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¿Hacia una delimitación de "grupos estratégicos" entre los equipos de investigación en finanzas españoles?

Rodríguez Castellanos, Arturo; Ayala Calvo, Juan Carlos

Abstract

En este trabajo se pretende trasladar el planteamiento relativo al análisis de grupos estratégicos, nacido en el seno del análisis estratégico y de la economía industrial, a un ámbito diferente, pero que presenta ciertas similitudes con el originario: el de los equipos de investigación en el área de la Economía Financiera. La finalidad es, por tanto, identificar grupos estratégicos entre dichos equipos. Para ello, se han utilizado, por una parte, análisis de correspondencias sobre las frecuencias de los trabajos elaborados por los equipos, tanto por subáreas como por carácter, y por otra^ análisis cluster en base a estos dos aspectos.

Full text

¿HACIA UNA DELIMITACIÓN DE "GRUPOS ESTRATÉGICOS» ENTRE LOS EQUIPOS DE INVESTIGACIÓN EN FINANZAS ESPAÑOLES? A u o Rod íguez Cas ellanos .Juan Ca los Ayala Cal o Depa amen o de Economía de la Emp esa y Come cialización Uni e sidad del País Vasco RESUMEN En es e abajo se p e ende aslada el plan eamien o ela i o al análisis de g upos es a égicos, nacido en el seno del análisis es a égico y de la economía indus ial, a un ámbi o di e en e, pe o que p esen a cie as simili udes con el o igina io: el de los equipos de in es igación en el á ea de la Economía Financie a. La inalidad es, po an o, iden i ica g upos es a égicos en e dichos equipos. Pa a ello, se han u ilizado, po una pa e, análisis de co espondencias sob e las ecuencias de los abajos elabo ados po los equipos, an o po subá eas como po ca ác e , y po o a^ análisis clus e en base a es os dos aspec os. 1. INTRODUCCIÓN La iden i icación de g upos es a égicos ha sido u ilizada en los ámbi os de la Di ección Es a égica y de la Economía Indus ial pa a explica las di e encias es ables en e los esul ados de las emp esas encuad adas en una misma "indus ia" o sec o de ac i idad, así como pa a analiza las ba e as de mo ilidad en e es os g upos1. Aho a bien, a nues o pa ece el análisis de g upos es a égicos iene un alo supe io al de i ado de la me a capacidad explica i a de di e encias en e esul ados, y po ello 1 Ve a es e espec o, po ejemplo, McGee (1986), Bus os, Amado y Diez de Cas o (1992) y Más y Gómez (1992). 45 sus po encialidades de aplicación son más amplias que las explo adas has a el p esen e. Asi, en el con ex o de la ac i idad in es igado a en nues o país, los equipos que la ealizan deben plan ea se cada ez más conscien emen e el obje o y la inalidad de su labo , en el sen ido de conside a c úe se in es iga, pa a quiénes se in es iga (o ganismos o emp esas conc e os, la sociedad en gene al), cómo inancia es a ac i idad, e c. Dicho de o o modo, se plan ean conside aciones "es a égi cas": qué es lo que se quie e se como equipo in es igado , qué combinación de "p oduc os" ( emas de in es igación) y "me cados" (pa a quiénes in es igamos) es más adecuada, e c. Y, asimismo, las conside aciones "come ciales", " inancie as", de "o ganiza ción" e c., ampoco es án muy alejadas de odo ello. En consecuencia, no pa ece descabellada -aunque si pueda esul a un an o audaz- la idea de que los condicionan es y p oblemas a los que se en en an los equipos de in es igación2 en un á ea de conocimien o conc e a p esen an las su icien es simili udes con los que a ec an a las emp esas de un de e minado sec o de ac i idad, como pa a que ambién en el ámbi o de la in es igación puedan apa ece "g upos es a égicos". Pa a que se o men es os g upos, deben exis i cie as 2 Po "equipo de in es igación" en endemos no el g upo o mado pa a lle a a cabo un de e minado p oyec o, sino el conjun o de in es igado es que, encuad ados en una de e minada á ea de conocimien o, se encuen an elacionados en e si compa iendo los mismos ecu sos, de en e sus miemb os se escogen g upos más educidos pa a ealiza p oyec os conc e os, y gene almen e ienen una única di ección. Un depa amen o uni e si a io, o el se icio de es udios de una ins i ución banca ia, son ejemplos del concep o de "equipo de in es igación" empleado en es e abajo. 