrar la mediación deben establecerse fuertes relaciones entre la variable independiente y la variable mediadora y, a su vez, entre esta última y alguna variable dependiente (Baron y Kenny, 1986). De esta manera, desde el punto de vista teórico justificamos un efecto mediador si de nuestra variable mediadora en la literatura existen referencias que la relacionen con la variable independiente (causalmente antecedente de la mediadora), por un lado, y, por otro lado, con la variable resultado (la mediadora como antecedente de esta última). Precisamente éste es el caso que nos ocupa: la ACAP está relacionada tanto con la formación (la formación como antecedente causal de la ACAP) como con el desempeño organizacional (la ACAP como antecedente causal del desempeño organizacional). Lo que permite enunciar la siguiente hipótesis: H2. La ACAP media positivamente en la relación entre la formación de recursos humanos y el desempeño empresarial.

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 85

Mathieu y Taylor (2006) definen mediación para entender cómo una

variable antecedente (X = formación) influye a una variable criterio (Y = desempeño organizacional) como transmitida a través de alguna variable mediadora (M = ACAP). Los modelos mediacionales avanzan una secuencia causal del tipo X → M → Y, y tratan de ilustrar los mecanismos a través de los cuales X e Y están relacionados. Esta definición soporta el desglose de las hipótesis de mediación en subhipótesis de relaciones tomadas de dos en dos secuencialmente para operacionalizar la aplicación de los métodos de estudio de casos y fsQCA (X → M; M → Y). Smith (1982) propone una solución ingeniosa al problema de la retroalimentación en las cadenas de mediación, es decir, que la variable independiente cause el mediador, que el mediador cause la variable dependiente y que la variable dependiente no cause el mediador. Su método involucra la manipulación de dos variables, una se presume causar sólo el mediador y no la variable dependiente y la otra se presume causar la variable dependiente y no el mediador. Los modelos de este tipo son estimados por dos etapas (Baron y Kenny, 1986). Esta lógica es conforme a la denominada estrategia o enfoque de pasos causales (Preacher y Hayes, 2008; Taylor et al., 2008). En efecto, en los orígenes del concepto ACAP ya encontramos la primera conexión entre la formación y la ACAP: “the concept of absorptive capacity can best be developed through an examination of the cognitive structures that underlie learning” (Cohen y Levinthal, 1990, p. 129). En la revisión de la literatura del marco teórico, se realizaba un recorrido teórico a través de las relaciones en cadena de diferentes conceptos complementarios que ayudan a entender cómo la formación influye en los resultados a través del proceso de ACAP. Esto refuerza aún más la interconexión entre formación y ACAP, y entre ACAP y desempeño.

86

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Por un lado, la formación constituye una forma directa de creación y desarrollo de ACAP (W. M. Cohen y Levinthal, 1990), como fuente generadora de conocimiento externo y complementariedad. La adquisición de nuevo conocimiento externo es el antecedente de la ACAP (Van den Bosch et al., 1999; Zahra y George, 2002), así como la formación es el input de la ACAP (W. M. Cohen y Levinthal, 1990; Lane et al., 2001; Yahya y Goh, 2002). En este sentido, la formación genera un determinado tipo de flujo de conocimiento que debe ser absorbido y procesado por la ACAP de la organización para generar resultados. Es decir, la formación representa una determinada fuente de “materia prima” de conocimiento y la ACAP, la forma de gestión de esa materia prima o mecanismo de filtro o tamiz por el que se transforma el conocimiento que emana de la formación en resultados para la organización. O dicho de otra forma: H2a. La formación influye positivamente sobre la ACAP.

Por otro lado, varios estudios se han centrado en el rendimiento de la empresa como resultado de la ACAP. Como se ha expuesto anteriormente en la sección dedicada a la capacidad de absorción, ésta ha sido ampliamente estudiada en la literatura en relación con distintos resultados de la empresa. De hecho, los resultados empíricos muestran una relación positiva significativa entre la ACAP y, en particular, el desempeño de la empresa (Bergh y Lim, 2008; Brettel et al., 2011; Jansen et al., 2003; Jansen, Van den Bosch, y Volberda, 2005; Lane et al., 2006, 2001; Mowery, Oxley, y Silverman, 1996; Mukherjee, Mitchell, y Talbot, 2000; Todorova y Durisin, 2007; Tsai, 2001; Yeoh, 2009; Zahra y George, 2002). Planteamos, pues, la siguiente subhipótesis:

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 87

H2b. La ACAP influye positivamente sobre el desempeño.

De acuerdo con estas ideas, la Figura 7ab representa en el modelo directo, modelo original o modelo con efecto total (Modelo A) la relación entre formación y desempeño, la cual está mediada por la capacidad de absorción (modelo B: modelo de mediación simple de la capacidad de absorción).

7.3

El papel mediador de la capacidad de innovación

Existen algunos estudios que relacionan positivamente la formación como determinante de la capacidad de innovación (J. R. Baldwin y Johnson, 1995; Bauernschuster, Falck, y Heblich, 2009; Beugelsdijk, 2008; Frazis et al., 2000; González Cerdeira, Miles Touya, y Pazó, 2012; Greenhalgh y Mavrotas, 1994; Hernández Perlines y Guarnizo García, 1999; Huergo, 2002). No obstante, estos estudios están en ciernes, y aún no son suficientes las evidencias empíricas para abordar el problema en profundidad, por lo que puede ser una aportación interesante aclarar mejor las relaciones entre estas dos estrategias empresariales (Dostie, 2014; García Espejo, 2008). Mucho más tratada y demostrada está la relación entre innovación y desempeño, encontrando en general que altos niveles de innovación están asociados con altos niveles de desempeño (Armour y Teece, 1978; Crépon, Duguet, y Mairesse, 1998; Damanpour, Szabat, y Evan, 1989; Klomp y Van Leeuwen, 2001; Lööf y Heshmati, 2006; Rosenberg, 1982, 1994; Rosenbusch, Brinckmann, y Bausch, 2011; Subramanian y Nilakanta, 1996). Incluso, ya existen autores que han sugerido la posibilidad de que el vínculo entre la formación y el desempeño se establece en parte a través de la innovación (Dostie, 2014; Laplagne y Bensted, 1999). En consecuencia, enunciamos el siguiente conjunto de hipótesis: H3. La relación entre formación y desempeño está mediada positivamente por la capacidad de innovación.

H3a. La formación influye positivamente sobre por la capacidad de innovación. 88

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 89

H3b. La capacidad de innovación influye positivamente sobre el desempeño empresarial.

Anteriormente hemos postulado que la ACAP absorbe, total o parcialmente, el efecto de la formación y lo transforma en un mejor desempeño. No obstante, teniendo en cuenta los puntos de vista anteriores y la literatura, además del efecto directo que ejerce la ACAP sobre el desempeño, podría existir un efecto indirecto a través de la inclusión de la capacidad de innovación como segunda variable mediadora de la formación y de una parte del efecto de la ACAP sobre el desempeño. Teóricamente la consideración en el modelo de esta segunda capacidad dinámica (innovación) debería conseguir explicar una mayor cantidad de la variabilidad del desempeño (variable dependiente) que el modelo de mediación simple que sólo considera la ACAP. Por este motivo, este trabajo propone un modelo de mediación múltiple para explicar cómo la formación se transfiere al desempeño a través, no sólo de la ACAP, sino también de la capacidad de innovación, precediendo la ACAP a la innovación (Cepeda-Carrion et al., 2012; W. M. Cohen y Levinthal, 1989; Lane et al., 2006), secuencialmente en ese orden. De hecho algunos autores ya han estudiado esta secuencia demostrando que la ACAP y procesos similares de absorción del conocimiento influyen positivamente en la innovación y esta última, a su vez, ejerce un efecto positivo sobre el desempeño (Darroch, 2005; Tsai, 2001; Z. Wang y Wang, 2012).

90

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

En vista de la teoría y la evidencia empírica antes mencionadas, la formación estará relacionada con el desempeño, en primer lugar, a través de la ACAP y, a continuación, de la capacidad de innovación. La integración de estos dos modelos de mediación de la ACAP y de la innovación genera un modelo de mediación de tres caminos (Figura 7c, modelo C: modelo con un efecto mediado de tres caminos, conocido en la literatura como “model with a three-path mediated effect”) (Hayes, 2009; Taylor et al., 2008). Por lo tanto: H4. Las capacidades dinámicas de absorción y de innovación median secuencialmente la relación entre la formación y el desempeño organizacional.

Esta hipótesis de mediación soporta el desglose en las subhipótesis H2a, H3b enunciadas anteriormente y, además, plantea una nueva sub-relación o subhipótesis ampliamente defendida en la literatura (por ejemplo, Aljanabi et al., 2014; Cepeda-Carrion et al., 2012; Kostopoulos et al., 2011; Matthews, 2002; Mei y Nie, 2007; Orlay, 1993; Tsai, 2001): H4a. La capacidad de absorción influye positivamente sobre la capacidad de innovación.

Formación, desempeño y capacidades dinámicas. Hipótesis y modelo de mediación múltiple 91

Figura 7. Modelo de mediación múltiple

…/…

92

…/…

Marco teórico, proposiciones e hipótesis de investigación

Capítulo Tres Metodología de la investigación

Capítulo 3

Metodología de la

investigación 1 Introducción a las metodologías y trabajo de campo En este apartado vamos a centrarnos en los aspectos metodológicos más relevantes de esta investigación. Empezaremos por el propio planteamiento de la investigación y la conveniencia de los métodos de estudio utilizados, siguiendo con la justificación de la población de estudio y muestra seleccionadas, la recogida de información, la medida de variables, análisis de la mediación y tratamiento de los datos. Precisamente, una de las aportaciones importantes de esta Tesis es la riqueza metodológica empleada, a través de diversos métodos en una visión integradora y complementaria. La utilización en una misma investigación de diferentes

metodologías

(cualitativas

y

cuantitativas,

exploratorias,

confirmatorias y predictivas) permite la complementariedad entre métodos, refinando y creando teoría y aumentando la validez y confiabilidad de la misma (Bericat, 1998; Lozano, 2010; Paulus, Woodside, y Ziegler, 2008; Symon y Cassell, 1998; Vasilachis de Gialdino, 1992). La combinación de metodologías cualitativa y cuantitativa ha obtenido buenos resultados (Lozano, 2008) y puede superar las limitaciones y sesgos propios de cada método a partir de su integración con otros, incluso encontrar nuevos

95

96

Metodología de la investigación

hallazgos que no hubieran sido posibles aplicando un único enfoque metodológico. Denominábamos al principio “viaje metodológico” de lo nítido (estudio de casos) a lo difuso (fsQCA), pasando por el PLS-SEM. En esta investigación planteamos el uso de tres métodos: 1) el método de estudio de casos, a partir de una muestra teórica de 3 y 6 casos de grandes empresas familiares españolas, se ponen a prueba las tres proposiciones iniciales; 2) el método “Partial Least Squares Structural Equation Modeling” (PLS-SEM), para una muestra representativa de empresas españolas, familiares y no familiares, de todo el territorio nacional, con 50 o más trabajadores, multisectorial (112 casos), que permite contrastar las hipótesis de mediación; y, por último, 3) la metodología “fuzzy set Comparative Qualitative Analysis” (fsQCA), sobre 25 casos en el conjunto de datos, para probar las hipótesis. En primer lugar, se ha utilizado el método cualitativo de estudio casos por considerarlo adecuado para investigaciones exploratorias (Chetty, 1996; Woodside, 2010). Este método se aplica primero a tres casos y, a continuación, a fin de validar el punto de redundancia de este método, se completa hasta llegar a seis casos de grandes empresas familiares españolas. Sin embargo, este método presenta problemas de generalización y sesgo muestral, por lo que se revela insuficiente para extrapolar sus resultados al universo de empresas. En segundo lugar, para superar las limitaciones del método de estudio de casos, se lleva a cabo un análisis cuantitativo tradicionalmente basado en una muestra de empresas representativa y la confirmación de las proposiciones de la investigación e hipótesis de mediación a través de la técnica PLS-SEM.

Introducción a las metodologías y trabajo de campo

97

Si bien es cierto que PLS-SEM posee varias ventajas sobre los métodos basados en la covarianza (en inglés, “covariance-based Structural Equation Modeling”, CB-SEM) en muchas situaciones que se dan comúnmente en las investigaciones en ciencias sociales. Por ejemplo, cuando los tamaños de las muestras son pequeños, los datos no siguen una distribución Normal, cuando los modelos son muy complejos (Hair et al., 2014), o cuando buscamos aplicaciones predictivas en el desarrollo de la teoría (análisis exploratorio), si bien PLS también podría ser empleado para la confirmación de la teoría (análisis confirmatorio) (Chin, 2010). También es cierto que este método no está exento de limitaciones: relaciones causales simétricas, efectos netos, etc. (Skarmeas et al., 2014; Skarmeas y Leonidou, 2013; Woodside, 2013). En tercer lugar, precisamente para superar estas deficiencias, así como para matizar sus resultados, esta investigación plantea un nuevo método para el estudio de casos (Kvist, 2007): fsQCA, a partir de los datos utilizados en el análisis PLS-SEM. Podemos diferenciar y agrupar en dos fases temporales la investigación: una primera fase exploratoria y cualitativa en la que se aplica el método de estudio de casos; y una segunda fase cuantitativa, confirmatoria y predictiva, aplicando los métodos PLS-SEM y fsQCA. La Figura 8 representa el cronograma o timeline del trabajo de campo de estas dos fases de la investigación. Figura 8. Cronograma del trabajo de campo de la investigación

1.1

Convergencia y combinación de métodos

Recapitulando de secciones anteriores, decíamos que este trabajo tiene como objetivo principal descubrir cómo o por qué mecanismo la formación se transfiere al desempeño. Cuando se quiere responder a las preguntas cómo o por qué sobre un conjunto contemporáneo de hechos sobre los que el investigador tiene poco o ningún control, el método de estudio de casos resulta un método adecuado (Yin, 1994). Además, ante la ausencia de estudios similares que examinen exactamente las relaciones entre formación, desempeño y capacidades dinámicas, los estudios de casos han sido a menudo vistos como una herramienta útil para la etapa preliminar, exploratoria de un proyecto de investigación, como base para el desarrollo de las herramientas más estructuradas que son necesarias en las encuestas, experimentos y formulación de hipótesis (Chetty, 1996; Rowley, 2002). En concordancia con lo anterior, Moreno Domínguez, Vargas Sánchez y Pelayo Díaz (2009, p. 544) argumentan tres razones para utilizar el estudio de casos en el área de organización de empresas: a) el investigador puede estudiar la empresa en su estado natural, aprender de la situación y generar teoría a partir de ello; b) permite responder al cómo y al por qué; c) resulta una manera apropiada de investigar en un tema en el cual se han desarrollado pocos estudios previos. Precisamente por todo ello, en un primer momento de la investigación con fines exploratorios consideramos el método de estudio de caso como el método más adecuado y conveniente para llevar a cabo el estudio preliminar del problema de investigación. Se adoptó como estrategia de investigación el estudio de casos múltiples, cuya unidad de análisis principal es la empresa. Esta metodología se ha revelado especialmente útil para completar los

98

Introducción a las metodologías y trabajo de campo

99

enfoques teóricos disponibles, ya que permite investigar con profundidad procesos complejos (Eisenhardt, 1989; Toledano y Urbano, 2008; Yin, 1994). Un caso es la historia de un problema (Vargas Sánchez, 2012). Yin (1994, p. 13) define un estudio de caso como una indagación empírica que investiga un fenómeno contemporáneo dentro de su contexto de vida real, especialmente cuando los límites entre fenómeno y contexto no son claramente evidentes. En la misma dirección, otros reconocidos autores defienden el uso de este método de investigación (Easton, 1992; Gomm, Hammersley, y Foster, 2000; Hamel, Dufour, y Fortin, 1993; Perry, 1998; Saunders, Lewis, y Thornhill, 2009). Una de las grandes fortalezas del estudio de casos en comparación con otros métodos es que las pruebas se pueden recoger a partir de múltiples fuentes. Esto es la triangulación que utiliza la evidencia de diferentes fuentes para corroborar el mismo hecho o hallazgo (Rowley, 2002). La obtención de información en este método, que se tratará más adelante, a través de diferentes fuentes de datos (primarias y secundarias) da cumplimiento del principio de triangulación para garantizar la validez interna de la investigación. Para facilitar la validez externa se fijó a priori un plan y los criterios que justifican cada decisión importante de cara a la evaluación de terceros siguiendo las etapas propuestas por Moreno Domínguez et al. (2009) (Tabla X).

