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Introducción
Académicos y profesionales han reconocido el comercio minorista no solo como un canal de distribución que permite a los fabricantes transferir sus productos a los clientes, sino también como un factor clave en el área de marketing. El entorno competitivo entre los minoristas los ha centrado no solo en la ubicación minorista, las economías de escala y el tráfico de tiendas, sino también en la construcción de una posición diferenciada a través de marcas privadas de alta calidad.
Blackburn, R. A., Hart, M., & Wainwright, T. (2013), Establecieron que el crecimiento de la empresa minorista es no lineal y temporal, y está sujeto a una serie de factores complejos que determinar el crecimiento, tanto dentro como fuera de la empresa, problematizando modelos de crecimiento continuo. En otras palabras, pocas empresas experimentan un crecimiento sostenido a lo largo su ciclo de vida.
El crecimiento y la rentabilidad de las empresas pequeñas son importantes indicadores de su éxito, la rentabilidad es importante para su supervivencia sin ella, la continuidad de una empresa es dudosa, mientras que el crecimiento es una medida de la capacidad de una empresa para ampliar su mercado y ganar la competencia, además identificaron algunos factores de afectación que son comunes a los negocios, como (capital de trabajo y riesgo comercial), vínculo con los bancos (monto del préstamo, calidad de la garantía y capacidad de la empresa para cubrir el pago de intereses) y factores humanos que son más frecuentes en las empresas pequeñas, es decir, sexo, relaciones con los empleados y experiencia y agregaron varias variables de control, la ubicación estratégica comercial, subsectores de la política monetaria y crecimiento económico.
Prakobpol, T. (2022), A nivel mundial se han identificado factores relevantes que afectan de forma directa o indirecta la actividad comercial al por menor, Tailandia ha tenido cambios económicos, sociales y políticos que afectan en gran medida el cambio en el comercio minorista tailandés, como la liberalización del comercio, la estructura social, las familias que cambian el comportamiento de vida, el sustento de las personas en la sociedad, las demandas, los gustos y la política internacional. Esto hace que el comercio minorista se enfrente a una competencia sin precedentes en todas sus formas.
Los comerciantes minoristas de la ciudad de Tulcán, Ecuador, no son la excepción, ellos también ven afectada su rentabilidad por factores asociados al contrabando, poco financiamiento de entidades bancarias, falta de recursos humanos especializados y un deficiente acceso a la tecnología, lo cual se refleja principalmente por la reducción de sus ventas, si a estos factores relevantes, se le adiciona la deficiencia de conocimiento para enfrentar adversidades de carácter local o internacional, los comerciantes al por menor ven limitada su vida comercial en el tiempo, volviéndose poco sostenibles y teniendo como límite el cierre de sus actividades comerciales. Además, es de suma importancia la determinación de los elementos socioeconómicos que influyen en esta actividad comercial, para proponer estrategias que contribuyan a mejorar la rentabilidad de los pequeños comerciantes ubicados en la ciudad de Tulcán.
Es objetivo de esta investigación, identificar los factores que afectan la rentabilidad de la actividad comercial al por menor del cantón Tulcán en Ecuador.
Desarrollo
Factores que afectan la rentabilidad de empresas pequeñas.
No cabe duda de que la pandemia de COVID-19 se ha sumado a los desafíos de las pequeñas empresas en el mundo, independientemente de su tamaño, ubicación o financiación. Los estudios orientados a la estrategia indican que las empresas exitosas adoptan una estrategia que está orientada tanto al mercado como al espíritu empresarial durante una crisis. La investigación sobre pequeñas empresas ha reconocido la importancia de una perspectiva de crisis, además en una revisión reciente de la literatura sobre crisis de pequeñas y medianas empresas se identificó que la mayoría de las publicaciones se centran en temas financieros (51 %), seguidos de estrategia (41 %) y entorno institucional (8 %)Engidaw, A. E. (2022).
Por otro lado, dentro de los estudios analizados sobre los obstáculos que se presentan para los negocios al por menor se consideran, el acceso al financiamiento, la falta de recursos humanos especializados y el acceso a la tecnología se muestran como los factores más importantes para el desarrollo de la de los pequeños negocios. El racionamiento crediticio limita el crecimiento y puede cerrar operaciones debido a garantías, tasas altas y requisitos excesivosMolina Ycaza, A. S.-R. (2016).