46 bn e as de mo ilidad en e ellos. En el campo que es amos conside ando, dichas ba e as pueden p ocede : - De las habilidades adqui idas, bien en el a amien o de un de e minado ema (po el g ado de p o undización alcan zado) , bien en el empleo de cie os ins umen os de análi sis o la aplicación de écnicas conc e as; en esumen, e ec os de la "cu a de expe iencia". - Del ipo y ex ensión de la clien ela conseguida -pequeñas o g andes emp esas, en idades banca ias, en idades y o ganismos públicos, ins i uciones públicas o sin ines de luc o, o la sociedad en gene al. Po o a pa e, el á ea que amos a a a , es o es, la Economía Financie a, siendo una ciencia aplicada, los esul ados de la in es igación an di igidos, de o ma más o menos di ec a, a mejo a la ges ión inancie a de las emp esas. Po an o, es imamos que nues a apo ación puede esul a especialmen e ú il al obje o de es as jo nadas. En el segundo apa ado se expone la me odología u ilizada en es e abajo. T as un plan eamien o gene al sob e los mé odos empleados pa a la iden i icación de g upos es a égicos en el ámbi o emp esa ial, se exponen las ca ac e ís icas especí icas del mé odo seguido, an o espec o de las a iables (subapdo. 2.2) como espec o de los da os (subapdo. 2.3) y asimismo con e e encia a los ipos de análisis es adís ico aplicados, en conc e o análisis de co espondencias y análisis clus e (subapdo. 2.4). En el e ce apa ado se exponen y analizan los esul ados del es udio empí ico ealizado, an o espec o de la clasi ica- 47 ción de los abajos de cada equipo po subá eas (subapdo. 3.1) como po ca ác e (subapdo. 3.2), pa a inaliza analizando las ag upaciones que pa ecen compa i es a egias espec o de ambos en oques (subapdo. 3.3). Po úl imo, en el cua o apa ado se ealizan unas conside aciones inales. 2. LA IDENTIFICACIÓN DE GRUPOS ESTRATÉGICOS ENTRE LOS EQUIPOS DE INVESTIGACIÓN EN ECONOMÍA FINANCIERA: METODOLOGÍA EMPLEADA 2.1. Plan eamien o gene al Los es udios dedicados a la iden i icación empí ica de g upos es a égicos en e las emp esas pe enecien es a un de e minado sec o de ac i idad han empleado me odologías muy di e sas3, pe o pa ece habe se llegado a un cie o consenso sob e las p incipales ases del p oceso, que se ían: 1. Selección de a iables es a égicas cla es 2. Recogida de da os 3. Ag upamien o de las a iables en " ac o es" 4. Análisis "clus e " En nues o caso hemos seguido básicamen e el esquema an e io , aunque adap ado a las ca ac e ís icas especiales de nues o obje o de análisis. A con inuación pasa emos a comen a cómo dichas ca ac e ías icas han condicionado cada una de es as ases. 2.2. Selección de a iables es a égicas Así, espec o del ipo de a iables es a égicas a escoge , gene almen e son elegidas, po una pa e, aquéllas indica i as de las di e encias en las es a egias emp endidas po los Ve a es e espec o las e e encias de la no a 1. 48 3 di e en es g upos, y po o a, las ep esen a i as de ba e as n la mo ilidad. Pa a el caso que nos ocupa, es o es, los equipos de in es igación en Economía Financie a, se pod ían habe escogido a iables ep esen a i as del núme o y la composición del pe sonal de los equipos -edad, expe iencia, múme o de ca ed á i cos y i ula es en el caso de las uni e sidades, e c.