100

Metodología de la investigación

Tabla X. Fases y etapas en el estudio de casos Fase Diseño y planificación

Estudio Análisis

Etapa 1. Propósitos, objetivos y preguntas de investigación 2. Marco conceptual 3. Unidad y nivel de análisis y selección de casos 4. Métodos y recursos para la investigación (protocolo) 5. Caso piloto 6. Recogida de la evidencia 7. Registro y clasificación de datos 8. Análisis de la evidencia 9. Informe final: resultados y conclusiones 10. Reflexión final

Fuente: Moreno Domínguez et al. (2009) En una investigación científica la calidad y objetividad se miden mediante los criterios de validez y fiabilidad. La Tabla XI muestra las consideraciones de Yin (1989) en cuanto a estos dos criterios, los cuales han sido tenidos en cuenta en esta investigación. Tabla XI. Pruebas para evaluar calidad y objetividad en un estudio de casos Prueba

Táctica de estudio de caso

Fase en que se aplica

Validez de constructo

Uso de múltiples fuentes de evidencia

Obtención de datos

Establecer la cadena de evidencia

Obtención de datos

Revisar reporte preliminar del estudio de caso por informantes clave

Composición

Establecer patrones de comportamiento

Análisis de datos

Construcción de la explicación del fenómeno

Análisis de datos

Validez externa

Uso de la replicación en los estudios

Diseño de la investigación

Fiabilidad

Uso de protocolos de estudio de caso

Obtención de datos

Desarrollo de bases de datos de los casos de estudio

Obtención de datos

Validez interna

Fuente: Yin (1989) No obstante lo anterior, el estudio de casos presenta problemas de generalización, sesgo muestral, sesgo en relación a la verificación y dificultad para compendiar estudios de caso específicos (Berg y Lune, 2014; Flyvbjerg,

Introducción a las metodologías y trabajo de campo

101

2006), siendo insuficiente para extrapolar los resultados obtenidos. Además, la naturaleza de los análisis de casos permite sólo proponer la existencia de relaciones entre los conceptos analizados, pero no permite medir la intensidad de esas relaciones (Vargas Sánchez, Hernández Ortiz, y Bruque Cámara, 2003). Para solventar las anteriores carencias, en segundo lugar ponemos a prueba las hipótesis de investigación mediante el análisis de un modelo de ecuaciones estructurales (Structural Equation Modeling, SEM), estimado con mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares, PLS) (PLS-SEM). En Ciencias Sociales y Dirección de Empresas la comunidad científica ha aceptado comúnmente la lógica dominante de los análisis cuantitativos basados en regresiones múltiples (Multiple Regression Analysis, MRA) y modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Por su parte, el método de estimación PLS es particularmente interesante en las primeras etapas del desarrollo de la teoría (Gefen, Rigdon, y Straub, 2011; Ringle, Wende, y Will, 2005), o cuando los investigadores incluyen escalas que han sido probadas y validadas en trabajos anteriores, o por el tamaño relativamente pequeño de la muestra (Hair, Ringle, y Sarstedt, 2011; Reinartz, Haenlein, y Henseler, 2009), o finalmente, cuando los modelos son muy complejos (Hair et al., 2014). Así, la elección de PLS está justificada por el tamaño de la muestra, por los propios objetivos de la investigación y por la complejidad del modelo siguiendo las recomendaciones de Barroso-Castro, CepedaCarrión y Roldán (2007). PLS permite simultáneamente la evaluación de la fiabilidad y validez de las medidas de los constructos (modelo de medida o externo) y la estimación de las relaciones entre estos constructos (modelo estructural o interno) (Barroso, Cepeda, y Roldán, 2010). Es adecuado para análisis causales y

102

Metodología de la investigación

predictivos, aplicados a fenómenos complejos, cuyo énfasis se fija en el desarrollo de una teoría naciente (Barclay, Higgins, y Thompson, 1995; Wold, 1979). Es una técnica bien establecida de análisis de ecuaciones estructurales, que ha sido utilizada en diversidad de investigaciones sobre organización y dirección estratégica (Hulland, 1999). Su principal propósito es la predicción de las variables dependientes, y permite cuantificar los efectos directos e indirectos de unas variables sobre otras. Además, esta técnica es menos exigente respecto a los requisitos mínimos sobre el tamaño de la muestra necesario, el carácter de las escalas de medida (numéricas, categóricas, etc.) y la distribución de las variables observables en comparación con las herramientas de los modelos de ecuaciones estructurales basados en la covarianza como LISREL, AMOS o EQS (Haenlein y Kaplan, 2004). En efecto, PLS puede llegar a ser un potente método de análisis (Chin, Marcolin, y Newsted, 2003) debido a sus mínimos requerimientos relativos a escalas de medidas de las variables: las variables pueden ser medidas por cualquier nivel de medición (Fornell y Bookstein, 1982; Wold, 1985), tamaño muestral y distribuciones residuales. Todas estas razones abundan en la elección de PLS-SEM. Sin embargo, PLS-SEM es un método no exento de limitaciones atribuibles, la mayoría de las veces, a los problemas que presentan el MRA y SEM: generalmente estiman los efectos netos simétricos. SEM es una técnica basada en regresión, y por lo tanto todas las inquietudes planteadas con MRA también se aplican a SEM. Los efectos netos no reflejan todos los aspectos de la realidad, ya que, en cualquier conjunto de datos, no todos los casos apoyan una relación negativa o positiva exclusiva entre las variables independientes y dependientes (Woodside, 2013). De esta manera, las pruebas de hipótesis que se basan en la estimación de los efectos netos

Introducción a las metodologías y trabajo de campo

103

pueden ser engañosas en algunos casos. Una relación simétrica asume que los valores bajos (altos) de una variable independiente siempre corresponden a valores bajos (altos) de una variable dependiente (Skarmeas et al., 2014). Este problema de relaciones simétricas lo comparten tanto el método de estudio de casos como PLS-SEM. Finalmente, se propone el método denominado fuzzy-set Comparative Qualitative Analysis (fsQCA) para superar las limitaciones derivadas de los anteriores métodos y complementar las técnicas cuantitativas tradicionales. Se trata de un método que, aunque cualitativo, se basa en las matemáticas (álgebra fuzzy y booleana), en la lógica formal y se sirve de los principios de los “conjuntos difusos” (fuzzy sets), muy aplicados en las ingenierías informáticas, lo que confiere a esta investigación un carácter multidisciplinar en cuanto al uso de métodos. El Análisis Cualitativo Comparativo (QCA, por sus siglas en inglés) (Ragin, 2000) es un método útil para el estudio de fenómenos sociales cuando el número de casos es pequeño, esto es, un número de casos “mediano”, que sería muy alto para tratarlo con el método de estudio de casos, pero al mismo tiempo, muy bajo para un análisis estadístico. Permite evaluar la asociación de combinaciones de condiciones causales con un resultado y expresar la asociación en términos de necesidad y suficiencia. Por otro lado, la lógica difusa “fuzzy-set” (Zadeh, 1965) permite manejar de forma apropiada la incertidumbre y proporciona la posibilidad de trabajar con términos cualitativos de una forma sencilla. Con todo, Ragin (2000, 2008) expone un tipo especial de QCA denominado fuzzy set Comparative Qualitative Analysis (fsQCA) que une el uso de la lógica difusa junto con QCA.

104

Metodología de la investigación

Para poder trabajar con fsQCA primero se realiza un proceso de codificación llamado “calibración” (Ragin, 2008) que consiste en el cálculo del grado de pertenencia de cada caso tanto en sus condiciones causales como en su resultado. Este grado consiste en un valor entre 0 y 1 que indica la pertenencia del valor de entrada a un conjunto difuso. Esta transformación está basada en la definición de tres puntos de corte: el valor en el que un caso se considera un “full member of a condition”, el valor en el que un caso se considera un “full-nonmember”, y el “crossover point”. Después se debe realizar el análisis de las condiciones necesarias mediante unas directrices de consistencia (Ragin, 2000). Para condiciones con un valor superior a 0.8 se consideran “almost always necessary conditions”, mayor que 0.65 y menor que 0.8 se catalogan como “usually necessary conditions” y finalmente si se encuentran entre el valor 0.5 y 0.65 son “more often than not necessary conditions”. El método fsQCA finaliza con un análisis de las combinaciones de condiciones mediante los siguientes pasos (Ragin, 2008; Woodside, 2013): (1) construcción de la fuzzy truth table (FTT); fsQCA utiliza una tabla de verdad difusa; (2) reducción del número de filas en la tabla de verdad; Ragin (2000) recomienda eliminar las filas con una consistencia inferior a 0.75 (este estudio sigue esta recomendación); y (3) simplificación y minimización de la tabla de verdad. Así, se obtienen tres posibles soluciones denominadas Parsimonious solution, Intermediate solution and Complex solution (Ragin, 2008).

2 Determinación de la población, diseño y elección de la muestra 2.1

Muestra en el método de estudio de casos

En cuanto a la población de estudio para la fase inicial de la investigación basada en el método de estudio de casos, nos hemos centrado en las empresas familiares por dos motivos. El primero, por la importante proporción de este tipo de empresas en todo el mundo: se estima que a nivel mundial dos tercios de las empresas son empresas familiares (Basu, 2004). El segundo, porque las empresas familiares son una fuente de riqueza para el desarrollo económico y el crecimiento (Zahra, Hayton, y Salvato, 2004). Los datos de población de empresas familiares en España, al igual que ocurre en el resto del mundo, la mayoría son estimaciones. Esto es debido en parte a que, a pesar del predominio de este tipo de empresas, los estudios empíricos son bastante escasos (Nieto Sánchez, 2003) y, en otra parte, debido a la dificultad metodológica que entraña la propia de definición de empresa familiar a la hora de determinar la propiedad, dirección de los miembros de una familia, implicación familiar, y la intención de transferencia a sucesivas generaciones. Algunas consultoras de servicios profesionales de las más importantes del mundo, como KPMG o PwC (PricewaterhouseCoopers) ofrecen estudios sobre la empresa familiar. Sin embargo, estos estudios poseen restricciones en cuanto al tamaño de las muestras. Por ejemplo, KPMG realiza dos informes: Barómetro Europeo de Empresa Familiar, realizado entre European Family Businesses y el equipo de Empresa Familiar de KPMG en EMA en 14 países; y el Barómetro de Empresa Familiar en España sobre una muestra de 125 empresas familiares españolas en el año 2014 para datos

105

106

Metodología de la investigación

referidos a 2013 (II Barómetro). PwC, en su Encuesta Mundial de la Empresa Familiar 2014, tan sólo ofrece datos sobre una muestra de 37 empresas familiares de España. El Instituto de la Empresa Familiar, a la fecha de cierre de esta Tesis, posee un estudio aún no publicado que intenta determinar el número real de empresas familiares en España, con una metodología novedosa que, entre otros parámetros, relaciona los apellidos de los consejeros delegados con los nombres de las empresas para determinar el carácter familiar. En España además disponemos de la información procedente de la Encuesta sobre Estrategias Empresariales (ESEE), que proporciona amplia y rigurosa información sobre una muestra de empresas representativa del tejido industrial español. La ESEE tiene su origen en un convenio suscrito en 1990 entre el Ministerio de Industria y la Fundación SEPI (entonces Fundación Empresa Pública), para que esta última realizara una encuesta anual enfocada a caracterizar el comportamiento estratégico de las empresas manufactureras españolas (http://www.funep.es/esee/sp/sinfo_que_es.asp). La población de referencia de la ESEE son las empresas con 10 o más trabajadores

de

lo

que

se

conoce

habitualmente

como

industria

manufacturera. El ámbito geográfico de referencia es el conjunto del territorio nacional y las variables tienen dimensión temporal anual. Desde sus inicios, la ESEE ha tratado de mantener una muestra representativa de las empresas industriales españolas, con una muestra anual de unas 1.800 empresas encuestadas. La ESEE distingue entre empresa familiar o no familiar mediante la respuesta obtenida de los encuestados a la pregunta de “si un grupo familiar participa activamente en el control y/o gestión de la empresa” (variable dicotómica).

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

107

Algunos datos significativos apuntan que las empresas familiares en España representan entre el 65% y el 80% del total de empresas (Amat, 1998). Según cifras publicadas del Instituto de la Empresa Familiar en el año

2015

(http://www.iefamiliar.com/web/es/cifras_familia.html),

las

empresas familiares en España representan el 85% sobre el total de empresas. Por otra parte, predominan las empresas más pequeñas, sobre todo si son familiares. Así, el 85% de las PYME familiares tienen menos de 50 empleados y solamente alrededor de una de cada cuatro PYME con más de 100 empleados es familiar (Nieto Sánchez, 2003). Según los datos analizados procedentes de la ESEE, en el año 2013 el 41,92% de las empresas manufactureras en España con 50 o más empleados son empresas familiares. En esta Encuesta sobre datos referidos al año 2013 participaron un total de 1683 empresas industriales españolas, de las cuales 835 tenían 50 o más trabajadores. En el estudio de caso no se selecciona una muestra representativa de una población, sino una muestra teórica (Martínez Carazo, 2006): muestra lógica y teórica (capacidad de generalización analítica del fenómeno estudiado), no de forma aleatoria (muestreo y generalización estadística) (Villarreal y Landeta, 2010). La selección de los casos se realizó teniendo en cuenta que tuvieran departamento de formación, lo que a priori indicaría que la formación fuera considerada una práctica importante y contasen con la capacidad necesaria para desarrollar una política de formación propia y el control de la gestión económica de la formación. Con ello, pretendíamos lograr una especial idoneidad para explicar el tema objeto de investigación. A diferencia de otro tipo de estudios, la aleatoriedad en la elección de casos no es necesaria, ni tan siquiera deseable; los casos deben ser elegidos para replicar casos previos, para extender la teoría emergente a otros contextos o

108

Metodología de la investigación

bien para proporcionar ejemplos extremos (Moreno Domínguez et al., 2009, p. 551). De esta manera, a fin de obtener cierta diversidad en los supuestos de partida se seleccionaron empresas familiares que operaban en diferentes sectores de actividad, de gran tamaño y de ámbito nacional. Se adoptó como estrategia de investigación el estudio de casos múltiples, cuya unidad de análisis principal es la empresa. En relación al número de casos estudiados, iniciamos el estudio seleccionando tres empresas familiares, como decíamos anteriormente, de gran tamaño y pertenecientes a tres sectores diferentes. Sin embargo, Eisenhardt (1989, p. 545) señala que “mientras no existe un número ideal de casos, con un rango entre cuatro y diez casos se trabaja bien”. Asimismo este autor indica que “deben adicionarse el número de casos hasta la saturación de la teoría”. En la misma línea coinciden Glaser y Strauss (1967). Por el contrario, autores como Patton (1990) y Perry (1998) defienden que no hay reglas sobre el número de casos en una investigación cualitativa. La decisión quedaría a elección del investigador (Romano, 1989). Por estos motivos, posteriormente se completa la muestra hasta llegar a seis casos de grandes empresas familiares españolas, con el mismo criterio de selección, es decir, que contasen con departamento de formación. Consideramos que son un número suficiente porque: -

Frente a la unidad de análisis de caso único, el estudio de casos múltiples, como es el nuestro, son una herramienta poderosa para crear teoría porque permiten la replicación y la extensión entre casos individuales (Eisenhardt, 1991).

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

-

109

El análisis de los tres casos nos ha permitido alcanzar el “punto de redundancia” (Lincoln y Guba, 1985) porque la adición de nuevos casos, es decir, añadiendo los tres casos que completan la muestra hasta llegar a seis, como se verá más adelante en la sección de resultados, no enriquecerá significativamente la saturación teórica de la muestra (Eisenhardt, 1989).

2.2

Muestra en el método PLS-SEM. Base de datos

Una de las primeras decisiones en cualquier investigación consiste en especificar y acotar la población que se va a analizar en función del problema y de los objetivos principales de la investigación (Cea D’Ancona, 1996). Centrando el interés de la investigación en la actividad formativa que desarrollan las empresas, la unidad de análisis seleccionada es la empresa, como unidad de decisión individual e independiente. La población objeto de estudio, es decir, el conjunto de empresas que constituyen el universo que se va a estudiar, está compuesta por todas las empresas españolas de todo el territorio nacional, con 50 o más trabajadores, pertenecientes a cualquier sector, excepto administraciones públicas, sector agrario, pesca, actividades de los hogares y organismos extraterritoriales, quedando así delimitado el ámbito de nuestra investigación. Se estableció el criterio de selección de tamaño a partir de 50 o más trabajadores de empresas españolas por dos motivos: a) las empresas más pequeñas no suelen contar con una unidad formalizada que gestione la formación y, en algunos casos, ni siquiera los recursos humanos; b) sin embargo, puesto que pretendemos estudiar la formación en la empresa en general, no podemos obviar que el tejido empresarial español está atomizado, siendo las microempresas, las pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) las más numerosas, por lo que seleccionar empresas a partir de un mayor tamaño restringiría mucho el ámbito poblacional del estudio, dejando fuera la mayor parte de las empresas. El análisis es multisectorial, a fin de evitar los sesgos de estudios sectoriales por los que otras investigaciones han sido criticadas (Huselid, 110

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

111

1995). No se ha realizado, por lo tanto, ninguna restricción sectorial, salvo los sectores especificados anteriormente. Esas actividades económicas excluidas corresponden con las secciones CNAE 2009 (Clasificación Nacional de Actividades Económicas) y NACE Rev. 2 (Nomenclatura estadística de actividades económicas de la

Comunidad Europea) siguientes: (A)

agricultura, ganadería, silvicultura y pesca; (O) administración pública y defensa, Seguridad Social obligatoria; (T) actividades de los hogares como empleadores de personal doméstico, actividades de los hogares como productores de bienes y servicios para uso propio; y (U) actividades de organizaciones y organismos extraterritoriales. Estas actividades económicas o sectores han sido excluidos por considerarse que los procesos de formación en esas actividades se rigen por criterios diferentes al resto de sectores y porque la fuente de datos que ha servido de base para determinar la población, el DIRCE (Directorio Central de Empresas), excluye específicamente esas actividades. El Directorio Central de Empresas (DIRCE) reúne en un sistema de información único a todas las empresas españolas y sus establecimientos ubicados en el territorio nacional. El responsable de esta información es el INE (Instituto Nacional de Estadística). Las principales fuentes del DIRCE son de origen tributario: impuesto de actividades económicas (IAE), retenciones sobre rentas del trabajo personal (RTP), impuesto sobre el valor añadido (IVA), impuesto de sociedades (IS), impuesto sobre la renta de las personas físicas (IRPF); de origen social: centros de cotización de la seguridad social, trabajadores autónomos; de origen jurídico: registro mercantil, empresas públicas de la intervención general del Estado; y operaciones estadísticas corrientes. Como consecuencia

112

Metodología de la investigación

de las limitaciones de estas fuentes, el DIRCE cubre todas las actividades económicas excepto las secciones antes mencionadas. La referencia temporal de los datos es 1 de enero del año correspondiente, ya que la casi totalidad de la información proviene de declaraciones o inscripciones activas en esta fecha. Así, a fecha 1 de enero de 2014, según los datos del DIRCE 2014, el censo poblacional que cumple con los anteriores requisitos enunciados asciende a 22013 empresas (universo de la investigación). Sobre esta población se construyó la base de datos primaria a partir de los datos obtenidos de SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos), base de datos de análisis financieros de empresas españolas y portuguesas. La principal fuente de información de esta base de datos es el Registro Mercantil, complementada con el BORME (Boletín Oficial del Registro Mercantil) y artículos de prensa. SABI surge de la colaboración de tres empresas: “Informa” (responsable de los datos de las empresas españolas), “Coface Mope” (encargada de gestionar la información de las empresas portuguesas) y “Bureau van Dijk” (responsable del software de búsqueda, tratamiento y análisis de los datos). SABI permite realizar estudios macroeconómicos, ratios sectoriales, estudios de mercado, posicionamiento en el sector, benchmarking, estudios microeconómicos de cualquiera de sus partidas de balances, ratios establecidos o definidos por el usuario. Se

seleccionaron

mediante

un

muestreo

aleatorio

simple

sin

reposición 1560 empresas a las que se les envió la encuesta por vía electrónica.

