Contribución de los Sistemas de Control Interorganizativos al Desarrollo de Capacidades Exportadoras

Abstract

Ampliando el ámbito de los trabajos que estudian la contribución de los sistemas de control (SCG) en la adquisición de capacidades estratégicas, se propone un modelo de investigación que considera la calidad de la relación entre los socios como el principal eje a través del cual los usos de los SCG (feedforward/feedback) contribuyen al desarrollo de capacidades en un contexto interorganizativo. Los resultados del estudio empírico, realizado en el contexto de las relaciones entre exportadoras y sus intermediarias extranjeras, confirman que ambos usos de los SCG contribuyen a generar capacidades exportadoras, instrumentalizándose a través de la calidad de la relación. Se evidencia que, aunque el efecto de ambos usos sea aditivo, el uso feedforward es el más adecuado para desarrollar la calidad de la relación. Asimismo, se halla que los SCG contribuyen a la generación de capacidades exportadoras en su conjunto, mostrando que cada uso es suficiente por sí mismo para desarrollar determinadas capacidades específicas.

The current study aims to widen the scope of recent works which study the contribution of management control systems (MCS) towards the acquisition of strategic competences, by developing a model that considers relationship quality among partners as the key way through which MCS uses contribute to the acquisition of strategic competences in the interorganisational relationship context. Through an empirical study, in the context of the relationship between SMEs and their foreign intermediaries, the results conclude that both uses contribute to generating export capabilities, being mediated by the relationship quality. The findings evidence that although both uses have an additive effect on relationship quality, feedforward is better to develop it. Likewise, we found that MCS contribute to generating capabilities as a whole, and showing that each use is sufficient in itself for certain individual capabilities.

Keywords:

• management control systems
• interorganisational relationships
• relationship quality
• feedback use
• feedforward use
• export capabilities

Palabras clave:

• sistemas de control
• relaciones interorganizativas
• calidad de la relación
• uso feedback
• uso feedforward
• capacidades exportadoras

Agradecimientos

Esta investigación ha sido parcialmente financiada por los proyectos SEJ-5061 y SEJ-1933 (Consejería de Economía, Innovación Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía) y por la Agencia Andaluza de Promoción Exterior (EXTENDA). Fondos de la unión europea PO FEDER-FSE 2007-2013.

Notes

1. La categoría de microempresas, pequeñas y medianas empresas (PyMEs) emplean a menos de 250 personas, con un volumen de negocios anual que no excede de 50 millones de euros o cuyo balance general anual no supere 43 millones de euros.

2. Extenda es la agencia pública andaluza que ofrece servicios a las empresas en sus procesos de internacionalización.

3. Estos filtros fueron establecidos para eliminar sesgos temporales y asegurar que las PyMEs del estudio eran lo suficientemente expertas para tener desarrollados SCG.

4. Asimismo, se analizaron los efectos moderadores entre los usos de los SCG y las variables de control, con el objetivo de introducir en el modelo potenciales diferencias en el uso de los SCG derivadas de distintos contextos empresariales. Los resultados indicaron la ausencia de efectos moderadores significativos, lo que llevó a eliminar dichas interacciones del modelo final desarrollado.

5. A excepción de los ítems EN5 (0,610) y FB3 (0,677), que se mantuvieron en el modelo debido a su elevada significatividad estadística (p < 0,001). Al objeto de garantizar la validez discriminante de las escalas, se eliminó el ítem FB1 del modelo final.

6. Así, por ejemplo, en el caso de la correlación entre FF y FB, se obtuvo el intervalo de confianza al 95% (0,696, 0,840). Dada la elevada correlación entre ambos constructos, se calcularon adicionalmente los factores de inflación de la varianza de FF y FB, con el objetivo de contrastar la multicolinealidad entre ambos constructos. Los valores VIF fueron de 2,837 (FB) y de 2,853 (FF), situándose por debajo del umbral 5 recomendado (Hair et al., 2012, 2013), lo que sugiere que los problemas de multicolinealidad entre ambos constructos no resultan críticos.

7. El coeficiente GoF () propuesto por Tenenhaus, Amato, y Esposito Vinzi (2004), si bien permite validar de forma conjunta el modelo causal, presenta limitaciones al no penalizar la sobreparametrización (Hair et al., 2013); los valores de 0,1, 0,25 y 0,36 representan ajustes pequeños, medios y fuertes, respectivamente (Wetzels et al., 2009). La medida de redundancia para constructos endógenos Stone-Geisser Q² (Geisser, 1974; Stone, 1974) estimada a través de validación cruzada (blindfolding), informa en qué medida el grado de ajuste de los valores observados son reproducidos por el modelo, tal que un valor de Q² mayor que cero implica relevancia predictiva.

8. Para que exista mediación tienen que darse tres condiciones simultáneas (Baron & Kenny, 1986): (i) el predictor (usos de los SCG) debe tener una influencia significativa en la variable mediadora (calidad de la relación); (ii) la variable mediadora debe tener una influencia significativa en la variable dependiente (capacidades de exportación); y (iii) el predictor (usos de los SCG) debe tener una influencia significativa en la variable dependiente (capacidades de exportación) en ausencia de la influencia de la variable mediadora. Si no se verifica esta última condición, pero sí las dos previas, se considera que el predictor es un factor necesario, pero no suficiente para explicar la variable dependiente.

9. Testada mediante un test f² (Chin, 1998b), calculado a partir de la varianza adicional explicada por cada modelo incremental, como (R²modelo incremental – R²modelo base)/(1-R²modelo incremental), siendo f² = 0,02 un efecto débil, f² = 0,15 un efecto moderado y f² = 0,35 un efecto fuerte.

10. El objetivo del modelo final es reducir el número de parámetros del modelo estructural y su consiguiente redundancia, incrementando la fiabilidad de los resultados obtenidos (Hair et al., 2012).

11. Existen unas diferencias mínimas (del orden del segundo o tercer decimal) entre el efecto de cada uso observado en el modelo directo, y el efecto total calculado en la Tabla 5; estas diferencias, que no afectan a la significatividad estadística de cada efecto, se deben a la eliminación de algunas variables de control en el modelo final. La estimación de la significatividad de los efectos indirectos se ha realizado mediante el cómputo de intervalos de confianza (accelerated bias-corrected bootstrapping), siguiendo la propuesta de Hayes y Preacher (2010) que permite tratar con muestras no normales y de tamaño reducido.

12. El test F-incremental suele considerarse preferible al test de Wald cuando el modelo analizado no se ha estimado mediante mínimos cuadrados ordinarios (OLS), como ocurre con el modelo PLS.