-, las ca ac e ís icas de su clien ela, e c. Sin emba go, dado el ipo de in o mación disponible, hemos debido limi a nos a conside a únicamen e dos ipos de a iables: po una pa e, la p opo ción ( ecuencias) de abajos ealizados po cada equipo, du an e el in e alo empo al conside ado, en las di e sas subá eas en que puede di idi se la ma e ia, y po o a la p opo ción de abajos según el ca á e de los mismos. No obs an e sus limi aciones, es imamos que es as a iables nos p opo cionan una in o mación al amen e ele an e: la dis ibución po subá eas de los esul ados de la in es igación de cada equipo nos indica el ipo de "p oduc os" que elabo a, su especialización en un á ea conc e a o su dispe sión en e a ias, e c. Po su pa e, el ca ác e de los abajos nos indica las " ecnologías" dominadas po el equipo, su mayo o meno especia lización en algunas de ellas, e c. Todo ello es al amen e indica i o de las opciones es a égicas escogidas po el equipo y de posibles ba e as de mo ilidad en e di e en es posiciona- mien os es a égicos. 2.2. Da os Respec o de los da os, és os p oceden de un es udio ealizado sob e el es ado ac ual de la Economía Financie a en 49 España4. Un equipo in es igado 5 ealizó una selección de abajos de in es igación publicados den o del á ea, en base a los siguien es c i e ios: - El in e alo empo al escogido aba ca los años 1990, 1991, 1992 y 1993. - Se conside a on únicamen e a ículos en e is as cien í icas y/o écnicas, comunicaciones y ponencias p esen adas a cong esos, y lib os, o capí ulos de lib os, que e leja sen esul ados de una ac i idad in es igado a. - Se cen ó la a ención exclusi amen e en el á ea de la Economía Financie a, e i ando los es udios ju ídicos, los de ipo iscal, o los que u ilizasen un en oque con able o ma emá ico. Asimismo, po su especi icidad, se excluyó lo ela i o al sec o segu os. - El au o , o al menos uno de los au o es, debia se de nacionalidad española. - Únicamen e se admi ie on los abajos que, a juicio del equipo in es igado , cumplían unos equisi os mínimos de in e és y ni el cien í ico6. 4 Ve Rod íguez y Ayala (1994). 5 Fo ma on es e equipo, apa e de los i man es del abajo, Rosa Ma ía Ahumada, lone Mi xeo, Julián Pando, Miguel Angel Pé ez y Belén Vallejo, odos ellos p o eso es del Depa amen o de Economía de la Emp esa y Come cialización de la Uni e sidad del País Vasco. 6 Po habe nos acili ado una aliosa in o mación ace ca de la p oducción cien í ica de sus espec i os depa amen os, debemos ag adece enca ecidamen e la colabo ación de Valen in Azo a (Uni . de Valladolid), Mon se a Casano as (Uni . de Ba celona), Ma ilde Fe nández y Máximo Fe ando (Uni . de Valencia), Ca los Ga cía-Gu ié ez (Uni . Complu ense), Fe nando Gómez-Beza es (Uni . de Deus o), Juan Ca los Gómez Sala (Uni . Alican e), Víc o M. González (Uni . de O iedo), Edua do Pé ez Go os egui (U. N. E. D.) y Manuel J. Sel a (Uni . de Cádiz). 50 Con ales c i e ios se selecciona on 468 apo aciones7, que • (ins i uyen el conjun o de da os básico, pues ue on clasi icadas H«<jún es en oques: po subá eas, po ca ác e y po equipos de l n es igación. Es e úl imo en oque es el más ele an e pa a nues o abajo, po lo que nos de end emos en él. Un p ime p oblema se nos p esen a al in en a la iden i i cación de los equipos: ello no ha esul ado en ocasiones a ea ácil, pues a eces no se indica el depa amen o uni e si a io conc e o o la ins i ución a la que pe enece el au o o au o es <ia un abajo. Además, a lo la go del iempo un mismo in es iga do ha podido pe enece a a ios equipos. Po o a pa e, dado el obje o del p esen e es udio, nos In e esaba especialmen e di e encia los g upos de in es igado es dedicados de o ma exclusi a al á ea de Economía Financie a. Po •lio, los abajos debidos a in es igado es encuad ados en o as á eas de conocimien o han sido ag upados en un apa ado denomina do "Uni e sidad-Economía". Po exigencia