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

113

“La muestra ha de constar de un número suficiente de elementos, elegidos al azar, tal que proporcione una seguridad estadística de que los resultados que se obtengan de ella puedan, dentro de los límites estimados, representar realmente al universo” (Sierra Bravo, 1995, p. 181). Para que se pueda hacer inferencia estadística es necesario que se trate de muestreos aleatorios, adecuadamente dimensionados porque son los únicos en los que se puede fijar el nivel de confianza y calcular los errores de muestreo. El nivel de confianza expresa la probabilidad de acertar en la estimación, y los errores de muestreo indican la bondad de la misma (Rodríguez, Ferreras, y Núñez, 1991, p. 140). Vamos a considerar una población que consiste en N elementos, llamados elementos de población o elementos de muestreo, numerados tal que i = 1,..., N, de la que se extrae una muestra de tamaño n. La muestra es un subconjunto de tamaño n de N, es decir, el orden en el que los elementos se extraen en la muestra es irrelevante, y los duplicados no se permite que ocurran. Para ejecutar el procedimiento de muestreo, partimos de la población N (i = 1, ..., N), entonces se seleccionan n elementos de N sucesivamente y sin reemplazo. La selección es aleatoria. Esto es, cada uno de los elementos n tiene la misma probabilidad de ser el primero en ser seleccionado. Cada elemento seleccionado no se devuelve, es decir, no se puede seleccionar más de una vez, de tal modo que cada uno de los restantes N-1 elementos tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como el segundo elemento de la muestra, y así sucesivamente. Finalmente, cuando llegamos a seleccionar el elemento de la muestra n-ésimo, cada uno de los elementos restantes N-(n-1) tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Así que la probabilidad de una muestra que consiste en un conjunto específico de números (elementos de población) dispuestos en el orden en

114

Metodología de la investigación

que fueron seleccionados, es el producto de las probabilidades respectivas para la elección de cada elemento de la muestra: (𝑁𝑁 − 𝑛𝑛)! 1 1 1 1 ∙ ∙ ∙… ∙ = 𝑁𝑁 𝑁𝑁 − 1 𝑁𝑁 − 2 𝑁𝑁 − (𝑛𝑛 − 1) 𝑁𝑁!

(1)

Por lo tanto, la probabilidad que tiene una muestra de ser elegida en un muestreo aleatorio simple sin reposición es: 1 𝑁𝑁! (𝑁𝑁 − 𝑛𝑛)!

(2)

Si cada uno de los �𝑁𝑁𝑛𝑛� diferentes muestras S de tamaño n que se pueden

extraer sin reemplazo de una población de tamaño N tiene la misma

probabilidad 𝑃𝑃(𝑆𝑆) = 1⁄�𝑁𝑁𝑛𝑛� de ser extraída, el procedimiento de muestreo se denomina Muestreo Aleatorio Simple Sin Reposición (de Vries, 1986).

De las 1560 empresas a las que se les envió la encuesta, se obtuvieron un total de 143 respuestas, de las cuales 31 eran encuestas no finalizadas. Por lo que la muestra final se compone de 112 casos válidos que respondieron finalizando la encuesta por completo. Lo que significa una tasa de respuesta del 7.18%. Para calcular el error muestral para poblaciones finitas se aplica la siguiente fórmula: 𝑁𝑁 ∙ 𝑧𝑧 2 ∙ 𝑝𝑝 ∙ (1 − 𝑝𝑝) 𝑛𝑛 = (𝑁𝑁 − 1) ∙ 𝑒𝑒 2 + 𝑧𝑧 2 ∙ 𝑝𝑝 ∙ (1 − 𝑝𝑝)

(3)

Donde 𝑛𝑛 es el tamaño de la muestra; N es el tamaño de la población; z es

la desviación del valor medio que aceptamos para lograr el nivel de

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

115

confianza deseado (z = 1.96, por lo que el nivel de confianza es del 95%); 𝑝𝑝

es la proporción que esperamos encontrar de ocurrencia de un fenómeno en una población; y 𝑒𝑒 es el margen de error máximo que se admite, que en nuestro caso es de 9.24%, valor aceptable por no superar el 10% (Perelló, 2011). Para valorar el tamaño de la muestra para el análisis PLS, Reinartz et al. (2009) defienden que 100 casos son suficientes para alcanzar un nivel suficiente de poder estadístico, dado un cierto nivel de calidad en el modelo de medida. PLS sigue un tratamiento de segmentación de modelos complejos, por ello puede trabajar con tamaños muestrales pequeños, efectuando análisis de poder basado en la porción del modelo con el número mayor de predictores. Las recomendaciones mínimas están entre 30 y 100 casos (Chin y Newsted, 1999, p. 314). Al consistir el proceso de estimación de los subconjuntos en regresiones simples y múltiples, la muestra requerida será aquella que sirva de base a la regresión múltiple más compleja que se pueda encontrar (Barclay et al., 1995, p. 292). Si empleamos una regla heurística de diez casos por predictor, con relación al nomograma, se ha de encontrar cuál de las dos posibilidades siguientes es la mayor (lo que nos ofrecerá la mayor regresión múltiple): a) el número de indicadores de la escala con el mayor número de indicadores formativos, es decir, el número de indicadores en el constructo formativo

(dirigidos internamente) más complejo,

multiplicado por 10; o b) el mayor número de variables latentes antecedentes que conducen a un constructo dependiente, es decir, el mayor número de caminos estructurales que se dirigen a un constructo endógeno particular en el modelo estructural, multiplicado por 10. En el caso que nos ocupa, como no existen indicadores formativos, tres es el mayor número de caminos estructurales que se dirigen al constructo dependiente que recibe

116

Metodología de la investigación

más relaciones causales en el modelo estructural más complejo (desempeño organizativo en el modelo de tres caminos causales), por lo que una muestra de 30 casos sería suficiente para poder realizar el análisis. Sin embargo, actualmente esta regla ha quedado obsoleta y es cuestionada por algunos autores (Marcoulides, Chin, y Saunders, 2009; Marcoulides y Saunders, 2006). Para una mayor concreción en la determinación del tamaño de la muestra, a continuación se realiza un estudio de la potencia estadística y validación del efecto tamaño. La potencia de una prueba estadística permite determinar la fiabilidad de dichas pruebas así como el tamaño muestral necesario para abordar el estudio deseado. El cálculo de la potencia de la prueba estadística mantiene una estrecha relación con el tamaño muestral, ya que para obtener una interpretación objetiva del estudio se necesita tomar los datos de forma que se minimice el error de medida, intentando reducir la subjetividad que se confiere cuando se observa un hecho. En el tipo de estudio que nos ocupa se propone una asunción (hipótesis) y se utiliza la estadística para calcular la probabilidad de que la afirmación sea cierta o no. La hipótesis nula (H0) es la que nos indica que no existe relación entre variables y la hipótesis inversa (HI) asume que sí existe ese vínculo. Si se trabaja a un nivel de significación determinado y se acepta HI, debemos saber que al menos hay una probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta, aceptando que se está asumiendo un posible error, representado por α. Si por el contrario se acepta la hipótesis nula, estamos incurriendo en un error, debido a la probabilidad de que esté ocurriendo su hipótesis inversa, error simbolizado por β. Como se muestra en la Tabla XII, en todos los estudios hay cuatro resultados posibles. El error Tipo I (representado por α) se produce cuando los datos resultan en un rechazo de la hipótesis nula, pero

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

117

en realidad la hipótesis nula es verdadera. El error Tipo II (representado por β) se produce cuando los datos no son compatibles con el rechazo de la hipótesis nula, pero en realidad la hipótesis nula es falsa (Neyman y Pearson, 1928). Además de los errores Tipo I y Tipo II, son posibles otros dos resultados. En primer lugar, cuando los datos no pueden apoyar un rechazo de la hipótesis nula y, en realidad, la hipótesis nula es verdadera. En segundo lugar, cuando los datos pueden resultar en un rechazo de la hipótesis nula y, en realidad, la hipótesis nula es falsa. Este resultado final representa la potencia estadística, es decir, la probabilidad de que la hipótesis nula sea rechazada correctamente. La potencia, por tanto, es entendida como la probabilidad de que la hipótesis inversa sea verdadera. Su cálculo se basa en la relación de cuatro parámetros: -

Nivel de significación (α), es el “positivo falso” o porcentaje de error que se asume al rechazar la hipótesis nula; se define en base a un convenio.

-

Tamaño muestral (𝑛𝑛), muestra a través de cuyo estudio podemos deducir lo que está ocurriendo en toda la población.

-

Tamaño del efecto (ρ), es la diferencia entre la hipótesis nula y su inversa, o también el grado en que el fenómeno estudiado, se da en la población. También el grado de relación entre dos variables que estemos midiendo.

-

Potencia estadística (1 – β), es la medida de la fidelidad de los resultados obtenidos, en el análisis estadístico.

118

Metodología de la investigación

Tabla XII. Tipos de error en el contraste de hipótesis Realidad \ Decisión H0 Verdadera

Rechazamos H0 (aceptamos HI) Error Tipo I (probabilidad α)

Aceptamos H0 (rechazamos HI) Decisión correcta

H0 Falsa

Decisión correcta (Potencia del contraste = probabilidad (1 – β))

Error Tipo II (probabilidad β)

La regla general de Tabachnick y Fidell (2001) consiste en un mínimo absoluto de cinco casos por cada variable independiente. Pero aplicando esta regla se está ignorando la potencia, la probabilidad de cometer un error Tipo II y el efecto tamaño, el grado en el que la variable dependiente está relacionada con las variables independientes en la población (Green, 1991). De acuerdo con J. Cohen (1992) y Green (1991), tanto la potencia como el efecto tamaño deben tenerse en cuenta para calcular el tamaño requerido de la muestra. “Idealmente, para una valoración más precisa, se requeriría especificar el efecto tamaño (effect size) por cada regresión presente a la vez que se consulta en las tablas de potencia (power tables) proporcionadas por Cohen (1988), o bien la aproximación a dichas tablas desarrolladas por Green (1991)” (Chin y Newsted, 1999, p. 327). Green (1991) recomienda la fórmula 𝑛𝑛 > 50 + 8m, donde m es el número de variables independientes, cuando se realizan análisis de regresión múltiple para determinar el tamaño

de la muestra con un efecto tamaño medio para un alfa de 0.05. Así, según esta regla, en nuestra investigación para el modelo con el mayor número de variables independientes (m = 3, si consideramos los mediadores como variables independientes), el tamaño mínimo requerido de la muestra sería de 74 casos.

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

119

Como decíamos, existe una estrecha relación entre la potencia estadística y el tamaño muestral, lo que permite trabajar a varios niveles, en función de los parámetros indicados anteriormente: -

Análisis a priori: cuando antes de realizar el estudio, necesitamos saber el tamaño muestral para alcanzar una potencia estadística dada.

-

Test Post-Hoc o retrospective: realizado ya el estudio, nos interesa saber si el resultado obtenido con el tamaño muestral utilizado tiene una potencia aceptable. Usualmente, mayor al 80% (J. Cohen, 1988).

-

Análisis de sensibilidad. Con los datos ya tomados, necesitamos saber cuál es el efecto tamaño que nuestros datos son capaces de detectar.

Para realizar los cálculos se toma como nivel de significación α = 0.05, y se entiende que la potencia adecuada para la prueba estadstica se dará cuando sea superior a 0.80 (80%), se fija el error β = 0.20, convenio denominado “five-eighty convention”, que es el más utilizado (J. Cohen, 1988). Nos hemos valido de la herramienta estadística G*Power versión 3.1.9.2 (Faul, Erdfelder, Buchner, y Lang, 2009). Como se aprecia en la Figura 9, el valor obtenido para la potencia (0.8001) es superior al mínimo determinado de 0.8. Por lo tanto, la potencia muestral para los 112 casos de esta investigación es válida, asumiendo un valor habitual de error de 0.05 y un

120

Metodología de la investigación

efecto tamaño de 0.2301, tabulado por Cohen (1988) como bajo (a partir de 0.10; medio, a partir de 0.30; y grande, a partir de 0.50). Figura 9. Resultados de la potencia estadística de la muestra

2.3

Conjunto de datos para fsQCA

Aunque hay un creciente interés en la aplicación de un enfoque basado en casos para grandes conjuntos de datos (Abbott, 1992; Greckhamer, Misangyi, y Fiss, 2013; Ragin, 2003; M. Williams y Dyer, 2004), hasta ahora el enfoque de Ragin se ha utilizado principalmente para el análisis de pequeños conjuntos de datos (aunque, con una notable excepción en Ragin, 2003) (Cooper, 2005). Se explicó anteriormente que fsQCA une el uso de Conjuntos Difusos (Fuzzy Sets) con Análisis Cualitativo Comparativo (QCA). QCA es un método útil para el estudio de fenómenos sociales cuando el número de casos es pequeño, esto es, un número de casos “mediano”, que sería muy alto para tratarlo con el método de estudio de casos, pero al mismo tiempo, muy bajo para un análisis estadístico. Mientras que la aplicación de Conjuntos Difusos para estudios con un número de casos muy pequeño podría conducir a evidencias poco relevantes, la aplicación de QCA para la comparación de un gran número de casos aumenta la probabilidad de ocurrencia de casos “contradictorios” y disminuiría la relevancia del método para determinar “configuraciones condicionales”. Por estos motivos, la aplicación de fsQCA óptima corresponde a un número de casos comprendido entre “moderado” (más de 6 casos) y “relativamente alto” (más de 25 casos), esto es, entre 6 y 25 casos. Por lo tanto, 25 sería un número adecuado de casos para este método. Para el análisis fsQCA, sobre los 112 casos de PLS-SEM se calibran los datos relevantes para un grupo al azar ilustrativo de 25 casos (es decir, empresas) en el conjunto de datos para probar las hipótesis.

121

2.4

Análisis descriptivo de la muestra

Las características de las seis empresas familiares españolas estudiadas en el método de estudio de casos son las siguientes (Tabla XIII): caso A, empresa del sector servicios auxiliares, fundada en 1962, con más de 80.000 empleados; caso B, compañía del sector de la distribución, creada en 1977, con más de 70.000 empleados; caso C, empresa del sector alimentario, establecida en 1978, con más de 800 trabajadores; caso D, empresa del sector farmacéutico, fundada en 1838, con 550 trabajadores; caso E, empresa del sector de embotellado, creada en 1951, con 1.200 trabajadores; caso F, perteneciente al sector alimentario, establecida en 1991, con 3.800 trabajadores. Tabla XIII. Perfil de los casos Caso

Sector de actividad

A a* Ba Ca Db Eb Fb

Empresa del sector servicios auxiliares Compañía del sector de la distribución Empresa del sector alimentario Empresa del sector farmacéutico Empresa del sector de embotellado Empresa del sector alimentario

Año de fundación 1962 1977 1978 1838 1951 1991

Número de empleados Más de 80.000 Más de 70.000 Más de 800 550 1.200 3.800

Casos del estudio de casos inicial (*caso piloto). Casos añadidos al estudio inicial.

a

b

Respecto a la muestra representativa de 112 casos útiles, debido al hecho de que lógicamente no se obtiene la información acerca de todas las empresas incluidas en la población de estudio, es necesaria la evaluación de la representatividad de la muestra y el sesgo de no respuesta. Las empresas que responden tarde son teóricamente más similares a los no encuestados (Armstrong y Overton, 1977). Por lo tanto, se examinaron los dos grupos, el de las primeras encuestas recibidas y otro grupo con las que respondieron más tarde para las variables clave tamaño y sector. Las pruebas t no muestran diferencias significativas entre estos dos grupos de empresas, lo 122

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

123

que sugiere que no hubo sesgo de respuesta. No obstante lo anterior, la Tabla XIV refleja la naturaleza razonablemente representativa de la muestra analizada en cuanto a tamaño y sector de actividad de la población objetivo, no existiendo diferencias significativas. Tabla XIV. Representatividad de la muestra Sector Industria Construcción Servicios Financiero y profesional Educación, sanidad y servicios sociales, arte y ocio s./privado Total Tamaño Entre 50 y 499 trabajadores 500 o más trabajadores

Poblacióna

Muestra

5.151 1.176 6.638 3.843 5.205

27 (24,11%) 6 (5,36%) 34 (30,36%) 19 (16,96%) 26 (23,21%)

(23,4%) (5,34%) (30,15%) (17,46%) (23,65%)

22.013

112

20.322 (92,32%) 1.691 (7,68%)

98 (87,5%) 14 (12,5%)

Fuente: DIRCE 2014, a fecha 1 de enero de 2014 (para datos referidos al año 2013)

a

A modo descriptivo, a continuación (Tabla XV) se presentan los datos de la muestra en relación al tipo de empresa familiar o no familiar y la última generación vinculada a la empresa familiar, junto con los datos analizados de la Encuesta sobre Estrategias Empresariales (ESEE) 2013 y los datos ofrecidos por el Instituto de Empresa Familiar (IEF). Sin embargo, no es posible establecer una comparación significativa puesto que los datos de la ESEE están calculados sobre empresas de 50 o más trabajadores, pero sólo recoge las empresas manufactureras; y los datos del IEF son estimaciones para toda la población de empresas en España, que, aunque incluiría todos los sectores, también incluye todos los tamaños, mientras que la muestra se restringe a empresas de 50 o más trabajadores de carácter multisectorial.

124

Metodología de la investigación

Tabla XV. Muestra por tipo de empresa familiar y generación Empresa No Familiar Empresa Familiar 1.ª Generación 2.ª Generación 3.ª Generación 4.ª Generación o más

ESEE 2013a 58,08% 41,92%

IEF 2013b 15% 85% 65% 25% 9% 1%

Muestrac 43 (38,39%) 69 (61,61%) 28 (40,58%) 26 (37,68%) 8 (11,59%) 7 (10,14%)

Encuesta sobre Estrategias Empresariales 2013: calculado sobre empresas industriales de 50 o más trabajadores. b Instituto de Empresa Familiar 2013: estimación de la población de todas las empresas en España. Consulta realizada el 14/01/2014: http://www.iefamiliar.com/web/es/cifras_familia.html c Muestra representativa de empresas españolas de todos los sectores (excepto las secciones CNAE2009: A, O, T, U) con 50 o más trabajadores sobre datos referidos al año 2013. a

Por último, la muestra nos ofrece algunos datos e indicadores de la formación interesantes, a saber. El gasto medio de formación por trabajador es de 245,97 euros y el gasto medio de formación por trabajador formado es de 558,65 euros. El porcentaje anual promedio de gastos de formación sobre la masa salarial es del 0,68%. El número de horas promedio de formación por trabajador es de 21,65 horas y el número de horas promedio de formación por trabajador formado es de 51,08 horas. El porcentaje de trabajadores que reciben formación (% de participantes) sobre plantilla promedio es del 64,56%. El indicador de capacidad de aprendizaje promedio (plantilla con titulación superior sobre total de plantilla) es del 29,6%. En promedio también, el reparto de la formación por categorías revela que el 53,28% de las plantillas (operarios) representan un 38,23% de la formación (formación de base), mientras que el 35,04% de las plantillas (formadas por directivos, mandos intermedios y técnicos) se llevan el 49,94% de la formación. La categoría profesional más equilibrada es la de personal

Determinación de la población, diseño y elección de la muestra

125

administrativo que representa un 11,68% de las plantillas y reciben el 11,83% de la formación.