Otro factor que se debe considerar como factor de afectación en las ganancias de los comerciantes fronterizos al por menor, lo constituye el contrabando, definido como, una actividad que consiste en la importación o exportación de mercadería con el objetivo de evadir impuestos entre los factores causales del contrabando, ya que los bienes que ingresan de contrabando al país a menudo se venden mucho más baratos que los bienes introducidos en el mercado a través de los procedimientos correctos. Por lo tanto, el contrabando priva a los comerciantes de la libre competencia al crear una competencia indebida con quienes han pagado impuestos, además el contrabando garantiza el colapso de las empresas locales, ya que el contrabando rebaja los precios de los productos fabricados localmente, destruyendo de esta forma el mercado de los productos locales URA, U. R. (2019).
La mayoría de los comerciantes minoristas crean improvisadamente sus negocios, sin tener en cuenta los diferentes factores que influyen en la dinámica mercantil, ya que no se conocen herramientas estadísticas que determinen estrategias que promuevan su desarrollo sostenible. Por lo tanto, en muchas ocasiones se encuentran con resultados financieros totalmente contrarios a sus expectativas, negocios que muchas veces quiebran en menos de un año.
Con el objetivo de proporcionar una solución a largo plazo para los comerciantes minoristas, se ha propuesto una metodología sustentada en dos pilares, el primero, está sustentado por un análisis de Componentes Principales, con el fin de identificar posibles variables latentes junto con su patrón de comportamiento., el segundo pilar se respalda en un análisis de Regresión Lineal Múltiple para evaluar y cuantificar posibles relaciones de causalidad entre las variables.
La metodología implementada en el tratamiento de los datos es de tipo está enfocada en análisis factorial exploratorio y confirmatorio, el análisis factorial exploratorio, técnica multivariante, reduce la dimensión de datos para explicar fenómenos mediante factores, aplicándose a variables continuas y dicotómicas.Kevin Pizarro Romero, O. M. (2020).Al aplicar el análisis factorial exploratorio, se deben considerar estándares como el tamaño muestral, ratios y factores relacionados con el contexto y la disciplina de estudioMavrow, I. (2015).
Los métodos más comunes para la extracción de factores a partir de un análisis factorial exploratorio, son el análisis paralelo, análisis de componentes principales, factorización de ejes principales y máxima verosimilitud, para nuestro análisis utilizaremos en análisis Paralelo.
Procedimiento de muestreo
Los datos de entrada del modelo factorial exploratorio cuenta con 3944 casos, debido a su enorme dimensión, se empleó un muestreo estratificado, la base de los estratos estuvo conformada por las parroquias del cantón Tulcán, para estimar dicha muestra, se utilizó el software R.
La fórmula (1) presenta el cálculo de la muestra para una población finita (Aguilar, 2005, p.336).
(1)
Utilizando notación y terminología estadística: n muestra, p proporción fenómeno, q proporción sin fenómeno (1-p), Z valor crítico y e precisión intervalo confianza para media variable.
El tamaño de la muestra estimado fue de 347 comerciantes, el cálculo fue programado en el software R, utilizando un muestreo aleatorio simple sin reemplazo, además se asignó a cada elemento un identificador, que permitió materializar dicha muestra, la salida del programa se puede observar en la figura 1.
Fuente: elaboración propia a partir de resultados del Software R.Fig. 1 - Asignación de elementos a cada identificador de la muestra.
Análisis factorial exploratorio
En la figura 2 se aprecia una correlación aceptable entre las variables de estudio en el intervalo 0.5 a 1, ahora vamos a verificar que la matriz calculada es factorizable a partir del coeficiente de Bartlett, la prueba Chi-cuadrado en la salida de R, fue de 7186.307, con un p-valor igual 0, nos permite rechazar la hipótesis nula de que las variables no están correlacionadas.
Fuente: elaboración propia a partir de resultados del Software R.Fig. 2 - Matriz de datos multicolor.
A continuación se verifica la adecuación del muestreo para cada variable en el modelo y para el modelo completo, con la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), la salida del software R, se puede observar en la figura 3.
La factorización es idónea si las correlaciones son notables. KMO indica idoneidad; Kaiser establece umbral, insatisfactorio < 0.50, mediocre 0.60-0.69, satisfactorio ≥ 0.80Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014).
Los resultados establecen un KMO de 0.73, que nos permite concluir que la matriz es factorizable en un término medio.