del ipo de análisis e ec uados, no han sido conside ados aquellos equipos de los que no se ha podido dispone de, al menos, diez abajos seleccionados. Ello nos ha inducido ambién a inclui las apo aciones de miemb os de las Cajas de Aho os den o de un único epíg a e o "equipo". De es a o ma, es posible su inclusión en el análisis, sin que po ello se ea me mada la uni o midad de su compo amien o. De es e modo, se han seleccionado diecisie e equipos, 7 Una elación de las mismas, clasi icada po subá eas, puede se p opo cionada en caso de que se solici e. esponsables de 357 abajos. En el cuad o n B 1 apa ecen indicados, jun o con sus siglas iden i ica i as en los análisis de co espondencias y "clus e ". [CUADRO N 8 9 1] 2.3. Ag upación de a iables en ac o es y análisis clus e Los es udios empí icos al espec o en el ámbi o emp esa ial suelen aplica análisis ac o ial o de componen es p incipales. En nues o caso, dada la na u aleza de los da os ob enidos, hemos u ilizado el análisis de co espondencias. Es e es un ipo de análisis es adís ico mul i a ian e, adecuado cuando la in o ma ción ela i a a los alo es de las a iables en los dis in os indi iduos iene la o ma de una dis ibución de ecuencias8, como sucede en es e caso. Su inalidad básica es, a semejanza de o os ipos de análisis mul i a ian e, encon a unos " ac o es" o "ejes", o ogonales en e sí, que concen en la in o mación p imigenia, con enida en es e caso en la abla de ecuencias, de o ma que un núme o educido de ac o es "expliquen" la mayo can idad posible de dicha in o mación. El análisis clus e , po su pa e, iene po obje o ag upa indi iduos o a iables según las dis ancias en e ellos9. No amos a insis i aquí espec o de las ca ac e ís icas de la aplicación de es as écnicas a los da os disponibles, pues se comen a án más adelan e, al expone los esul ados empí icos. Sin emba go, debemos señala que, ambién po impe a i o de los da os, pa a cada una de las dis ibuciones de ecuencias 8 Ve , po ejemplo, Esco ie y Pagès (1992), cap. 2. 9 Ve E e i (1981) y Jam b u^ Lebeux (1983). ob enidas -po subá eas y po ca ác e - hemos debido ealiza el co espondien e análisis de co espondencias y análisis clus e . I'o an o, hemos encon ado dos ipos de "g upos es a égicos", « endiendo a es os dos en oques, aunque, no obs an e, al inal da es e abajo comen amos las ag upaciones comunes que pa ecen •xis i . 1. RESULTADOS ).l. Ag upación po subá eas Pa iendo de las ecuencias (núme o de abajos) que cada equipo p esen a en cada una de las subá eas, en p ime luga emplea emos el análisis de co espondencias pa a iden i ica ac o es ele an es y analiza la posición de los di e en es «quipos espec o de los mismos. Pos e io men e, aplica emos el análisis clus e , al obje o de iden i ica posibles ag upaciones •n base a es e en oque. Las subá eas escogidas han sido sie e: 1 Fu u os, Opciones y o os Ins umen os De i ados (DERIV) 2 Bolsas y Me cados de Valo es (BOLSAS) 3 Finanzas In e nacionales (FININT) 4 Ges ión de Ca e as e In e sión Colec i a (GESCAR) 5 Me cados Financie os (MFTI) 6 En idades Financie as y Sis ema Financie o (SISTFIN) 7 Ges ión Financie a (FINAN) Dichas subá eas se án, po an o, conside adas como " a iables" (columnas). Los "indi iduos" ( ilas) son aquí los equipos de in es igación. 