3 Recogida de información y tratamiento de los datos Aunque los datos secundarios pueden ser examinados durante un período de tiempo más largo, son menos costosos y su obtención consume menos tiempo (Heaton, 2004), su uso conlleva limitaciones metodológicas desde el diseño de la investigación y provocar análisis inadecuados (Camisón y Monfort-Mir, 2012). Aun si los datos secundarios contienen todas las variables originales y los documentos de codificación explican todas las manipulaciones de datos realizadas, el proceso de depuración de datos puede resultar difícil y laborioso. Los investigadores deben ser conscientes y tener en cuenta los cambios en el registro de los datos en bruto originales cuando se utilizan datos secundarios. Si la meta-información sobre los datos secundarios es incompleta o incluso totalmente inexistente, se hace imposible evaluar la fiabilidad y la validez de los procedimientos originales (Hox y Boeije, 2005). Esta investigación utiliza datos primarios y además en el estudio de casos, combinándolos con datos secundarios. Así, para el método de estudio de casos, siguiendo el principio de triangulación, nos servimos de diferentes fuentes primarias y secundarias para obtener la información: el instrumento, que explicaremos en una sección dedicada más adelante; la documentación que nos fue remitida por las

empresas

y

otros

documentos

publicados;

entrevistas

con

los

informadores clave y la consulta de diferentes bases de datos de empresas, en particular, Axesor y SABI.

126

Recogida de información y tratamiento de los datos

127

En el estudio de casos los documentos son importantes para verificar e incrementar la evidencia de otras fuentes (Lozano y Urbano, 2008). Han sido útiles para verificar y completar toda la información acerca de la empresa familiar y la gestión de la formación. La documentación que se solicitó a las empresas participantes fue: Memoria Anual de la empresa, Informes y/o Balance Social, Manuales y Procedimientos de Calidad, Cuentas Anuales, Plan de Acogida de nuevos trabajadores, Memoria Anual de las actividades de formación de 2011 y 2010, y cualquier otro documento que la empresa nos facilitase. Como se puede observar en el timeline de la sección introductoria (Figura 8), el trabajo de campo de recogida de la evidencia de los tres primeros casos se llevó a cabo los meses de junio y julio de 2012; a esta muestra inicial se añadieron tres nuevos casos, cuyos datos fueron recogidos entre julio y diciembre. Por lo que la recogida de datos e información para el método de casos con la muestra total comprendió entre los meses de junio y diciembre de 2012. Las personas entrevistadas o informadores clave fueron: CEO, Consejerodelegado, Director General, Director del Departamento de Formación, Director de RR.HH. y/o Responsable de Comunicación. La Tabla XVI resume la ficha técnica del estudio de casos.

128

Metodología de la investigación

Tabla XVI. Ficha técnica del estudio de casos Metodología de investigación

Unidad de análisis

Ámbito geográfico Universo Tipo de muestra

Muestra

Recolección de la información

Informadores clave/ Características de los entrevistados Métodos de análisis de la evidencia

Enfoque científico

Evaluación del rigor y calidad metodológica Fecha de realización

Estudio de casos dado que las principales preguntas del problema de investigación giran en torno del cómo y por qué, además, se busca comprender en profundidad los factores que caracterizan el proceso de formación y las relaciones entre ellos, así como nuevos conceptos que permitan avanzar en el conocimiento del tema, lo que, de acuerdo a Yin (1989), se ajusta al diseño de una investigación cualitativa. Estudio exploratorio, descriptivo y explicativo. La empresa. Los estudios de casos pueden ser simples o múltiples dependiendo del número de casos que se van a estudiar. Yin (1989) propone una tipología de cuatro tipos básicos en función del número de casos para estudiar y de los diferentes niveles de análisis: - Tipo 1: Caso único o unidad de análisis. - Tipo 3: Caso único con unidad principal y una o más subunidades. - Tipo 2: Casos múltiples con unidad principal de análisis. - Tipo 4: Casos múltiples con unidad principal y una o más subunidades dentro de la principal. España Empresas familiares españolas En el estudio de caso no se selecciona una muestra representativa de una población, sino una muestra teórica: muestra lógica y teórica (capacidad de generalización analítica del fenómeno estudiado), no de forma aleatoria (muestreo y generalización estadística). 3 + 3 Empresas familiares, tales que CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LAS EMPRESAS: - Poseen departamento de formación. Yin (1989) recomienda la utilización de múltiples fuentes de datos y el cumplimiento del principio de triangulación para garantizar la validez interna de la investigación. Fuentes Primarias y Secundarias. CEO, Consejero-delegado, Director General, Director del Departamento de Formación, Director de RR.HH. y/o Responsable de Comunicación. Fundamentalmente de tipo cualitativo: - Identificación y clasificación estructural de dimensiones estratégicas. - Búsqueda de factores explicativos clave (proposiciones teóricas). - Búsqueda de patrón de comportamiento común (proposiciones teóricas). - Creación de explicación teórica (comparación sistemática teórica). - Identificación de relaciones causales (si es posible). - Análisis de decisiones críticas. Inducción analítica a través de la lógica de la réplica (generalización analítica). Procesos deductivos en la medida que se parte de proposiciones teóricas de la revisión de teorías. Validez (constructiva, interna y externa), fiabilidad, consistencia (teóricointerpretativa y contextual). Junio – diciembre de 2012

Fuente: Elaboración propia a partir de Villarreal y Landeta (2010)

Recogida de información y tratamiento de los datos

129

La encuesta final (STraDyCaF, Encuesta Nacional sobre Formación y Capacidades Dinámicas de la Empresa para Directivos) por la que se obtuvieron los datos para el análisis cuantitativo PLS-SEM y fsQCA fue distribuida y administrada entre los meses de mayo y diciembre de 2014 mediante una herramienta basada en la web, LimeSurvey Versión 2.05+. A través de esta aplicación web de código abierto, especializada en la creación y distribución de encuestas y gestión de poblaciones, se envió a cada uno de los participantes (CEO, Consejero-delegado, Director General, Director del Departamento de Formación y/o Director de Recursos Humanos) un correo electrónico con un enlace personalizado, junto con una carta institucional de presentación de la investigación. Para fomentar la participación y mejorar el índice de respuesta, así como para minimizar el riesgo potencial de sesgo debido a un solo encuestado por unidad de análisis, se tomaron diversas medidas que se revisan a continuación y en la sección subsiguiente que versa sobre el informante clave. En primer lugar, el correo electrónico de invitación para participar en la encuesta, cuyo texto fue cuidadosa y minuciosamente redactado justificando el interés del estudio, duración e incentivos a la empresa, contenía un enlace personalizado y único (control de acceso de usuario y contraseña encriptado, Token), de manera nominativa al cargo entrevistado de la empresa invitada (esta funcionalidad fue posible por el uso de los campos de reemplazo que ofrece LimeSurvey), y se enviaba junto con una carta institucional de presentación de la investigación dirigida por el Director de Área de Organización de Empresas de la Universidad (ver en Anexos). El enlace personalizado se generaba gracias a la aplicación empleada (LimeSurvey), lo que permitía un “seguimiento inteligente” muy detallado acerca de cada encuestado, por ejemplo el control interno y confidencial de datos como la

130

Metodología de la investigación

IP de acceso, fecha y hora de último acceso, últimas respuestas y tiempos de respuesta y permanencia en tiempo real. Se realizó un ímprobo esfuerzo de personalización, dirigiéndonos a los directivos de primer nivel, cuyos nombres y apellidos se obtenían de SABI, de la consulta de las páginas web de las empresas seleccionadas y de llamadas telefónicas, en su caso, para identificar al cargo. Todo ello conjugado con el máximo respeto al secreto, confidencialidad y preserva del anonimato del encuestado y de los datos que proporcionaban, recordándoselo en cada comunicación y proceso interactivo con la persona encuestada. Así, previo al envío de la encuesta, para obtener las direcciones de correo electrónico personalizadas de los informantes clave que debían responder, es decir, personal directivo, se cruzaron las empresas seleccionadas de SABI con los datos provenientes de las Memorias de Responsabilidad Social Empresarial, gestionadas por la iniciativa conjunta del ICO (Instituto de Crédito Oficial) y Caja Navarra, que contenían el correo electrónico nominal del personal directivo, en los casos que fue posible. En el resto de casos, se realizaron llamadas telefónicas a las empresas presentando e informando de esta investigación y solicitando el email del cargo de interés que se pretendía que respondiese. No se vio conveniente establecer un plazo de respuesta para no abrumar al entrevistado. Sin embargo, se programó un seguimiento automático e individualizado del encuestado, de tal forma que quince días después del envío inicial de la encuesta, un correo automático de recordatorio se enviaba a los encuestados que no habían respondido a fin de facilitar, promover y aumentar la tasa de respuesta (Dillman, 2007). Si este recordatorio no surtía efecto, se realizaba una llamada telefónica con el mismo fin. Finalmente, si

Recogida de información y tratamiento de los datos

131

la encuesta era iniciada pero no era completada, se volvía a enviar hasta un segundo correo electrónico de recordatorio y, en algunos casos, una nueva llamada telefónica. En algunos casos, también se ofrecía la posibilidad de completar el cuestionario en papel, haciéndolo llegar por correo postal. No se establecieron incentivos a la participación de tipo económico (pago o sorteo de algún regalo), pero sí se ofreció facilitar un resumen con los principales resultados de la investigación a quien lo solicitara. Cabe destacar aquí los aspectos relativos al diseño visual y tecnológico de la encuesta, por ejemplo, imagen y elementos para generar confianza, controles de respuesta condicionales e incrementales, diseño “responsivo” para dispositivos móviles, asistente de texto a voz con hilo musical, o la facilidad de guardar las respuestas y continuar después en otro momento), todo ello encaminado a la confortabilidad del usuario para facilitar la respuesta. El diseño tecnológico también permitió minimizar el problema de los datos faltantes, al establecer controles automáticos de respuesta imprescindible para continuar. Estos aspectos se especificarán más adelante en la sección correspondiente al instrumento. Aunque la tasa de respuesta del cuestionario es baja (7.18%), está cerca de la media de las encuestas postales en España, ya que no hay una fuerte tradición de colaboración con centros de investigación en España (del Brı́o, Fernández, y Junquera, 2002; Roca-Puig y Bou-Llusar, 2007; Very, Lubatkin, Calori, y Veiga, 1997). Otra razón de la baja tasa de respuesta es la extensión de la encuesta, que contiene 230 variables. El tiempo medio de realización de la encuesta que emplearon los directivos que respondieron fue de 33 minutos y 28 segundos. La dificultad de conseguir que personal directivo dedicase ese tiempo de manera desinteresada, da por sí mismo un

132

Metodología de la investigación

gran valor a los datos que se han obtenido. Por todo ello, las respuestas obtenidas representan un importante logro y no suponen un problema para la generalización como se ha estudiado en la sección previa (Análisis descriptivo de la muestra). Finalmente, los datos obtenidos a través de la encuesta se cruzaron de nuevo con la base de datos SABI para completar la información económicofinanciera de las empresas participantes. Cabe destacar en este proceso que para diferenciar correctamente cada unidad de análisis, se tomó como identificador único el NIF de la empresa participante en relación con sus Cuentas No Consolidadas (valor por defecto, se refiere a la empresa individual representada en SABI por su NIF), y correspondientes al año 2013. Sin embargo, se tuvo en cuenta que algunas unidades de análisis respondieron con datos correspondientes al Grupo y no al NIF fiscal de una determinada sociedad del Grupo, por lo que estos casos fueron depurados y, por tanto, fueron tomados los valores tanto para el número de trabajadores como cuentas anuales correspondiente a las Cuentas Consolidadas del Grupo. Por ejemplo, cuando las respuestas correspondían a la práctica de la formación de un Grupo, se tomaban como referencia los datos del conjunto de sociedades que conformaban la actividad del Grupo. Del mismo modo, una empresa española con implantación multinacional y varias sociedades, se tomó como referencia el número de trabajadores y cuentas consolidadas del Grupo en España, cuando todo indicaba que respondían a la formación en España, aunque en el mundo la empresa fuera más amplia. Con toda esta información y tras un proceso de depuración, campos calculados y tabulación de datos, y recodificación de variables para adaptarlas al número de caracteres exigido por el software de análisis, se generó el fichero de empresas de la muestra para su posterior análisis.

Recogida de información y tratamiento de los datos

133

La Tabla XVII resume la ficha técnica de la muestra representativa. Tabla XVII. Ficha técnica PLS-SEM/ fsQCA Ámbito poblacional (universo)

Ámbito geográfico Unidad de análisis/ unidad de muestreo Censo poblacionalb Tamaño de la muestra/ tasa de respuesta (PLS-SEM) Procedimiento de muestreo Nivel de confianza Error de muestreo Informante clave

Fecha del trabajo de campo/ recogida de datos Tamaño de la muestra (fsQCA)

Empresas españolas con 50 o más trabajadores, pertenecientes a cualquier sector, excepto administraciones públicas, sector agrario, pesca, actividades de los hogares y organismos extraterritorialesa Todo el territorio nacional/ territorio nacional español La empresa 22013 112 encuestas válidas/ 7.18% Muestreo Aleatorio Simple Sin Reposición 95%; z=1.96; p=q=0.50; α= 0.05 9.24% CEO, Consejero-delegado, Director General, Director del Departamento de Formación y/o Director de Recursos Humanos Entre los meses de mayo y diciembre de 2014 Grupo al azar de 25 casos del conjunto de datos

Los sectores/ actividades económicas excluidas corresponden con las secciones CNAE 2009 y NACE Rev. 2 siguientes: (A) agricultura, ganadería, silvicultura y pesca; (O) administración pública y defensa, Seguridad Social obligatoria; (T) actividades de los hogares como empleadores de personal doméstico, actividades de los hogares como productores de bienes y servicios para uso propio; y (U) actividades de organizaciones y organismos extraterritoriales.

a

Fuente: DIRCE 2014 (Directorio Central de Empresas, a fecha 1 de enero de 2014).

b

3.1

Informante clave

Este es un problema metodológico típico de las ciencias sociales, en general, y, en particular, de la investigación empírica en Dirección de Empresas y Sociología de la Empresa cuando la unidad de análisis es la empresa (firmlevel), como organización en lugar del individuo. Este problema también se da por ejemplo en estudios de panel sociodemográficos, de consumidores, etc., cuando las unidades de análisis son los hogares y sólo responde una persona por hogar (one-person-per household). Cuando la unidad de análisis es la empresa asumimos que un individuo actúa como informador cualificado que proporciona datos sobre las características de la empresa, una persona por empresa (one-person-perfirm). Pero, ¿se pueden extrapolar las respuestas de un individuo a la empresa? Así lo asume la lógica dominante de la mayoría de estudios (Woodside, 2011, p. 153): “la mayoría de los estudios realizados por investigadores académicos sobre el pensamiento y las acciones de los ejecutivos parecen depender de encuestas transversales que utilizan autoinformes de los ejecutivos a través de una escala (por ejemplo, de muy en desacuerdo a totalmente de acuerdo), instrumentos mediante los cuales un ejecutivo por empresa completa el instrumento y los datos se recogen para 50-500 empresas”. Los altos costes económicos y materiales derivados de la distribución y realización de encuestas, las bajas tasas de respuesta, los valores perdidos y cuestionarios inválidos, los sesgos subjetivos y personales del entrevistado y los problemas de validez atribuibles a las escalas de medida utilizadas hacen que en la práctica sea un problema insoslayable, o difícil de resolver.

134

Recogida de información y tratamiento de los datos

135

Ni siquiera preguntar a todos los miembros de una organización parece que sea la solución, puesto que en muchos casos no obtendríamos una medida real sobre lo que queremos medir a nivel de empresa. Por ejemplo, si quisiéramos

medir

la

capacidad

de

absorción

organizacional,

nos

encontramos que la ACAP de una organización dependerá de la ACAP individual de sus miembros, sin embargo, la ACAP de una empresa no es simplemente la suma de las capacidades de absorción de sus empleados (W. M. Cohen y Levinthal, 1990). Así, en el estudio empírico de casos de Lowik, Kraaijenbrink y Groen (2013) distribuyen un cuestionario entre todos los trabajadores de cada empresa, para un estudio de casos aplicado a 4 empresas. En primer lugar, no todos los trabajadores respondieron, obteniendo una media del 70% de respuestas válidas. En segundo lugar, concluyen que la ACAP organizacional es más que la suma de sus partes de las ACAP individuales. Rong y Wilkinson (2011) y Woodside (2011, 2013) reflexionan acerca de esta lógica dominante en la investigación, cuestionando no sólo el sesgo derivado de one-person-per-firm, o one-person-per household, sino también las cross-sectional surveys, one-shot, self-reports, escalas tipo Likert y las técnicas de análisis de regresión múltiple (MRA) y modelos de ecuaciones estructurales (SEM): “Useable response rates in these studies are almost always below 30% of the distributions of the surveys. While these studies are sometimes worthwhile for learning how respondents assess concepts and relationships among concepts, Rong and Wilkinson’s perspective on the severe limits to the value of such studies rings true: such surveys reveal more about executives’ sensemaking processes than the actual processes. The limitations of using one-shot, one-person-per-firm, self-reports as valid indicators of causal relationships of actual processes are so severe that

136

Metodología de la investigación

academics should do more than think twice before using such surveys as the main method for collecting data –if scholars seek to understand and describe actual processes additional methods are necessary for data collection” (Woodside, 2011, p. 153). Sin embargo, no todo son malas noticias. El sesgo del informante clave (sesgo key respondent, one-person-per-firm o key informant bias) se puede controlar. ¿Cómo? Según Habann (2008), el sesgo del informante clave se produce cuando sólo una persona por empresa es entrevistada y su posición jerárquica y funcional no está controlada. En este sentido, FernándezEsquinas y Merchán-Hernández (2008) afirman que: 1) El tipo de empresa influye en el perfil del informante. 2) El perfil de la persona que contesta es un factor importante. 3) Tener mayor nivel de estudios resulta en una mayor disposición a contestar y una mayor capacidad para contestar. 4) Los puestos directivos cercanos a departamentos que gestionan conocimiento aumentan la disposición y la capacidad. Concluyen que para minimizar el sesgo del informante clave lo ideal es que el informador sea un directivo que tenga el mayor nivel de información posible o que esté relacionado con los procesos de conocimiento: director gerente o responsables de departamentos especializados. En la misma línea, Osterman (1994) destaca la importancia de seleccionar al encuestado o entrevistado clave con el fin de obtener las mejores respuestas posibles. Este encuestado clave o informador cualificado es la persona de más alto rango (“most senior person”) en su localización a cargo

Recogida de información y tratamiento de los datos

137

de la producción de bienes y servicios. Por ejemplo, en empresas manufactureras podría ser el gerente de producción. O en una empresa no manufacturera podría ser el jefe de administración o el gerente responsable de operaciones. Después de cuidar la selección del informador clave, este autor plantea que la solución analítica para probar que no existe sesgo oneperson-per-firm es incluir como variable de control quién responde en cada caso. Propone introducir una variable dummy: ¿responde el director de recursos humanos? (sí/no). En su estudio el 46% de los encuestados trabajaba en una función de recursos humanos y el 54% eran gerentes de línea. Obtiene que esta variable de control no es significativa, por lo que las respuestas no varían sistemáticamente con la posición de cargo de la persona que responde, es decir, no existe sesgo del informante clave, porque en el trabajo de campo previo se ha controlado. En esta investigación no consideramos necesario introducir la variable de control “key respondent”. Consideramos que no existe un sesgo significativo porque se ha controlado previamente mediante un minucioso diseño y procedimiento de trabajo de campo y una cuidada elección de la persona entrevistada para que fuera la persona adecuada. Se adoptó una serie de medidas encaminadas a reducir, en la medida de lo posible, el riesgo potencial de sesgo de método común debido a un solo encuestado (Podsakoff, MacKenzie, Lee, y Podsakoff, 2003). Por otra parte, la aplicación de la metodología fsQCA también ha ayudado a mitigar este problema, tal y como propone Woodside (2013) para superar estas deficiencias. En resumen, siguiendo las recomendaciones de Fernández-Esquinas y Merchán-Hernández (2008) para evitar este sesgo, destacamos las siguientes consideraciones.