Extracción de factores
En la actualidad, es esencial abordar la elección del número de factores mediante una evaluación completa. Se sugiere considerar varios criterios objetivos, que pueden variar según el programa y el método de estimación de factores utilizado. Además, se resalta la importancia de la interpretabilidad de la solución encontrada y la coherencia con la teoría subyacente. Esta recomendación se basa en la idea de que la determinación del número óptimo de factores no debe depender únicamente de criterios cuantitativos, sino que también debe tener en cuenta la relevancia y significado sustantivo de los factores identificados en el contexto específico del estudio. En este sentido, el Análisis Paralelo (AP) se destaca como una herramienta que puede contribuir a la identificación de factores significativos al comparar los valores propios obtenidos con los que se obtendrían al azar. Este enfoque más holístico busca asegurar una selección robusta y significativa de factores en el análisis factorial Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014).
Los resultados del análisis paralelo sugieren la extracción de 3 factores, este resultado se puede corroborar en la figura 4.
Resultados finales
Interpretación de los factores
Para optimizar la interpretación de los resultados, se aplicó una rotación ortogonal de factores, específicamente utilizando el método Varimax. Esta técnica tiene como objetivo redistribuir la varianza de las variables originales en los factores resultantes. La elección de Varimax se justifica por su enfoque en maximizar las ponderaciones a nivel del factor. En otras palabras, se busca que cada variable sea representativa en un solo factor, lo que contribuye a minimizar el número de variables asociadas a cada factor. Este proceso se lleva a cabo con el propósito de simplificar la estructura factorial y mejorar la identificación de patrones subyacentes en los datos.
Los resultados de esta rotación ortogonal y sus efectos se presentan de manera visual en el diagrama de árbol, que se muestra en la figura 5. Este enfoque no solo contribuye a la claridad de la interpretación, sino que también facilita la visualización y comprensión de la relación entre las variables y los factores en el análisis factorial.
Fuente: elaboración propia a partir de resultados del Software R.Fig. 5 - Diagrama de árbol de factores rotados método Varimax.
La varianza explicada por cada factor se puede visualizar en la figura 6, el primer factor explica 27 % de la variabilidad, el segundo factor, explica el 24.3 %, finalmente el tercer factor explica el 23.3 %, para una varianza total del 74.6 % que es explicada por las tres variables subyacentes.
I: Ingreso IT: Ingreso total MF: Monto del financiamiento TPO: total de personal ocupado AFF: Activos fijos final CAF: Compras activos fijos AF: Activos fijos COSAF: Construcción de activos fijos Fuente: elaboración propia a partir de resultados del Software R.Fig. 6 - Porciento de varianza explicada por componentes finales.
El primer factor agrupa las variables como los activos fijos, personal de la empresa, monto del financiamiento, este factor podría interpretarse como la vida comercial de las empresas, el segundo factor representa el impacto del estado financiero de las empresas del cantón Tulcán, este factor, agrupa, las compras de activos fijos junto con la construcción de los mismos, finalmente el tercer factor está definido como una medida de la rentabilidad de la empresa medido por la agrupación de variables como el ingreso diario y el ingreso total de los negocios.
Conclusiones
Fue posible identificar los factores que determinan la rentabilidad actividad comercial de los comerciantes al por menor de la ciudad de Tulcán, el factor más relevante fue identificado como la vida comercial de los negocios, para este factor la variable activos fijos es la que presenta la mayor contribución según el modelo factorial desarrollado, el monto del financiamiento tiene la menor contribución en lo que tiene que ver con la vida útil de la empresa en este catón, aunque se ha identificado que este es uno de los limitantes que tienen las empresas a lo largo de su vida comercial.
La compra de activos fijos y su construcción juegan un rol relevante en los negocios al por menor del cantón Tulcán, el factor que apaña estas variables está relacionada con el impacto financiero que tiene la empresa de tal forma la rentabilidad se ve afectada por estas variables haciendo más inestable la solidez de estas por gastos en renta y por la informalidad comercial.
Los tres factores identificados sobre en el estudio sobre la rentabilidad de pequeños negocios en el cantón Tulcán, explican el 74.6% de la variabilidad en 3944 negocios, siendo el factor más influyente la "vida comercial", afectada por la escasez de recursos humanos especializados y el acceso limitado a la tecnología, reflejándose en el financiamiento, la dotación de personal y los activos fijos. El contrabando se identifica como una amenaza adicional, comprometiendo la competencia leal y afectando el mercado local.
La metodología aplicada, respaldada por análisis paralelo y rotación Varimax, proporciona resultados robustos y sugiere la necesidad de abordar la falta de recursos especializados, la limitación tecnológica y el contrabando.
Las conclusiones apuntan a la urgencia de políticas que fortalezcan la educación empresarial, mejoren el acceso tecnológico y combatan el contrabando para impulsar la vida comercial y la rentabilidad sostenible de los negocios en Tulcán.