53 Realizado el análisis10, los ejes ex aidos, así como la p opo ción de ine cia co espondien e a cada uno, apa ecen en el cuad o n B 2. Como puede obse a se, ya el cua o eje posee menos ine cia que la co espondien e po é mino medio a una sola a iable (100/6 = 16,6%), po lo que pa ece con enien e conside a sólo los es p ime os. [CUADRO N i 2] Las co denadas de cada a iable (columna) en cada uno de los ejes (FACTOR), así como las con ibuciones absolu as o pa icipa ción de la a iable en la o mación del eje (CTR) y su con ibu ción ela i a o calidad de ep esen ación (COR2) apa ecen en el cuad o n i 3. En él se obse a que, pa a el p ime eje, las a iables que más con ibuyen a su o mación y con al a calidad de ep esen ación son '• De i ados", que p esen a coo denada posi i a, y "En idades Financie as y Sis ema Financie o", con coo denada nega i a. En consecuencia, podemos denomina a es e eje como "De i ados en e a En idades Financie as"; end án al a pun uación posi i a en el mismo -y es a án bien ep esen ados- los equipos que hayan abajado abundan emen e sob e ins umen os de i ados, y poco o nada sob e en idades inancie as. A los que les suceda lo con a io, end án al a pun uación nega i a. En el segundo eje, p esen a coo denada posi i a "Bolsas", mien as que "Ges ión de Ca e as" y "Ges ión Financie a" la ienen nega i a, y odas ellas es án bien ep esen adas. Luego es e eje pod ía se denominado "Bolsas y Me cados Financie os 10 Debemos ag adece a Yolanda Sie a, del Depa amen o de Economía de la Uni e sidad de la Rioja, su inap eciable ayuda en el p ocesado de da os e in e p e ación de esul ados de es e abaj o. 54 en e a Ges ión"; su in e p e ación se ía semejan e a la del eje an e io . Respec o del e ce eje, ienen con ibuciones impo an es "Bolsas", que p esen a al a pun uación posi i a y buena calidad de ep esen ación, y "Me cados Financie os", que iene pun uación nega i a, pe o es á peo ep esen ada. Pod íamos denomina a es e eje "Bolsas en e a Me cados Financie os". [CUADRO Ns 3] El cuad o ns 4 p esen a la misma in o mación, pe o es a ez pa a los "indi iduos" ( ilas), es o es, los equipos de in es iga ción. Las coo denadas de és os en los ejes pueden se in e p e adas según lo comen ado espec o del cuad o an e io , pudiendo dis ingui se ya cie as ag upaciones. Así, Ba celona y País Vasco son los equipos que más con ibuyen a la o mación del eje nB 1, p esen ando además al a pun uación posi i a y buena calidad de ep esen ación, lo cual nos es á indicando la ele ancia que la subá ea "de i ados" iene en la p oducción cien í ica de ambos equipos. No obs an e, examinando la abla de ecuencias ela i as (po cen ajes) de cada equipo en cada subá ea (cuad o n i 5) , puede comp oba se que ambos dedican asimismo g an pa e de sus es ue zos a la ges ión inancie a, y el País Vasco a las inanzas in e nacionales11. Podemos ag upa ambién a UNED, Banco Bilbao Vizcaya y Cajas de Aho os, pues p esen an pun uaciones nega i as en los 11 Aunque dada la clasi icación po subá eas u ilizada no queda de mani ies o explíci amen e, debemos menciona que el equipo de la Uni e sidad de Ba celona p esen a una nume osa p oducción en el campo de la aplicación de lógicas mul i alen es, en especial la lógica bo osa, al análisis y la ges ión inancie os. 55 es ejes, siendo más ele adas en el p ime o y en el e ce o. No obs an e, examinando las ecuencias ela i as en el cuad o n® 5, lo más cla amen e des acable de los es es la al a p opo ción de abajos en "En idades Financie as y Sis ema Financie o", que co esponde p incipalmen e a las pun uaciones nega i as en el eje n® 1. [CUADRO N® 4] Pa ece se asimismo ac ible la asociación en e Au ónoma de Mad id e IESE, pues compa en pun uación posi i a en el segundo eje y nega i a en el e ce o. Examinando el cuad o n® 7, la baja pun uación, o escasa calidad de ep esen ación, en el eje n® 1 pa ece se debida a que ambas compa en p opo ciones ele an es de su p oducción cien í ica en las á eas "opues as" de es e eje: "De i ados" y "En idades Financie as y Sis ema Financie o"12. La pun uación posi i a en el segundo eje pa ece debida a la al a p opo ción en "Bolsas". Y la pun uación nega i a en el e ce eje puede se explicada po que en los dos equipos el peso de "Me cados Financie os" es mayo que el de "Bolsas". O a conside ación conjun a puede hace se de Complu ense, O iedo y Valladolid, pues los es p esen an al a pun uación nega i a, y ela i amen e buena calidad de ep esen ación, en el segundo eje, lo cual se comp ueba asimismo en el cuad o n« 5, pues en ellos la suma de las subá eas "Ges ión de Ca e as" y "Ges ión Financie a" ep esen a más del 50% de su p oducción 12 Es a peculia ca ac e ís ica es compa ida po Se illa, como se comp ueba asimismo en el cuad o n® 5. 