138

Metodología de la investigación

En cuanto al trabajo de campo: -

Para

el

método

de

casos,

además

de

un

cuestionario

autoadministrado (instrumento inicial), propio de entrevistas semiestructuradas, se realizaron entrevistas telefónicas y/o visitas personales a las empresas que aclararon y complementaron la información recogida por el instrumento.

-

En PLS-SEM/ fsQCA: uso de la herramienta LimeSurvey. La encuesta se dirigía vía electrónica en la mayoría de los casos a las direcciones de email personales de los directivos, con un enlace personalizado y único que identificaba en el “back-end” a la empresa.

-

Carta institucional de presentación del Director de Área de Organización de Empresas de la Universidad y disposición de forma de contacto telefónico/ email de atención de dudas.

-

Llamadas y mails de recordatorio.

-

Ofrecimiento de resultados del estudio.

-

Justificación adecuada del estudio, duración, incentivos a la empresa.

En la selección de la persona entrevistada: -

Restricción de las personas que pueden contestar: exclusión de personal no directivo y recomendaciones sobre cargos para

Recogida de información y tratamiento de los datos

139

responder. Así se asegura un informador cualificado con alto nivel de estudios y que responda el que más sabe sobre lo que se pregunta. Responden en su mayoría los Consejeros-delegados, directores generales, directores de recursos humanos y directores de formación, con nivel de estudios universitarios de grado, posgrado y doctorado. No se permitían o se excluían respuestas de personal no directivo.

-

Dentro de estos perfiles, auto-elección por parte de la empresa.

-

Identificación detallada de la persona que contesta: se pedía expresamente que identificase el puesto que ocupaba.

Y, finalmente, en cuanto al diseño del cuestionario, se elaboró la encuesta llamada STraDyCAF para directivos, encaminada también a facilitar la respuesta y reducir sesgos (ver sección dedicada a continuación). La Tabla XVIII muestra los puestos directivos que ocupaban las personas que respondieron. Tabla XVIII. Cargos que ocupan los informantes clave Cargo

Estudio de Casos

CEO/ Consejero-delegado (primer ejecutivo) Director General Director del Departamento de Formacióna Director de Recursos Humanosb Otros directivosc

2 (33.33%) 1 (16.67%) 2 (33.33%) 0 (0.00%) 1 (16.67%) 6 (100%)

Muestra representativa 22 (19.64%) 26 (23.21%) 21 (18.75%) 35 (31.25%) 8 (7.14%) 112 (100%)

Director de Talento, Desarrollo Profesional de Personas, Gestión del Conocimiento. Director de Personas, Relaciones Humanas, Administración y RR.HH. c Responsable de Comunicación, Director Financiero, Director Comercial. a

b

3.2 3.2.1

Instrumento Instrumento inicial (método de casos)

Para el estudio de casos, un primer borrador del cuestionario fue revisado por un grupo de académicos de administración de empresas con experiencia en la materia. Primero se desarrolló un caso piloto que contribuyó a refinar los procedimientos y depurar el protocolo e intrumento de entrevista. Este caso piloto fue el primer caso estudiado elegido por razones de proximidad y accesibilidad que permitían mantener una relación más estrecha y prolongada con las personas implicadas (Moreno Domínguez et al., 2009). Además se llevaron a cabo entrevistas telefónicas y/o visitas personales a las empresas que aclararon y complementaron la información recogida por el instrumento. El instrumento planteado ha sido un cuestionario autoadministrado, que utiliza preguntas de escala tipo likert y otras preguntas abiertas más propias de la entrevista semiestructurada, para el análisis cualitativo. El cuestionario fue publicado en la dirección: http://www.institutocsic.es/uclm.grokis/ para ponerlo a disposición de los casos seleccionados, con la tecnología de formularios de Google ©. El conjunto de variables que recoge el cuestionario lo podemos agrupar en los factores que se describen a continuación. En primer lugar, las Condiciones de Formación. Para medir este factor hemos recurrido a la escala que plantean Castañeda y Fernández (2007), que nos va a facilitar un indicador acerca de si en la empresa se dan las condiciones de formación necesarias para que se desencadene la ACAP.

140

Recogida de información y tratamiento de los datos

141

La capacidad dinámica de absorción la hemos considerado como una variable multidimensional, en consonancia con lo propuesto por W. M. Cohen y Levinthal (1990), utilizando la escala de Flatten et al. (2011) en la que se evalúa el grado en que una empresa se dedica a las actividades de adquisición de conocimientos, asimila la información adquirida con el conocimiento existente, transforma el conocimiento recientemente adaptado, y explota comercialmente el conocimiento transformado en su ventaja competitiva. Otro conjunto de factores definen la Política de Formación que comprende variables relativas a las necesidades de formación, al plan de formación y su evaluación. Tanto la Política de Formación como las variables de Resultado las hemos medido a partir del instrumento que plantea Salinero (2006) en su estudio de la formación como ventaja competitiva. Hemos contemplado variables de Control e Identificación, así como un último grupo de factores que son una síntesis de los Indicadores de formación en los modelos de Capital Intelectual. A continuación se presenta la estructura del cuestionario (Tabla XIX), cuyos epígrafes y preguntas pueden consultarse en el cuestionario completo incluido en los Anexos a esta investigación.

142

Metodología de la investigación

Tabla XIX. Estructura del cuestionario inicial y medidas del estudio de casos

Condiciones de formación Capacidad dinámica de absorción Política de formación Departamento de formación Tareas de la función de formación Importancia de la formación

Pág(s). del formulario online 1

Epígrafe(s)

Preguntas

Fuente

1

1

2

2

2.1, 2.2, 2.3, 2.4,

Castañeda y Fernández (2007) Flatten et al. (2011) Salinero (2006)

4

4

4.1, 4.2

5

7

7.1

8

11

Necesidades de formación Objetivos de la formación

5

6

5

8

11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5 12.2.1.2011, 12.2.2.2011, 12.2.1.2010, 12.2.2.2010 6.1, 6.2.1, 6.2.2, 6.2, 6.3, 6.4 8.1, 8.2, 10.4

Implantación de la formación

4, 5 y 6

5y9

Evaluación de la formación Posibles problemas de la formación Desempeño/ Resultados

7

10

5.1, 5.2, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9 10.1, 10.2, 10.3

3

3

3.1, 3.2

10

14

Ficha técnica de la empresa

10

13 y 15

Indicadores de formación en los modelos de Capital Intelectual

9

12

14.1, 14.4, 13.1, 15.1, 15.4, 12.1

Datos de la empresa familiar

10

16

14.2, 14.5 13.2, 15.2, 15.1,

14.3,

Salinero (2006)

13.3, 15.3, 15.6

Salinero (2006)

16.1, 16.2, 16.3, 16.4, 16.5, 16.6

Elaboración propia a partir de Bueno, Rodríguez, y Salmador (1999); De la Calle y Ortiz de Urbina (2007); Nevado y López (2002) Elaboración propia

Recogida de información y tratamiento de los datos

3.2.2

La

Encuesta

Capacidades

Nacional

sobre

Dinámicas

de

Formación la

143

y

Empresa

(STraDyCAF) para directivos La encuesta final, llamada STraDyCaF © (www.stradycaf.org), “Encuesta Nacional sobre Formación y Capacidades Dinámicas de la Empresa” (“STraDyCaF”, acrónimo en inglés de Spain Survey of Training and Dynamic Capabilities of the Firm) fue pre-testada y refinada en la fase anterior del estudio de casos. Esto es, el instrumento inicial del estudio de casos sirvió de pretest o prueba piloto, recogiendo las sugerencias, comentarios y reportes de los directivos entrevistados en el estudio de casos para mejorar la claridad, exhaustividad, pertinencia, validez aparente y la legibilidad de las escalas y las instrucciones de la encuesta. Teniendo en cuenta que de la revisión exhaustiva de la literatura se han empleado cuando ha sido posible escalas validadas previamente por otros autores, las variables del estudio de casos se han completado, añadiendo, integrando o eliminando, en su caso, con el cuestionario propuesto por los trabajos de Marin-Diaz, Llinas-Audet, y Chiaramonte-Cipolla (2011); Marin-Diaz et al. (2014); y Marin-Diaz (2009). Estos trabajos, a su vez, están basados en los estudios previos de Eguiguren-Huerta (2000) y Pons-Peregort (2000). Todo ello, junto con las discusiones y reflexiones realizadas con expertos en la materia de estudio y los directivos entrevistados del estudio de casos, aseguraron la validez de contenido (Conca, Llopis, y Tarı́, 2004; Govindarajan, 1988). En los Anexos a esta investigación se puede consultar el contenido de la encuesta completa (versión usuario final y versión codificada de variables). STraDyCaF fue distribuida y administrada mediante una herramienta basada en la web, LimeSurvey Versión 2.05+, aplicación web de código

144

Metodología de la investigación

abierto especializada en la creación y distribución de encuestas y gestión de poblaciones. LimeSurvey (https://www.limesurvey.org) está escrita en lenguaje de programación PHP y utiliza las bases de datos MySQL, PostgreSQL o MSSQL. La elaboración de encuestas permite establecer condiciones, plantillas y diseño personalizado. Las encuestas pueden restringirse para un acceso controlado estrictamente por las contraseñas y credenciales que pueden ser utilizadas una sola vez (tokens) asignadas a cada participante en la encuesta. Además, los resultados pueden anonimizarse, separando los datos de los participantes de los datos que proporcionan, incluso en encuestas controladas. Como ejemplo de fiabilidad de la aplicación, en el año 2004, la Fundación para la Verificación del Voto (Verified Voting Foundation) usó LimeSurvey (antes llamado PHPSurveyor) para reunir datos sobre el proceso electoral presidencial en Estados Unidos. Identificó más de 13500 incidencias en las primeras 10 horas. A partir de ahí, LimeSurvey fue seleccionado para formar parte del sistema de información de incidencias electorales (recuperado el 24 de septiembre de 2013, de http://web.archive.org/web/20120205065348/http://www.verifiedvoting.org /article.php?id=5207). Se dispusieron dos dominios privados (http://www.stradycaf.org y http://www.institutocsic.es/survey/) y alojamiento web profesional propio a fin de evitar las restricciones que presentaba el servidor de la Universidad. En el servidor se hicieron los ajustes técnicos óptimos (por ejemplo, en los parámetros

memory_limit,

max_input_vars,

etc.)

para

que

el

funcionamiento del sitio web soportase perfectamente el tráfico generado. Para respetar el envío de los correos electrónicos desde una cuenta institucional de la Universidad y generar mayor confianza al encuestado, se configuró en LimeSurvey el envío de correo mediante el protocolo SMTP

Recogida de información y tratamiento de los datos

145

(acrónimo en inglés que proviene de Simple Mail Transfer Protocol), es decir, el procedimiento que permite el transporte del email en la Internet. Los envíos masivos de correo se realizaron respetando todas las prevenciones técnicas y legales de Spam, de tal manera que se hacían envíos por lotes de 60 a 70 correos, secuenciándolos y distanciándolos estratégicamente en el tiempo para evitar los filtros anti-spam y asegurar que los correos llegaban a los buzones de entrada y no a las bandejas de correo no deseado. Para fomentar la participación y mejorar índice de respuesta se facilitó un diseño web adaptable o adaptativo (conocido por las siglas RWD, del inglés Responsive Web Design), que permite responder desde dispositivos móviles, y un asistente de texto a voz (audioguía), con similitudes a los sistemas CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing). El asistente de texto a voz consistía en fragmentos de audio implementados mediante HTML5 (HyperText Markup Language, versión 5) para que fuera compatible y cargase en cualquier navegador y dispositivo. El audio se produjo mediante voces naturales y se editó una música de fondo para amenizar y animar la interacción con el usuario. Se cuidaron extremadamente los aspectos de diseño visual y técnico para acercar psicológicamente al usuario a las necesidades de la encuesta. A continuación, se presentan algunas capturas del cuestionario que ponen de relieve algunos de estos detalles (Figuras 10–14).

146

Metodología de la investigación

Figura 10. Interfaz del back-end de administración de STraDyCaF

Figura 11. Ejemplo de interfaz del encuestado

Recogida de información y tratamiento de los datos

Figura 12. Ejemplo de control de respuesta STraDyCaF

Figura 13. Ejemplo de controles táctiles y campos calculados STraDyCaF

147

148

Metodología de la investigación

Figura 14. Ejemplo de mensajes de motivación STraDyCaF

3.3

Técnicas de análisis de datos

En esta investigación, para el método de casos toda la información recogida es analizada con la ayuda de la herramienta informática ATLAS.ti 6.2 qualitative data analysis, para encontrar códigos de análisis. En PLS-SEM los datos son tratados con el software SmartPLS 2.0.M3 (Ringle et al., 2005). El software FsQCA 2.5 (Ragin y Sean, 2014) es la herramienta empleada para conducir el análisis fsQCA. Este último software dispone además de la función Calibrate (var, full, mid, non-full) para realizar este cálculo en el que tan sólo hay que indicarle la variable sobre la que actuar (var) y los tres valores antes indicados (full, mid y non-full), así permite realizar todos los cálculos necesarios para este método. No hay valores perdidos para las variables estudiadas. Una descripción detallada de estas técnicas ha sido ofrecida a lo largo de las secciones precedentes, sobre todo, al inicio de la Metodología, por lo que no se va a redundar más en su explicación, más allá de otras consideraciones prácticas derivadas de su aplicación que se realizarán en los apartados subsiguientes.

149

3.4

Selección y medida de variables

Para el método de estudio de casos se utilizan todas las variables que contiene el instrumento inicial definido para este método y que se ha descrito en las secciones previas. Sin embargo, para PLS-SEM y fsQCA, en esta investigación sólo hemos considerado un número limitado de variables que, tras un análisis exhaustivo acorde con los objetivos de la investigación, han sido extraídas del instrumento definitivo, la llamada encuesta StraDyCaF, que contiene un conjunto mucho más amplio de otras variables. Todas las variables seleccionadas se han medido a partir de escalas que han sido validadas en trabajos anteriores. En concreto, han sido consideradas las siguientes variables de acuerdo con los objetivos del estudio: Formación (codificada como CONDF). Variable independiente o predictor. La medición de la formación ha variado considerablemente de unos estudios a otros y ha incluido medidas absolutas (por ejemplo, en términos de cantidad de formación), medidas proporcionales (por ejemplo, porcentaje de trabajadores formados), medidas de contenido (por ejemplo, tipo de formación impartida), y medidas de énfasis (por ejemplo, importancia percibida de la formación) (Tharenou et al., 2007). Algunos autores destacados proponen escalas para medir las prácticas de formación como Snell y Dean Jr (1992), Valle, Martin, Romero y Dolan (2000) o Chen y Huang (2009). Sin embargo, no existe un consenso sobre la forma de medir las características de la formación (Barba et al., 2014). Este estudio mide la formación (variable latente de primer orden reflectiva, en el método PLSSEM) a partir de la escala validada compuesta de 5 ítems que proponen Castañeda y Fernández (2007b). Para el estudio se adapta la escala Likert a siete puntos o niveles de respuesta para cada uno de los indicadores, que informan acerca de si en la empresa se dan las condiciones de formación

150

Recogida de información y tratamiento de los datos

151

necesarias para que se desencadene la ACAP. Por este motivo, esta escala es muy adecuada para las relaciones que propone esta investigación y, además, porque representa una medida general de la importancia que la empresa otorga a la formación de sus empleados. Desempeño

Organizacional

(codificada

como

DORG).

Variable

dependiente o endógena. Este estudio considera esta variable criterio usando la escala validada por Camisón y Villar-López (2010, 2011), medida a su vez por dos dimensiones: desempeño económico y desempeño en satisfacción que comprenden cinco y cuatro ítems respectivamente, en una escala tipo Likert de siete puntos. En PLS-SEM es un constructo latente de segundo orden molecular, cuyas dos dimensiones de primer orden son reflectivas, medidas al mismo tiempo por indicadores reflectivos. La elección de esta escala es adecuada para los objetivos de la investigación puesto que la formación es considerada por la literatura como fuente de ventaja competitiva y, por lo tanto, susceptible de conseguir un desempeño superior. Y, precisamente, la escala conecta con la medida del desempeño empresarial en términos de obtención

de

ventaja

competitiva

sostenible

(sustained

competitive

advantage) (Camisón y Villar-López, 2011), recogiendo las valoraciones de los aspectos de desempeño de la empresa en comparación con la competencia. Esta escala representa una medida del desempeño de las llamadas subjetivas que, aunque pudiera parecer paradójico, permite reducir el sesgo de respuestas subjetivas por establecerse en términos de comparación de empresa con sus competidores (Kraft, 1990). Precisamente elegimos operacionalizar el desempeño empresarial con medidas subjetivas en lugar de medidas financieras objetivas, a fin de disminuir la incidencia de la falta de respuesta. Debido a que las empresas a

152

Metodología de la investigación

menudo son reacias a divulgar la información financiera, las medidas subjetivas pueden ser más eficaces en el aumento de las tasas de respuesta (Droge, Jayaram, y Vickery, 2004). De hecho, los encuestados fueron capaces de responder a las preguntas de desempeño sin dificultad. Además, los estudios sugieren un nivel relativamente alto de concordancia entre las medidas subjetivas y objetivas de desempeño de la empresa (Dess y Robinson Jr, 1984; Venkatraman y Ramanujam, 1986). Es decir, los resultados son similares si se utilizan medidas subjetivas tales como las descritas anteriormente, o medidas más objetivas como el ROA, ROI y ROS. Richard, Devinney, Yip y Johnson (2009), en una revisión de las medidas de desempeño a través de una variedad de revistas científicas, argumentan que el contexto a través del cual se está completando la investigación debe dictar si las medidas subjetivas u objetivas son las más adecuadas, y que una fuerte validez de constructo perfectamente se puede obtener a través de medidas subjetivas. Sobre la base de estos resultados, determinamos que poco o nada de sustancia se perderá en la medición subjetiva del desempeño de la empresa (Campbell, Line, Runyan, y Swinney, 2010). Capacidad de Absorción (codificada como ACAP). Variable mediadora. A pesar de que el trabajo de Cohen y Levinthal (1990) pone de relieve la multidimensionalidad de la ACAP, los investigadores habitualmente la han medido como un constructo unidimensional, utilizando a menudo como variables proxy los inputs y outputs de I+D, como se describió en el marco teórico. Sin embargo, Lane et al. (2006) señalan que los estudios que usan variables proxy para medir la ACAP no pueden reflejar la complejidad de sus diversas dimensiones, porque esas variables, en general, tratan la ACAP como un recurso estático y no como una capacidad dinámica. Sugieren que la ACAP debe ser empíricamente estudiada, utilizando indicadores para

Recogida de información y tratamiento de los datos

153

cada dimensión del proceso de la ACAP. Así, se pone de manifiesto la necesidad de una medida más válida que tenga en cuenta las múltiples dimensiones de la ACAP. Flatten, Engelen, Zahra y Brettel (2011) proponen una escala para la medida de la ACAP. En la medida propuesta se evalúa el grado en que una empresa se dedica a las actividades de adquisición de conocimientos, asimila la información adquirida con el conocimiento existente, transforma el conocimiento recientemente adaptado, y explota comercialmente el conocimiento transformado en su ventaja competitiva. Consideramos adecuado elegir esta escala para medir las dimensiones de la ACAP puesto que se trata de un estudio reciente, que tiene en consideración la muldimensionalidad de la ACAP, y proporciona una escala técnica y metodológicamente validada, contrastada empíricamente. De esta manera, el estudio considera la ACAP como una variable multidimensional, en consonancia con lo propuesto por Cohen y Levinthal (1990) o Lane et al. (2006), utilizando la escala de cuatro dimensiones validada por Flatten et al. (2011), que evalúa el grado en que una empresa se dedica a las actividades de adquisición de conocimientos (adquisición, tres items), asimila la información adquirida con el conocimiento existente (asimilación, cuatro items), transforma el conocimiento recientemente adaptado (transformación, cuatro items), y explota comercialmente el conocimiento transformado en su ventaja competitiva (explotación, tres items). Todos los items utilizan escalas de respuesta tipo Likert de siete puntos. Para el método PLS-SEM, es un constructo de segundo orden reflectivo que tiene cuatro dimensiones de primer orden de modo reflectivo, de tal modo que el estudio asume que para que se dé una auténtica capacidad de absorción deben estar presentes las cuatro dimensiones, aunque cada una posee facetas distintas.

154

Metodología de la investigación

Capacidad de Innovación (codificada como INN). Variable mediadora. Este estudio adopta el constructo propuesto por Prajogo y Sohal (2006) porque captura de forma integral todos los aspectos y criterios relativos al desempeño innovador tratados en estudios empíricos anteriores sobre innovación.

También

porque

para

elaborar

la

escala,

los

autores

establecieron las preguntas en términos de comparación de empresa con sus competidores (igual que ocurre en la escala que se ha elegido en esta investigación para medir el desempeño organizacional). Este enfoque permite reducir el sesgo de respuestas subjetivas (Kraft, 1990). El constructo se aplica sobre dos grandes áreas de innovación: la innovación de productos (medida a partir de 5 items) y la innovación de procesos (4 items o indicadores). La escala Likert original se adapta a 7 niveles de respuesta para cada uno de los indicadores. En PLS-SEM es un constructo latente de segundo orden reflectivo, cuyas dos dimensiones de primer orden son reflectivas a su vez. Variables de control. Las variables de control están vinculadas directamente a las variables criterio, es decir, son otras variables ajenas al modelo teórico que pueden tener posibles efectos, en nuestro caso, sobre el desempeño organizacional, y que conviene controlar. El sector (por tratarse de una muestra multisectorial; categorizada como variable dummy), el tamaño y la edad de la empresa son las variables de control que se han introducido sobre el desempeño organizativo, que es la variable dependiente de interés. Estas variables de control han sido tradicionalmente consideradas en la literatura como explicativas del desempeño (Aiken y Hage, 1971; Damanpour et al., 1989; Hitt, Hoskisson, y Kim, 1997).

4 Análisis de mediación 4.1

Introducción: ¿mediación o moderación? enfoque de Baron y Kenny (1986)

El

Mientras que la investigación orientada a la mediación está más interesada en el mecanismo que en la misma variable, la investigación sobre moderadores normalmente tiene un mayor interés en la variable predictora per se (Baron y Kenny, 1986). Tal y como se apuntó en el marco teórico, en un primer momento del problema de la investigación, desde el punto de vista teórico podríamos justificar un efecto mediador si de nuestra variable mediadora en la literatura existen referencias que la relacionen con la variable independiente (causalmente antecedente de la mediadora), por un lado, y con la variable resultado (la mediadora como antecedente de esta última), por el otro. En ausencia de estas relaciones, a priori, podríamos pensar que estamos ante una variable moderadora, no siendo esto óbice para que en un momento más avanzado de la investigación, mediante el contraste empírico, podamos llegar a soportar un efecto mediador, donde inicialmente sólo parecía existir moderación. Por lo tanto, la intención del investigador también es importante en la concepción moderadora o mediadora en función de sus objetivos, siempre y cuando tenga un sustento teórico y/o empírico suficiente en un sentido o en el otro. Por ejemplo, una interpretación moderadora de la relación normalmente implica, por razones metodológicas, una manipulación experimental como medio de establecer la independencia, mientras que una teoría que asigna un papel mediador al constructo está sólo en segundo lugar afectado de la manipulación independiente, por razones conceptuales, adquiriendo más importancia la validez de constructo. La variable mediadora se internaliza como parte del proceso que tiene lugar

155

156

Metodología de la investigación

entre la variable independiente y la dependiente: contribuye a destapar la “black box” que actúa como filtro del sistema de entradas y salidas. La referencia clásica sobre este tema es el artículo de Baron y Kenny (1986). La mayor parte de lo que sigue a continuación en esta sección viene directamente de este artículo clásico, por lo que para evitar referenciar de manera recurrente a estos autores, nótese que las consideraciones siguientes son originales e inéditas de estos autores. Diferenciamos entre dos funciones, a menudo confusas, de terceras variables: -

La función moderadora de terceras variables, que divide una variable independiente de referencia en subgrupos que establecen sus dominios de máxima eficacia respecto a una variable dependiente dada.

-

La función mediadora de una tercera variable, que representa el mecanismo generador a través del cual la variable independiente de referencia es capaz de influir en la variable dependiente de interés.

4.1.1

Naturaleza de variables moderadoras

Un moderador es una variable cualitativa o cuantitativa que afecta la dirección y/o la fuerza de la relación entre una variable independiente o predictor (también llamada explicativa o regresor) y una variable dependiente o criterio. Específicamente dentro de un marco de análisis correlacional, un moderador es una tercera variable que afecta a la correlación de orden cero entre otras dos variables. Un efecto moderador-

Análisis de mediación

157

interacción ocurre si la dirección de la correlación cambia o si la relación se reduce sustancialmente, en lugar de ser invertida. Lo verdaderamente importante en la hipótesis de moderación es que la interacción (producto del predictor por el moderador) sea significativa. Pueden también existir efectos principales significativos para el predictor y el moderador, pero estos no son relevantes conceptualmente para probar la hipótesis moderadora. Además de estas consideraciones básicas, es deseable que la variable moderadora no esté correlacionada ni con el predictor ni con el criterio (la variable dependiente) para proporcionar una clara interpretación en términos de interacción. Otra propiedad de la variable moderadora es que, a diferencia de la relación mediador-predictor (donde el predictor es causalmente antecedente al mediador), los moderadores y los predictores están al mismo nivel con respecto a su papel como variables causales antecedentes o exógenas a ciertos efectos criterio. Es decir, las variables moderadoras siempre funcionan como variables independientes, mientras que en la mediación cambian los roles desde los efectos a las causas, dependiendo de dónde centremos el análisis. La moderación implica que la relación causal entre dos variables cambia como una función de la variable moderadora. El análisis estadístico debe medir y probar el efecto diferencial de la variable independiente sobre la variable dependiente como una función del moderador. La manera de medir y probar los efectos diferenciales depende en parte del nivel de medición de la variable independiente y de la variable moderadora.

158

4.1.2

Metodología de la investigación

Naturaleza de variables mediadoras

Aunque la búsqueda sistemática de variables moderadoras es relativamente reciente, la importancia de variables mediadoras es mucho anterior. El modelo

SOR

(Estímulo-Organismo-Respuesta)

de

Woodworth

(1928)

reconoce que un organismo activo interviene entre estímulo y respuesta: es quizás la formulación más genérica de una hipótesis de mediación. La idea central de este modelo es que los efectos del estímulo en el comportamiento están mediados por diversos procesos de transformación internos para el organismo, entidades o procesos que intervienen entre las variables de entrada y las variables de salida. En general, una variable dada puede decirse que funciona como un mediador en la medida en que explica la relación entre el predictor y el criterio. Los mediadores explican cómo eventos materiales externos adquieren significado interno. Mientras que las variables moderadoras concretan cuándo tendrán lugar ciertos efectos, los mediadores hablan de cómo o por qué se producen estos efectos. Precisamente en esta investigación pretendemos responder a la pregunta de cómo o por qué mecanismo unos mediadores, las capacidades dinámicas, explican la relación entre la formación y el desempeño empresarial. Esto es, un proceso de mediación en el que las capacidades dinámicas se internalizan en esa relación entre predictor y criterio. Para aclarar el significado de la mediación, nos servimos de un path diagram (o diagrama de relaciones como un modelo para representar una cadena causal). La cadena causal básica o modelo de mediación simple supone un sistema de tres variables tal que hay dos caminos causales que

Análisis de mediación

159

alimentan a la variable de resultado: el impacto directo de la variable independiente y el impacto del mediador. Y además hay un camino desde la variable independiente a la mediadora. El Path Analysis frente a la Regresión Múltiple, nos permite examinar modelos causales de relaciones entre variables, mientras que la Regresión Múltiple no puede explicar los esquemas de relaciones causales entre variables. Una variable funciona como un mediador cuando se dan las siguientes condiciones: a) las variaciones en los niveles de la variable independiente explican significativamente las variaciones en el supuesto mediador (el mediador está correlacionado con la independiente y la independiente es antecedente causal del mediador); b) las variaciones en el mediador representan significativamente las variaciones en la variable dependiente (el mediador está correlacionado con la dependiente y es antecedente causal de ésta); y c) cuando los caminos a y b son controlados, una relación significativa

previa

(sin

variable

mediadora)

entre

las

variables

independiente y dependiente no es más significativa que el efecto indirecto de la variable mediadora, con la demostración más fuerte de mediación cuando el efecto directo es cero.

4.2

Modelos de operacionales

mediación.

Implicaciones

La aproximación estadística más popular para abordar el problema de la cuantificación de los procesos mediadores se basa en la propuesta de Baron y Kenny (1986) denominada estrategia, prueba o enfoque de pasos causales por Preacher y Hayes (2008). Siguen este enfoque los trabajos de Judd y Kenny (1981) y Kenny, Kashy y Bolger (1998). Aunque la prueba de pasos causales se propuso para la situación de un solo mediador, se puede extender al modelo de tres caminos. Este enfoque requiere probar que el efecto total de la variable independiente sobre la dependiente es significativo. Otra prueba de pasos causales es la que proponen MacKinnon, Lockwood, Hoffman, West y Sheets (2002), llamada prueba de significación conjunta. Ésta se basa en la definición de mediación que hacen James y Brett (1984). Se diferencia de las propuestas de Kenny y otros (Baron y Kenny, 1986; Judd y Kenny, 1981; Kenny et al., 1998) en que no requiere que la relación entre el predictor y la variable resultado sea significativa. Igualmente esta prueba se propuso para la situación de un solo mediador, pero puede ser fácilmente generalizada al contexto de tres caminos. Así, en un modelo de mediación de tres caminos, la prueba de significación conjunta de MacKinnon et al. (2002) encuentra evidencia para la mediación si cada uno de los tres caminos en el efecto mediado es significativamente distinto de cero (Taylor et al., 2008, p. 244). El enfoque de pasos causales soporta las proposiciones del método de estudio de casos. Por su parte, para fsQCA, al tratarse de un método comparativo, también aplica el enfoque de pasos causales, por lo que las relaciones son analizadas de dos en dos en sucesivos pasos o etapas. Con este

160

Análisis de mediación

161

fin, se ponen a prueba las subhipótesis que permiten operacionalizar la aplicación de este método. MacKinnon y otros (MacKinnon et al., 2002; MacKinnon, Lockwood, y Williams, 2004) distinguen además del enfoque de pasos causales otros tres métodos para probar la mediación: a) pruebas de los productos de coeficientes; b) pruebas de las diferencias en coeficientes; y c) métodos de remuestreo (Taylor et al., 2008). Entre los métodos de remuestreo se encuentra el procedimiento de bootstrapping. De acuerdo con nuestro modelo de investigación (Figura 7bc), H2, H3 y H4 representan hipótesis de mediación, que postulan cómo, o a través de qué medios, una variable independiente (formación) afecta a una variable dependiente (desempeño organizativo) a través de variables mediadoras o mediadores (capacidades dinámicas de absorción e innovación) (Preacher y Hayes, 2008). PLS path analysis permite evaluar los modelos de mediación y pone a prueba

las

hipótesis

de

mediación

utilizando

el

procedimiento

de

bootstrapping (Hayes, Preacher, y Myers, 2011). En consecuencia, este estudio aplica el procedimiento de bootstrapping para probar la mediación, es decir, la importancia de los efectos indirectos. Bootstrapping es un procedimiento de remuestreo no paramétrico adecuado para el análisis de la mediación tanto simple como múltiple. No impone suposiciones sobre la forma de distribución de las variables o de la muestra y se puede aplicar a tamaños muestrales pequeños con más confianza. Por lo tanto, el enfoque es perfectamente adecuado para el método PLS-SEM (Hair et al., 2014). Incluso autores como MacKinnon, Lockwood y Williams (2004) demuestran que este procedimiento presenta mayor rendimiento y niveles más altos de

162

Metodología de la investigación

potencia estadística que otras formas tradicionales de probar las hipótesis de mediación como el test de Sobel (Sobel, 1982, 1986), que exige una distribución normal de la muestra de los efectos indirectos junto con otros inconvenientes que no permiten su aplicación con PLS. En la misma dirección, Zhao, Lynch Jr y Chen (2010) afirman que el test de Sobel, bajo ciertas condiciones, tiene poco poder en comparación con las nuevas pruebas de bootstrap de Preacher y Hayes (2004, 2008). El test de Sobel funciona bien sólo en grandes muestras. Además, si se tienen los datos en bruto, el procedimiento de bootstrapping ofrece una alternativa mucho mejor que no impone supuestos en la distribución. Por lo tanto, las hipótesis de mediación (H2, H3 y H4) y subhipótesis que se derivan de ellas son contrastadas mediante PLS-SEM y path analysis (bootstrapping, tal y como se ha adelantado). PLS-SEM y fsQCA se aplican para cada uno de los dos modelos de mediación propuestos. A saber: -

Modelo B: modelo de mediación simple de la capacidad de absorción, es decir, prueba si la formación afecta al desempeño a través de la capacidad de absorción (hipótesis de mediación H2).

-

Modelo C: model with a three-path mediated effect o modelo de mediación múltiple de tres trayectorias o caminos (Hayes, 2009; Taylor et al., 2008). Al modelo anterior de mediación simple le hemos introducido una segunda variable mediadora, la capacidad de innovación. Por lo que, volvemos a evaluar la hipótesis de mediación H2 para este nuevo modelo completo de mediación múltiple, junto con las nuevas hipótesis de mediación generadas por la segunda

Análisis de mediación

163

variable mediadora (H3 y H4), poniendo a prueba todas las hipótesis de mediación en un mismo modelo. Finalmente, para comprobar que la introducción de una segunda variable mediadora consigue explicar mejor que el modelo de mediación simple la relación entre formación y desempeño, se comparan los dos modelos de mediación B y C. La Figura 7a describe el efecto total de la formación sobre el desempeño organizativo, siendo c el coeficiente path o peso de regresión estandarizado (path coefficient, beta) de la formación sobre el desempeño organizativo. A este efecto total se puede llegar a él a través de una variedad de fuerzas directas e indirectas (Hayes, 2009). Específicamente, en la Figura 7b (modelo B) el efecto total de la formación sobre el desempeño se puede expresar como la suma de los efectos directo e indirecto, siendo este último estimado por el producto de los coeficientes path en la cadena de mediación. Así, c = c′ + a1b1, siendo el último término el efecto indirecto, mientras que c' es el efecto directo de la formación en el desempeño (H1) controlando la variable mediadora capacidad de absorción. En la Figura 7c (modelo C), el efecto total de la formación sobre el desempeño asimismo se puede expresar como la suma de los efectos directo e indirecto, siendo este último estimado por el producto de los coeficientes path, en esta ocasión, para cada uno de los caminos de la cadena de mediación (Alwin y Hauser, 1975). De esta manera, c = c′ + a1b1 + a2b2 + a1a3b2, siendo los tres últimos términos los efectos indirectos específicos y la suma de ellos, el efecto indirecto total (Hayes, 2009), mientras que c' es igualmente el efecto directo de la formación en el desempeño (H1),

164

Metodología de la investigación

controlando

ahora

ambos

mediadores

(capacidades

de

absorción

e

innovación) (Taylor et al., 2008). La ventaja de este enfoque es que es capaz de aislar el efecto indirecto de ambas variables mediadoras, es decir, la capacidad de absorción (H2: a1b1) y la capacidad de innovación (H3: a2b2). Además, este método permite el análisis de los efectos indirectos que pasan a su vez por ambos mediadores en una serie (H4: a1a3b2) (van Jaarsveld, Walker, y Skarlicki, 2010).