56 cien í ica13. No obs an e, debemos des aca que ambién compa  en una p opo ción signi ica i a de abajos en "En idades Financie as y Sis ema Financie o". [CUADRO N® 5] El pa o mado po Za agoza y Economía ambién me ece a ención: ambos p esen an pun uación nega i a en el p ime eje y posi i a en el e ce o, lo cual pa ece indica una dedicación p e e en e, po una pa e, a "En idades Financie as y Sis ema Financie o", y po o a a "Bolsas", como así puede comp oba se; pe o, mien as que Economía mues a pun uación posi i a en el segundo eje, Za agoza la iene nula; es o úl imo pa ece debe se a que es e equipo p esen a abajos en "Ges ión de Ca e as" y "Ges ión Financie a" en p opo ción al que igualan los ela i os a "Bolsas". Respec o del es o de los equipos, que no pueden se asociados de o ma an cla a, sus pun uaciones espec o de los ejes pueden se , en gene al, ácilmen e in e p e adas con ayuda del cuad o n® 5. [GRÁFICO N® 1] En el g á ico n® 1 es án ep esen ados an o las subá eas como los equipos espec o de los dos p ime os ejes; de es a o ma podemos comp oba g á icamen e las ag upaciones ya comen adas. Así, esul a e iden e la p oximidad en e Ba celona y País Vasco. Po o a pa e, la ce canía de Cajas de Aho os, UNED, 1 A semejanza de lo que sucede con la Uni e sidad de Ba celona, el equipo de la Uni e sidad Complu ense p esen a una nume osa apo ación cien í ica, no mani es ada explíci amen e po la clasi icación en subá eas aplicada, en el campo del análisis y ges ión de las emp esas de Economía Social, desde el pun o de is a inancie o. 57 Banco de España, Za agoza y Banco Bilbao Vizcaya14 a "En idades Financie as y Sis ema Financie o", nos indica la dedicación p edominan e de es os equipos. Pa ecidas conside aciones podemos hace de la p oximidad de Complu ense, O iedo, Valladolid y Alican e a "Ges ión de Ca e as" y "Ges ión Financie a". Rele an e es ambién la ag upación de Valencia, Deus o, Au ónoma de Mad id, IESE y Economía, pues dedican g an pa e de su abajo a "Bolsas". Aho a bien, las ag upaciones de equipos, más o menos in ui i as, ealizas has a aqui, debe ían se co obo adas po un análisis más o malizado. Pa a ello, hemos u ilizado el análisis clus e , con el que hemos ealizado a ias p uebas, conside ando como a iables las subá eas o los es ejes del análisis de co espondencias, asi como dis in os ipos de dis ancia. Los esul ados que apa ecen en el g á ico n a 2, bas an e sa is ac o ios en nues a opinión, han sido ob enidos po el mé odo de je a quización en o ma aglome a i a, conside ando como a iables los es ejes del análisis de co esponden cias y empleando la dis ancia euclidea. [GRÁFICO N® 2] Como puede comp oba se, las asociaciones que mues a el g á ico con i man, en gene al, los esul ados ob enidos en el análisis an e io , aunque esul a di icil de in e p e a la ela i amen e a dia inco po ación de Se illa y Alican e a un g upo bas an e amplio; po o a pa e, incluso si únicamen e 14 Es e úl imo es a ía ep esen ado en el g á ico po un pun o muy ce cano a la posición de Za agoza. 58 deseamos o ma es g upos, Deus o pe manece aislado. 