Capítulo Cuatro Resultados

Capítulo 4

Resultados

1 Introducción Primero se presentan los resultados del estudio de casos. Mediante un modelo en dos etapas (enfoque de pasos causales) (Preacher y Hayes, 2008; Smith, 1982; Taylor et al., 2008), con la primera proposición analizaremos cómo la formación afecta a las capacidades dinámicas de absorción y en la segunda etapa, con la segunda proposición, estudiaremos cómo las capacidades dinámicas de absorción afectan a los resultados. Estas dos proposiciones sirven de base en la fase cuantitativa de la investigación y equivalen a las subhipótesis H2a y H2b que conformarán los dos pasos causales de la primera hipótesis de mediación de la capacidad de absorción, como se verá en las secciones siguientes. Al utilizar en esta primera fase de investigación exploratoria el sesgo de empresas familiares, la tercera proposición permitirá examinar si los planes de formación prevén una formación específica para los sucesores potenciales, ya que esta cuestión podría afectar a la sucesión en la empresa familiar. A continuación, los resultados de esta investigación han sido estructurados para cada uno de los dos modelos de mediación simple (modelo B) y múltiple (modelo C: model with a three-path mediated effect), y según la aplicación de las dos metodologías PLS-SEM y fsQCA. Por la naturaleza y los procedimientos de análisis de mediación, el modelo A se trata incluido en los análisis de los modelos de mediación B y C. Por último, se comparan los 167

168

Resultados

resultados obtenidos en los modelos A, B y C desde los métodos PLS-SEM (Table V) y fsQCA (Table IX). Para la interpretación y análisis de modelos PLS-SEM se desarrollan dos etapas distintas (Barclay et al., 1995): 1) análisis del modelo de medida (outer model); 2) análisis del modelo estructural (inner model). Esta secuencia asegura que las escalas de medida propuestas son válidas y fiables. Tal y como se ha indicado en la sección correspondiente a la medida de variables, todos los constructos son reflectivos siguiendo las escalas validadas y las recomendaciones de la literatura para distinguir cuándo utilizar indicadores reflectivos o formativos (Jarvis, Mackenzie, y Podsakoff, 2003; MacKenzie, Podsakoff, y Jarvis, 2005), por lo que los modelos de medida se operacionalizan reflectivamente. La evaluación de los modelos de medida reflectivos examina su fiabilidad y validez (Henseler, Ringle, y Sinkovics, 2009), en concreto la fiabilidad individual del ítem, la fiabilidad de constructo y la validez convergente y discriminante (Hair, Sarstedt, Ringle, y Mena, 2012), como se verá en las secciones que siguen. Para el modelo estructural se evaluará el signo, la magnitud y la significación de las relaciones entre las distintas variables (coeficientes path estructurales: β), la varianza explicada de las variables endógenas (R2) y el test Stone-Geisser (Q2). Además, al tratarse de un modelo de medida reflectivo (Hair et al., 2012), podemos aplicar el criterio global de bondad de ajuste Goodness-of-fit (GoF) (Tenenhaus, Vinzi, Chatelin, y Lauro, 2005). Los coeficientes path o pesos de regresión estandarizados (β) representan la medida en la que las variables predictoras contribuyen a la varianza explicada de las variables endógenas, es decir, indican la fuerza relativa de las relaciones estadísticas. Estos coeficientes path para ser considerados

Introducción

169

significativos deberían alcanzar al menos un valor de 0.2, e idealmente superior a 0.3 (Chin, 1998a). En este sentido, Falk y Miller (1992) señalan el cálculo de la varianza explicada en un constructo endógeno por otra variable latente como el valor absoluto del producto de β por su correspondiente coeficiente de correlación entre ambas variables, proponiendo que una variable predictora debería explicar al menos el 1.5% de la varianza en una variable endógena o predecida, esto es, la varianza explicada de una variable antecedente a la variable endógena que explica debe presentar al menos un valor de 0.015. Por su parte, la varianza explicada de las variables endógenas (R2) determina qué cantidad de la varianza de las variables endógenas es explicada por los constructos que las predicen. Falk y Miller (1992) señalan que R2 debería ser mayor o igual a 0.1. Chin (1998b) califica los niveles de R2 como débil (R2: 0.19), moderado (R2: 0.33) y sustancial (R2: 0.67). El siguiente indicador valorado es el índice de redundancia de validación cruzada o algoritmo blindfolding Q2 Stone-Geisser (Geisser, 1974, 1975; Stone, 1974) para constructos endógenos reflectivos que se obtiene utilizando el procedimiento blindfolding (Chin, 2010). Este procedimiento sólo es aplicable a variables endógenas reflectivas y constructos endógenos de un solo ítem (Hair et al., 2014). Q2 es un indicador de la relevancia predictiva del modelo path o estructural (Chin, 1998b). En el modelo estructural, los valores Q2 mayores que cero para una cierta variable latente endógena reflectiva indican relevancia predictiva del modelo path para ese constructo particular, mientras que un Q2 menor de 0 sugiere falta de relevancia predictiva en el modelo para esa variable (Hair et al., 2014). Para evaluar la significación estadística de los coeficientes path se generan los errores estándar y las t-statistics (prueba pseudo-paramétrica) a partir del procedimiento bootstrapping (5000 submuestras) (Hair et al., 2011). Al

170

Resultados

mismo tiempo, siguiendo un enfoque no paramétrico (no basado en ningún tipo de distribución), se reportan los intervalos de confianza bootstrap de los coeficientes de regresión estandarizados y de los efectos indirectos para las hipótesis de mediación. Siguiendo a Henseler et al. (2009): si el intervalo de confianza para el coeficiente path estimado no contiene el cero significa que el coeficiente path estimado es significativamente diferente de cero con una confianza del nivel porcentual con el que se hayan calculado los intervalos de confianza (análogamente se interpreta la significación de los intervalos de confianza para las hipótesis de mediación, como veremos más adelante). En concreto, se aplica el enfoque percentil sobre remuestreo bootstrap con una confianza del 95%. Este enfoque tiene la ventaja de que no presupone ningún tipo de distribución de los datos (Chin, 2010). La forma seleccionada para construir el modelo de orden superior (ACAP, innovación y desempeño son constructos multidimensionales) ha sido el uso de las puntuaciones de las variables latentes o enfoque en dos pasos “TwoStep Approach” (Agarwal y Karahanna, 2000; Chin, 2010; Henseler y Chin, 2010; Henseler, Wilson, Götz, y Hautvast, 2007; R. T. Wright, Campbell, Thatcher, y Roberts, 2012) ya que este enfoque produce estimaciones más consistentes y menos sesgadas en el caso de muestras pequeñas que otros métodos disponibles para armar constructos multidimensionales (Wilson y Henseler, 2007). En cuanto al tratamiento de las variables de control, tanto siguiendo un modelo de regresión lineal de las variables de control, utilizadas como independientes, sobre la variable dependiente; como siguiendo a Fichman y Kemerer (1997), comparando el modelo completo con dos anidados (modelo teórico y modelo de control); como con el método de Liang, Saraf, Hu y Xue (2007) donde las variables de control son incluidas como variables

Introducción

171

independientes en un segundo modelo estructural relacionándolas con la variable dependiente de interés y los coeficientes path del modelo de efectos directos son comparados con respecto a su dirección y significación excluyendo e incluyendo las variables de control en el modelo; la aplicación de todos estos métodos de análisis de las variables de control consideradas en esta investigación obtiene que éstas no revelan ningún path significativo con el desempeño organizativo. Por este motivo, las variables de control son excluidas de los modelos. En fsQCA, para agregar los valores de las variables latentes en las input conditions se han empleado las medias aritméticas de las puntuaciones de los distintos indicadores de los constructos de primer y de segundo orden. Para la calibración de los datos, el software fsQCA ofrece una función para este fin con la siguiente estructura: f_cod = Calibrate (cod, full, mid, nonfull). Cod es la condición causal de entrada para la calibración, f_cod es la condición causal difusa (Moreno-Garcia, Rodriguez-Benitez, Giralt, y Castillo, 2014; Zadeh, 1965), y full, mid, non-full son los tres valores que definen el conjunto difuso (fuzzy set) en el proceso de calibración. En este análisis, los valores full, mid, non-full son 7, 5 y 3, respectivamente (Figura 3). En este proceso se ha obtenido la condición difusa para cada condición denominando al código de la variable original y añadiendo “fs”. Por ejemplo, para la condición de entrada (exq) se ha utilizado la función Exqfs = Calibrate (exq, 7, 5, 3), siendo “fs” la condición difusa que se ha añadido a la condición de entrada.

2 Método de estudio de casos (tres casos) Como indicamos en la metodología, valiéndonos de la escala desarrollada por Flatten et al. (2011) para medir la ACAP, la Tabla XX que sigue a continuación, en la que también se ha hecho constar el año de creación y número de empleados de las empresas estudiadas, presenta los resultados obtenidos. Los autores de esta escala sostienen que la medida que proponen hace posible la comparación de la ACAP de una empresa con otras empresas, proporcionando una base para la determinación de qué inversiones adicionales deben realizarse para actualizar y mejorar el uso de la ACAP, proporcionando a los administradores una herramienta útil con la cual evaluar sus fortalezas y debilidades de las empresas en relación con la ACAP. Tabla XX. Resultados de la ACAP Caso A

Caso B

Caso C

Año de creación Número de empleados

1962 Más de 80000

1977 Más de 70000

1978 Más de 800

Capacidad de absorción (escala de 7 puntos) Factor de eficiencia (RACAP/PACAP) Ratio de eficiencia (RACAP/(PACAP+RACAP)) Adquisición Media Asimilación Media Transformación Media Explotación Media

5.06 1.06 0.51

5.38 0.98 0.49

5.81 1.02 0.50

6.33

4.33

5.00

3.50

6.50

6.50

5.75

6.00

4.75

4.66

4.66

7.00

Para analizar la conexión entre la formación realizada, la ACAP y el desempeño en las empresas familiares (en adelante, EF) analizadas, desarrollamos las proposiciones que siguen.

172

2.1

Proposición 1 (H2a). La formación positivamente sobre la ACAP

influye

A partir de los datos obtenidos del análisis de los casos se puede observar que los factores de formación más favorables, tanto en términos de política de formación como indicadores de formación de capital intelectual, han influido de forma positiva sobre la ACAP de las tres empresas. Asimismo, las condiciones de formación mejoran tanto el factor como el ratio de eficiencia de la ACAP: las tres empresas presentan buenas condiciones de formación que se corresponden con buenos indicadores de eficiencia de la ACAP. La formación está relacionada positivamente con una mejor ACAP tanto potencial como realizada: la empresa C posee los factores de formación más favorables que coinciden con un nivel de desarrollo de la ACAP, potencial y realizada, más elevado. A su vez, los factores de formación estudiados explican las diferencias de desarrollo entre las distintas dimensiones de la ACAP. Los factores de formación influyen en cada una de las dimensiones de la ACAP, según se examina a continuación, relacionando los ítems de formación mejor valorados por cada una de las tres empresas con las dimensiones de la ACAP, y con otros facilitadores e inhibidores de la ACAP: factores contingentes, carácter proactivo-reactivo, tamaño y edad de la empresa.

2.1.1

Adquisición

Ésta se refiere a la capacidad de una empresa para identificar y obtener conocimiento de fuentes externas. Las tres empresas demuestran un alto grado de capacitación continuada de sus trabajadores, dedicación y simultaneidad por la búsqueda y adquisición de conocimiento.

173

174

Resultados

Con la realización de acciones formativas buscan la actualización y adquisición de conocimientos y consideran que la formación es un modo por el que los empleados adquieren conocimientos que aumentan su valor profesional. Recurren a entidades externas para el desarrollo de las acciones formativas, sobre todo en los casos B y C que recurren a centros privados (academias, consultorías, etc.) y asociaciones empresariales. La empresa C considera muy importante que la empresa utilice recursos externos para obtener información. Al respecto, su director general señala que:

“Recibimos

información

diaria

de

revistas

especializadas,

organizaciones empresariales, asociaciones sectoriales, prensa generalista, centros de desarrollo tecnológico, etcétera”. Para el caso A, en palabras de su director de formación: “Nos alimentamos de formadores internos y externos, consultorías de habilidades y colaboramos con centros educativos, universidades y centros de investigación punteros”. Destaca la colaboración de esta empresa, que presenta el mejor valor en Adquisición, con la universidad como fuente de conocimiento. Como área de mejora en cuanto a la Adquisición, declara que desea mejorar los sistemas para controlar correctamente la periodicidad de la formación en toda la plantilla, dado su gran tamaño. Esto afectaría a la velocidad del conocimiento, como relación de los conocimientos adquiridos en el tiempo.

Método de estudio de casos (tres casos)

2.1.2

175

Asimilación

La asimilación define las rutinas de la empresa para lograr una comunicación interna adecuada (Jansen et al., 2005; Tu, Vonderembse, Ragu-Nathan, y Sharkey, 2006) y los procesos que permiten analizar, procesar, interpretar y comprender la información obtenida de fuentes externas. El entendimiento favorece la asimilación para procesar e interiorizar el conocimiento externo (Zahra y George, 2002). En relación con la formación, la adecuación de la misma para la interpretación del conocimiento obtenido es un indicador de la capacidad de asimilación (Lane y Lubatkin, 1998; Lenox y King, 2004). Entre los factores de formación medidos, las tres empresas otorgan un alto valor al hecho de que la formación impartida en los últimos años ha contribuido en conseguir la mejora de las relaciones internas en la empresa. Igualmente otorgan una alta puntuación al ítem de que a través de la formación la organización actualiza a los empleados sobre los cambios que ocurren en ella. Así, el departamento de formación de la empresa A colabora con todas las áreas y productos de la empresa para trabajar conjuntamente las áreas de desarrollo. La empresa B reconoce que desde finales de 2007, con la aparición de los primeros signos de la crisis económica, ha tomado importantes medidas como la mejora de los procesos internos, manteniendo reuniones con todos los interproveedores y con la mayoría de los proveedores, para identificar mejoras. Para la empresa C la comunicación es fundamental y fluida. Tienen establecido un sistema de reuniones diarias de 5 minutos en cada una de las líneas de trabajo y una reunión diaria de 30 minutos con

176

Resultados

mandos intermedios de todos los departamentos, para poner en común los problemas y las soluciones de mejora. Otro de los ítems que las tres empresas consideran muy importante en relación a la Asimilación es el procedimiento formativo que siguen cuando se produce la incorporación de nuevo personal: “cuando un trabajador nuevo se incorpora recibe instrucción sobre la empresa” y la “capacitación del personal recién incorporado” es uno de los objetivos principales que persiguen con la realización de acciones formativas. En el caso A existe un programa de inicio que incluye las materias corporativas en formación presencial y posteriormente un programa de aspectos técnicos que depende del área en que se incorpore el trabajador. Para el personal de servicios, existe un kit de acogida general y, más tarde, formación en el puesto de trabajo. En el caso B, los nuevos empleados reciben un curso de 6 semanas de duración. Por último, en cuanto al uso de las nuevas tecnologías para impartir la formación, en los tres casos destaca el uso de internet, siendo además muy importante la intranet y la formación e-learning en el caso A. Teóricamente, el uso de las nuevas tecnologías para la comunicación favorecería la capacidad de asimilación (Jansen et al., 2005; Lane y Lubatkin, 1998).

2.1.3

Transformación

La transformación denota la capacidad de una empresa para desarrollar y perfeccionar las rutinas que facilitan la combinación de los conocimientos existentes y los nuevos conocimientos adquiridos y asimilados. Esto se logra mediante la adición o eliminación de conocimiento o simplemente

Método de estudio de casos (tres casos)

177

interpretando el mismo conocimiento de una manera diferente (Zahra y George, 2002). En las tres empresas se concede gran importancia a que la formación debe ser aplicable al trabajo. También, se considera que existe correspondencia entre los cursos y las necesidades reales de la empresa. Observamos que en todos los casos la evaluación de la formación es continua y formativa, combinando conocimiento nuevo con el conocimiento ya existente. No obstante, la empresa B, que es la que mayor capacidad de transformación presenta, otorga más importancia a la evaluación de determinados aspectos de la formación como: a) los conocimientos adquiridos al finalizar la etapa formativa; b) la contribución que la formación impartida puede generar en la orientación de la empresa a largo plazo; c) la aplicación que hacen los formandos de los conocimientos adquiridos en el puesto de trabajo. En el mismo sentido, en este caso B, son los propios trabajadores y los formadores los encargados principales de realizar la evaluación, mientras que para el caso C, que es el que menor puntuación obtiene en Transformación, la evaluación la realizan sobre todo los responsables jerárquicos. Destacamos también que en este caso C quienes detectan las necesidades de un programa de formación son el director del departamento o área afectada y el departamento de formación o de recursos humanos, mientras que para el caso B todos los trabajadores participan en la detección de las necesidades de formación. Estas prácticas de la empresa B, frente a la empresa C, favorecerían la capacidad de transformación de las acciones formativas en la medida en que toda la organización participa tanto en la evaluación como en la detección de las necesidades de formación que van a condicionar el nuevo conocimiento o acciones formativas futuras.

178

Resultados

2.1.4

Explotación

Por explotación entendemos la capacidad de una empresa para mejorar, ampliar y utilizar sus competencias existentes, o crear otras nuevas, mediante el conocimiento transformado. La explotación es evidente, por ejemplo en los nuevos emprendimientos que capturan conocimiento de su mercado, de la competencia y de clientes para crear nuevas competencias (Zahra y George, 2002). Las competencias centrales (core competences) y los recursos obtenidos representan la importancia de la explotación, siendo sus componentes el uso y la implementación. En las tres empresas hay una buena predisposición o propensión positiva tanto hacia el uso de los nuevos conocimientos derivados de la formación como hacia su implementación manifestada a través de las innovaciones tecnológicas. En particular, en relación a los factores de formación mejor valorados: -

No tienen miedo al cambio que implica la aplicación de la nueva formación.