3.2. Ag upación po ca ác e Realiza emos aho a el análisis de la posición de los di e en es equipos y sus posibles ag upaciones espec o del ca ác e de sus abajos. Las a iables o "g upos de ca ac e es" escogidos son cua o, a sabe ; (A) Desc ipciones y Re lexiones (B) Re isiones de Teo ías, Modelos o Es udios An e io es (C) Modelos Teó icos, Ope a i os o de Ges ión O iginales (D) Con as es y Análisis Empí icos Los "indi iduos" ( ilas) siguen siendo los equipos de in es igación. Como en el caso an e io , hemos aplicado en p ime luga el análisis de co espondencias. Realizado el mismo, los ejes ex aídos, así como la p opo ción de ine cia co espondien e a cada uno, apa ecen en el cuad o n° 6. Como puede obse a se, el e ce eje posee ya menos ine cia que la que po é mino medio co esponde ía a una sola a iable (100/4 = 25%); no obs an e, como en es e caso únicamen e exis en es ejes, lo conse a emos ambién. [CUADRO N« 6] En el cuad o nB 7 igu an las coo denadas o pun uaciones de cada a iable (columna) en cada uno de los ejes (FACTOR) , la calidad de su ep esen ación (COR2) y su con ibución a la o mación del eje (CTR). En el p ime eje, la a iable que más con ibuye a su o mación es la "D" (Con as es y Análisis Empí icos), con al a 59 p n uación posi i a, y buena calidad de ep esen ación. Con ibu yen menos, pe o ienen al a pun uación nega i a, y buena calidad, las a iables "B" (Re isiones) y »c" (Modelos) . En consecuencia, pod íamos denomina a es e eje como Es udios Empí icos en e a T abajos Teó icos y Modelización". E iden emen e, end án al a pun uación posi i a en el mismo -y es a án bien ep esen ados- los equipos que se hayan dedicado p e e en emen e al abajo empí ico, y escasamen e a la e isión y/o la modelización. Los que hayan abajado en sen ido con a- io, end án al a pun uación nega i a. En el segundo eje, con ibuye ue emen e a su o mación, p esen a al a pun uación nega i a y es á muy bien ep esen ada la a iable "A" (Desc ipciones y Re lexiones,. Po su pa e, ienen pun uación posi i a, aunque calidad y con ibución bajas! ••Re isiones» y "Es udios Empí icos». Pod íamos, po an o, a en u a una denominación pa a es e eje como "Análisis (Concep uales o Empí icos) en e a Desc ipciones y Re lexiones". En el e ce eje, es la a iable »c" (Modelos) la que más con ibuye a su o mación; es á bien ep esen ada y iene una al a pun uación nega i a, con pun uación posi i a apa ece "Re isiones». Luego es e eje puede se denominado "Re isiones en e a Modelización". [CUADRO N8 7] El cuad o n- 8 p esen a el mismo ipo de in o mación pa a los equipos de in es igación. Analizándola, podemos dis ingui algunas ag upaciones. Asi, Za agoza y Economía p esen an una pun uación posi i a ela i amen e al a en el p ime eje, ambién posi i a en el 60 ■«Mundo y nega i a en el e ce o. Examinando la dis ibución inlo i a de sus abajos po ca ác e (cuad o n i 9), emos que Iam pun uaciones posi i as en los dos p ime os ejes pueden se • 'Aplicadas po la al a p opo ción de abajos empí icos que ambos mues an; po su pa e, la pun uación nega i a en el e ce eje i n iponde a una p opo ción no muy al a, pe o signi ica i a, de Hodelizaciones. En cuan o a O iedo, se pod ían hace comen a ios muy pn ecidos a los dos an e io es, aunque en los dos p ime os ejes In pun uación sea meno , deno ando una meno p eponde ancia de aba jos empí icos y más abundancia de "Desc ipciones y Re lexio nas". El Banco de España ambién puede conside a se p óximo a los 1 es an e io es, pues su pun uación posi i a, con muy buena calidad, en el p ime eje, lo ap oxima a Economía y Za agoza en cuan o a impo ancia de los abajos empí icos; la pun uación baja en el segundo eje, sin emba go, lo ap oxima más a O iedo, indicando ele ancia de abajos desc ip i os; sin emba go, la pun uación casi nula en el e ce eje, deno ando meno a ención a las modelizaciones, lo aleja de ellos. O a asociación cla a pa ece da se en e Banco Bilbao Vizcaya y Cajas de Aho os; en e ec