-

La formación es un gasto necesario para que los empleados “aprendan” a hacer su trabajo.

-

Los principios de cultura que más valoran de sus empresas son: a) que sus empleados experimentan e implantan sus ideas en la jornada de trabajo; b) los errores son parte del aprendizaje y son tolerados hasta un cierto nivel.

Método de estudio de casos (tres casos)

-

179

Consideran como necesidades de formación más importantes: a) tecnologías de la información (informática y comunicaciones); b) prevención de riesgos y seguridad laboral, que coincide con la reducción del número de accidentes de trabajo como uno de los objetivos de la formación de mayor puntuación; c) conocimientos de proceso, productos y servicios; d) tecnologías de producción y servicios (mantenimiento y otros); y e) formación para la atención al cliente, coincidente con otro de los objetivos de formación que también consideran más importante: satisfacer las exigencias de los clientes. En cuanto a esto último, la empresa B declara que las quejas que reciben en el Servicio de Atención al Cliente se perciben como oportunidades de mejora.

-

El caso C, que es el que presenta la máxima capacidad de explotación, otorga, en comparación con las otras dos empresas, una mayor importancia a los conocimientos de proceso, productos y servicios; tecnologías de producción y servicios (mantenimiento y otros); y formación en creatividad.

En cuanto al gasto en I+D, tanto en el caso A como B, tiene una importancia relativa, que contrasta con la empresa de menor tamaño estudiada: la empresa C presenta un esfuerzo en I+D relativamente importante coincidente con que es la empresa con mayor ACAP y, en particular, mayor capacidad de explotación. Según nos declara su director general: “Nos parece necesario innovar en nuestros procesos así como en nuestros productos; contamos con departamento de I+D+i y avanzamos en nuevos desarrollos en sistemas de información, en maquinaria más eficiente,

180

Resultados

en nuevos sistemas de producción, etc.”. W. M. Cohen y Levinthal (1989) consideraban que la sensibilidad de la actividad de I+D a los incentivos de aprendizaje era un buen indicador de la importancia de la ACAP. En los tres casos se observa una correlación positiva entre el gasto relativo en formación y el gasto relativo en I+D: las empresas que dedican más dinero a formación también invierten más en I+D, y a la inversa.

2.1.5

Factores contingentes de la ACAP

Zahra y George (2002) identifican los activadores, los mecanismos de integración social y los regímenes de apropiabilidad como las contingencias clave que afectan a la ACAP.

Activadores Son los que moderan el impacto que las fuentes de conocimiento y la experiencia tienen sobre el desarrollo de la ACAP. Son eventos que impulsan a las empresas a responder a determinados estímulos internos o externos (Zahra y George, 2002). La actual crisis económica es, según estos autores, un activador interno de la ACAP. La crisis ha influido negativamente en la organización de actividades formativas por parte de las empresas (European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions, 2011). Este hecho también lo comprobamos en los casos del presente estudio. Sin embargo, una crisis, a pesar de lo negativo, puede intensificar los esfuerzos de una empresa para lograr y aprender nuevas habilidades y adquirir nuevos conocimientos que

Método de estudio de casos (tres casos)

181

aumentan la ACAP (Zahra y George, 2002). La formación es más importante, si cabe, en tiempos de crisis, puesto que los cambios originados por la crisis exigen nuevas capacidades.

Mecanismos de Integración Social Zahra y George (2002) proponen que el uso de los mecanismos de integración

social

disminuye

las

barreras

entre

la

asimilación

y

transformación y, por ende, aumenta la ACAP. Todorova y Durisin (2007) argumentan que la influencia moderadora de la integración social afecta a todos los componentes de la ACAP y, por tanto, proponen este cambio en el modelo de Zahra y George (2002). En nuestro estudio encontramos que las tres empresas, especialmente los casos B y C, con mayor ACAP realizada, valoran por encima de otros factores de formación los siguientes: -

Entre los principios de cultura de mi empresa, animamos a los empleados a intercambiar conocimientos, a nivel informal.

-

Entre las necesidades de formación más apropiada para mi empresa se encuentra la formación en trabajo en equipo.

-

La formación impartida en los últimos años ha contribuido en conseguir en gran medida mejor disposición para el trabajo en equipo.

182

Resultados

Regímenes de Apropiabilidad Zahra y George (2002) defienden que los regímenes de apropiabilidad moderan la relación entre la ACAP y su resultado en términos de obtención de ventaja competitiva sostenible. La ventaja competitiva de una empresa no sólo depende de la sostenibilidad de sus rentas, sino también de la habilidad para apropiárselas (Grant, 1995). Los estudios de apropiabilidad se tornan especialmente complicados cuando nos referimos al conocimiento y las habilidades de las personas, ya que éstas pueden tener la posibilidad de abandonar la empresa e irse a la competencia y/o alcanzar un poder de negociación tal que deje a la empresa sin beneficio adicional alguno (Araujo et al., 2006). La apropiación del conocimiento abarca tanto la capacidad de retención del personal, como la capacidad de absorción del conocimiento individual y su transformación en rutinas organizativas mediante el proceso de aprendizaje (Basterretxea y Albizu, 2010). Por lo tanto, la apropiabilidad de la formación de recursos humanos va a depender: a) de la durabilidad del trabajador en la empresa, ya que un recurso duradero favorece el sostenimiento de la ventaja competitiva (Grant, 1991, 1995); y b) de la ACAP. En nuestra investigación, tanto en el caso B como C (el caso A, en menor medida), el ascenso profesional es el incentivo que más utilizan para motivar a los trabajadores en la realización de acciones formativas. Por ejemplo, la empresa B, según nos declara, fomenta la durabilidad de sus recursos humanos a través de la promoción: “la promoción de la plantilla y todos los directivos son fruto de la promoción interna”. Otra peculiaridad de su

Método de estudio de casos (tres casos)

183

política de recursos humanos es que apuesta por la conciliación de la vida personal y familiar con el trabajo, lo que ayuda a retener a los trabajadores.

2.1.6

Necesidades actuales-futuras

Las organizaciones con mayores niveles de ACAP tienden a ser más proactivas, aprovechando las oportunidades presentes en el entorno, independientemente

de

los

resultados

actuales.

En

cambio,

las

organizaciones que tienen una ACAP modesta tienden a ser reactivas, en busca de nuevas alternativas en respuesta a la falta de algún criterio de desempeño (W. M. Cohen y Levinthal, 1990). Cuando preguntamos: “Señalar si la formación responde a necesidades actuales y/o exigencias de las cualificaciones futuras” intentamos conocer el carácter reactivo (la formación responde a necesidades actuales) o proactivo (la formación trata de cubrir exigencias de cualificaciones futuras en la empresa) (Leal Millán, Alfaro de Prado Sagrera, Rodríguez Félix, y Román Onsalo, 1999). En principio, coincide que la empresa C (mayor ACAP) responde de forma proactiva, frente al caso A (menor ACAP), responde de forma reactiva.

2.1.7

Tamaño y edad de la empresa

El tamaño y la edad se han utilizado para argumentar que las empresas más grandes y de más edad tienen una mayor ACAP porque probablemente han acumulado conocimientos y desarrollado rutinas y procesos que facilitan la asimilación y la innovación, sin embargo, la evidencia empírica es menos concluyente (Lane et al., 2006). “La influencia que el tamaño de una

184

Resultados

organización ejerce sobre su ACAP no está demasiado clara en la literatura” (Camisón y Forés, 2007, p. 9). Por otra parte, cuanto mayor es el tamaño de la empresa, mayores son las posibilidades de que éstas formen a sus trabajadores y la intensidad de las actividades formativas se incrementará (Salinero, 2006). No obstante, algunos estudios evidencian que esta relación no siempre es positiva. Resultados de trabajos como los de Pinazo, Prieto y Salanova (1997) indican que las pequeñas empresas y no las grandes son las más significativamente relacionadas con la formación en la empresa. Por su parte, Román (1996) mantiene que no son las grandes empresas las que más recursos monetarios invierten en cualificar a su personal. Nuestro hallazgo es que la ACAP se relaciona de manera inversa con el tamaño y la edad en los casos estudiados, siendo el caso C la empresa más joven y pequeña, pero la de mayor ACAP y el caso A, la empresa más antigua y grande, pero la de menor ACAP. Asimismo, el esfuerzo de formación relativo también es más significativo en el caso C. Liao, Welsch y Stoica (2003) proponen que las empresas pequeñas son más capaces de responder a los cambios y más innovadoras, debido a la menor burocracia y jerarquía de sus estructuras organizativas.

2.2

Proposición 2 (H2b). La ACAP positivamente sobre el desempeño

influye

Como medida del desempeño empresarial hemos tomado las variables relativas a la retroalimentación de la política de formación. Hemos utilizado, por tanto, una medida subjetiva para estos resultados: la opinión de los directivos en relación con una serie de ítems de desempeño empresarial (Salinero, 2006). El uso de otras variables de resultado más objetivas, como la rentabilidad económica, sólo sería viable desde la perspectiva de un análisis cuantitativo. El resultado obtenido es que las empresas con mayor ACAP presentan mejores valoraciones de los ítems de formación que mejoran el desempeño, es decir, la relación entre formación de personal y resultados empresariales es positiva, pero la intensidad de dicha relación depende del nivel de desarrollo de la ACAP. Entre los problemas que se les planteó a los encuestados en cuanto a dificultades de la formación, los ítems con los que estaban menos de acuerdo, ya que no lo consideraban un problema como tal, fueron: a) temor a la pérdida del personal una vez formado; b) no encontrar resultados inmediatos a corto plazo; c) los trabajadores de más edad reciben menos formación, porque es más difícil rentabilizarla (argumento que era defendido en trabajos como los de Peralta, 2000). Cuando los encuestados nos respondieron sobre qué era la formación para ellos, las tres empresas, pero sobre todo la empresa C, la relacionan con un alto valor como una inversión empresarial y una forma de aumentar la rentabilidad de la empresa.

185

186

Resultados

A la pregunta de qué se espera conseguir con la formación, las respuestas que se obtuvieron a los ítems planteados fueron bastante similares en las tres empresas: mejora de resultados empresariales e incrementar los niveles de productividad en la empresa. Estos ítems también fueron los más valorados en cuanto a la contribución de la formación impartida en los últimos años. No obstante, la empresa A, con menor ACAP, valoró estos ítems menos que las otras dos empresas. Otros de los ítems mejor valorados fueron la mejora de la calidad de los productos o servicios y la reducción del número de accidentes de trabajo. Además de esto, según la empresa C, la formación impartida en los últimos años también ha contribuido en gran medida a la mejora en la situación de la organización con respecto a la competencia.

2.3

Proposición 3. La formación a descendientes que se incluye en los planes de formación empresariales favorecen la sucesión

En relación al problema de la sucesión, ni el caso A ni B incluyen ningún tipo de formación en los temas de empresas familiares dirigida a los descendientes familiares. El caso C, por el contrario, declara incluir la formación de descendientes en sus planes de formación. En palabras de su director general: “En esta empresa, la familia siempre se ha apoyado en personas que valoran mucho la lealtad y la familia. En la empresa hay trabajando hijos, bien preparados académicamente, de todos los hermanos”.

187

3 Método de estudio de casos (seis casos) El estudio de casos sobre seis casos permite corroborar esencialmente los resultados obtenidos para las proposiciones anteriormente enunciadas. Destacamos algunos matices que resultan del análisis de los tres casos adicionales sobre los resultados previos, aunque en general todos redundan en los mismos resultados. Proposición 1 (H2a). La formación influye positivamente sobre la ACAP. En efecto, se obtiene que los factores de formación más favorables, tanto en términos de política de formación como indicadores de formación de capital intelectual, han influido de forma positiva sobre la ACAP en los seis casos estudiados. Los casos que presentan mejores condiciones de formación se corresponden con mejores indicadores de eficiencia de la ACAP. A su vez, los factores de formación estudiados explican las diferencias de desarrollo entre las distintas dimensiones de la ACAP. En cuanto a los mecanismos de integración social, junto a los casos B y C, el caso E, todos ellos con mayor ACAP realizada, valoran por encima de otros factores de formación los mismos anteriormente citados. Al igual que B y C, en el caso F el ascenso profesional es el incentivo que más utiliza para motivar a los trabajadores en la realización de acciones formativas. Los casos E y F, junto con B y C, responden de forma proactiva, frente al resto de casos (con menor ACAP) que responden de forma reactiva. Proposición 2 (H2b). La ACAP influye positivamente sobre el desempeño. El resultado obtenido es que las empresas con mayor ACAP presentan mejores valoraciones de desempeño. Por ejemplo, cuando los encuestados 188

Método de estudio de casos (seis casos)

189

respondieron sobre qué era la formación para ellos, las seis empresas, pero sobre todo aquellos casos con mejor ACAP, la relacionan con un alto valor como una inversión empresarial y una forma de aumentar la rentabilidad de la empresa. A la pregunta de qué se espera conseguir con la formación, las respuestas que destacaron en los casos con mejor ACAP fueron la mejora de resultados empresariales y el incremento de los niveles de productividad en la empresa. También en los casos que poseen mejor ACAP, la formación impartida en los últimos años también ha contribuido en gran medida a la mejora en la situación de la organización con respecto a la competencia. En definitiva, el estudio de casos confirma que la formación mejora la ACAP y ésta, a su vez, el desempeño organizacional. Proposición 3. La formación a descendientes que se incluye en los planes de formación empresariales favorecen la sucesión. Ninguno de los casos estudiados incluyen ningún tipo de formación en los temas de empresas familiares dirigida a los descendientes familiares, salvo el caso C.

4 Modelo de mediación simple de la capacidad de absorción (modelo B) 4.1 4.1.1

Resultados PLS-SEM Análisis del modelo de medida

La fiabilidad individual del ítem es adecuada cuando la carga factorial del ítem (loading) es mayor que 0.707 (valor de aceptación recomendado por Carmines y Zeller (1979). Sin embargo, valores inferiores a 0.707 pero superiores a 0.5 ó 0.6 pueden considerarse aceptables (Barclay et al., 1995; Chin, 1998b). Incluso, Hulland (1999) propone que también son aceptables cargas factoriales a partir de un mínimo de 0.4. En este estudio, los indicadores y dimensiones reflectivas en los modelos A y B satisfacen este requisito (Tabla XXIab), siendo la gran mayoría muy superiores a 0.7. Los loadings inferiores a 0.7 se mantienen en las escalas de medida correspondientes debido a su contribución a la validez de contenido (Hair et al., 2011; Roldán y Sánchez-Franco, 2012) y porque son positivos y en todo caso superiores al valor crítico de 0.5. Además, como se verá a continuación, no perjudican a la fiabilidad compuesta, ni a la varianza extraída, ni a la validez discriminante del constructo, lo cual abunda en la decisión de mantener esos indicadores en los modelos (Camisón y VillarLópez, 2010). La evaluación de la fiabilidad de constructo utiliza el Cronbach's alpha (α) y la fiabilidad compuesta (ρ). Ambos índices responden al mismo objetivo: medir la consistencia interna de un constructo, aunque la fiabilidad compuesta resulta más adecuado su uso en PLS como medida superior al alfa de Cronbach (Fornell y Larcker, 1981). Para los dos índices, 0.7 es el punto de referencia básico (Fornell y Larcker, 1981; Nunnally y Bernstein,

190

Modelo de mediación simple de la capacidad de absorción (modelo B)

191

1994; Nunnally, 1978). En esta investigación, todos los constructos y dimensiones reflectivas son fiables, incluso la mayoría presentan valores superiores a 0.8 (fiabilidad estricta) (Tabla XXIab). La varianza media extraída (AVE) mide la validez convergente, es decir, si el conjunto de indicadores representan a la misma variable latente. Todos los constructos y dimensiones reflectivas alcanzan la validez convergente, sobrepasando el valor recomendado de 0.5 (Fornell y Larcker, 1981) (Tabla XXIab).

Tabla XXI. Vista general de los indicadores: cargas factoriales, fiabilidad de constructo y la validez convergente de los modelos de medida

192

Modelo de mediación simple de la capacidad de absorción (modelo B)

193

194

Resultados

Modelo de mediación simple de la capacidad de absorción (modelo B)

195

Finalmente, la Tabla XXII muestra los resultados de evaluación de la validez discriminante (grado en el que un constructo difiere de otros). Para cada uno de los constructos, la raíz cuadrada de AVE es superior a las correlaciones entre los constructos (Fornell y Larcker, 1981), y las cargas de los constructos son más altas en sus respectivos constructos que en el resto de los mismos (cross-loadings) (Barclay et al., 1995). Todo ello indica la validez discriminante de las medidas utilizadas. Tabla XXII. Matriz de correlaciones entre constructos: validez discriminante (Modelo B) 1. ACAP

2. CONDF

1. Capacidad de Absorción (ACAP)

0,8125

2. Formación (CONDF)

0,7737

0,8223

3. Desempeño Organizacional (DORG)

0,7320

0,5329

3. DORG

0,9047

Los elementos de la diagonal son la raíz cuadrada de la varianza compartida entre los constructos y sus medidas (AVE). Los elementos fuera de la diagonal son las correlaciones entre constructos. Para la validez discriminante, los elementos de la diagonal deben ser mayores que los elementos fuera de la diagonal.

4.1.2

Análisis del modelo estructural

Asegurada la validez convergente y discriminante del modelo de medida y su fiabilidad, se procede a testar las relaciones entre las distintas variables. Para poder determinar los diferentes efectos y probar la mediación seguimos los pasos propuestos por Hair et al (2014) que, a su vez, aplican el enfoque de Preacher y Hayes (2004, 2008). En primer lugar, el efecto directo debe ser significativo si el mediador no está incluido en el modelo (c) (Modelo A, Figura 15a). A pesar de que esto no es una condición necesaria (Zhao et al., 2010), este tipo de situación hace

196

Resultados

el análisis mediador mucho más fácil de entender y de interpretar (Hair et al., 2014). Como se ha anticipado, la prueba de significación se lleva a cabo mediante la realización del procedimiento de bootstrapping (5000 submuestras). En el estudio, este efecto total de la formación (CONDF) sobre el desempeño (DORG) es positivo y significativo (β = 0.572; t-valor supera el nivel mínimo indicado por la distribución t de Student con una sola cola y n–1 grados de libertad, donde n es el número de submuestras, con un nivel de confianza del 99.9% y, por lo tanto, una probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula: p