o, ambos compa en pun uación posi i a -no muy al a- en el p ime eje, lo cual indica una cie a endencia hacia los abajos empí icos, como puede comp oba se en el cuad o na 9; pe o lo más des acable es su al a pun uación nega i a, con muy al a calidad y al a con ibución, en el segundo eje, mos ando una al a concen ación, ambién comp obable sob e el cuad o n® 9, en "Desc ipciones y Re lexio- 61 CUADRO Ns 6: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS POR CARACTERES. EJES EXTRAÍDOS Y PORCENTAJES DE INERCIA TOTAL INERTIA = SUM OF EIGENVALUES = AXIS EIGENVALUE % OF INERTIA CUM % 10.193 47.4 47.4 20.149 36.6 83.9 30.065 16.1 100.0 U.4U66 HISTOGRAM ¡i************************************* ¡****************************** ¡************* MAXIMUM NUMBER OF FACTORS TO EXTRACT ................. 3 CUT-OFF TOLERANCE .................................. 90.00X NUMBER OF FACTORS ACCOUNTING FOR 90.00% OF INERTIA ... 3 NUMBER OF FACTORS ACTUALLY EXTRACTED ................. 3 CHISQUARE VALUE WITH 48 DF = 145.173 CHISQUARE ASSOCIATED P-VALUE = 0.000 74 CUADRO N* 7: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS POR CARACTERES. PUNTUACIONES DE LAS VARIABLES, CALIDAD DE REPRESENTACIÓN Y CONTRIBUCIONES A LA FORMACIÓN DE CADA EJE III NAME MASS 0LT INR FACTOR COR2 AXIS CTR : i : FACTOR COR2 AXIS CTR ! 2 : FACTOR COR 2 AXIS CTR 3 A 0.361 1.000 0.094 -0.009 0.000 o.ooo : -0.507 0.990 0.624 : 0.050 0.010 0.014 I b 0.179 1.000 0.111 -0.604 0.566 0.340 : 0.376 0.230 0.172 : 0.336 0.182 0.309 c 0.115 1.000 0.084 -0.565 0.436 o.i9o : 0.161 0.036 o.o 2 o : -0.620 0.527 0.675 i 00.345 1.000 0.118 0.512 0.766 0.470 : 0.281 0.231 0.183 : -0.021 0.001 0.002 CUADRO N« 8: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS POR CARACTERES PUNTUACIONES DE LOS EQUIPOS, CALIDAD DE REPRESENTACIÓN Y CONTRIBUCIONES A LA FORMACIÓN DE CADA EJE • low NAME MASS QLT iNR ; FACTOR COR2 CTR FACTOR COR2 CTR FACTOR COR 2 CTR •AXIS 1AXIS 2 AXIS 3 1AL 0.028 1.000 o.oo6 : 0.302 0.462 0.013 0.166 0.140 0.005 0.281 0.398 0.034 1BA 0.059 1.000 o.o6i :-0.512 0.251 0.080 -0.448 0.193 0.079 -0.761 0.556 0.522 J DE 0.062 1.000 0.004 : -0.009 0.001 0.000 -0.064 0.065 0.002 0.243 0.934 0.056 4AM 0.062 1.000 0.004 : 0.223 0.703 0.016 -0.087 0.107 0.003 0.116 0.191 0.013 » CM 0.132 1.000 0.025 : -0.184 0.178 0.023 -0.392 0.803 0.136 0.061 0.019 0.007 •UNED 0.028 1.000 o.oo7 : 0.447 0.781 0.029 -0.119 0.056 0.003 -0.205 0.164 0.018 7OV 0.045 1.000 0.005 : 0.246 0.495 0.014 0.211 0.365 0.013 -0.131 0.140 0.012 « 0.109 1.000 o.iio :-0.915 0.834 0.475 0.405 0.163 0.120 0.047 0.002 0.004 « (E 0.031 1.000 o.oo7 : 0.057 0.014 0.001 -0.340 0.517 0.024 0.324 0.469 0.049 oVA 0.036 1.000 0.005 :-0.359 0.853 0.024 0.130 0.112 0.004 0.073 0.035 0.003 II VALL 0.073 1.000 o.oi4 :-0.222 0.252 0.019 0.242 0.300 0.029 0.296 0.448 0.098 II LA 0.064 1.000 o.o3i : 0.530 0.589 0.094 0.344 0.248 0.051 -0.278 0.162 0.076 II EC 0.106 1.000 0.037 : 0.389 0.439 0.084 0.392 0.446 0.110 -0.199 0.115 0.065 MBBV 0.048 1.000 0.037 J 0.258 0.086 0.017 -0.834 0.892 0.223 0.132 0.022 0.013 14 I ESE 0.031 1.000 o.oi4 :0.489 0.530 0.038 0.403 0.360 0.034 0.222 0.110 0.023 !• BCOE 0.059 1.000 0.014 ¡ 0.469 0.901 0.067 0.154 0.098 0.009 0.019 0.001 0.000 ii CAJAS 0.028 1.000 0.025 ¡ 0.216 0.053 0.007 -0.906 0.925 0.155 0.141 0.023 0.009 75 CUADRO N® 9: FRECUENCIAS RELATIVAS (EN PORCENTAJE) DE CADA SUBÁREA EN CADA EQUIPO UNI V CARAC ABCDTOTAL AL 30.0 20.0 0.0 50.0 100.0 BA 52.4 4.8 38.1 4.8 100.0 DE 40.9 22.7 4.5 31.8 100.0 AM 40.9 13.6 4.5 40.9 100.0 CM 55.3 17.0 10.6 17.0 100.0 UNED 40.0 0.0 10.0 50.0 100.0 OV 25.0 12.5 12.5 50.0 100.0 PV 17.9 48.7 25.6 7.7 100.0 SE 54.5 18.2 0.0 27.3 100.0 VA 30.8 30.8 15.4 23.1 100.0 VALL 26.9 34.6 7.7 30.8 100.0 ZA 17.4 4.3 13.0 65.2 100.0 EC 15.8 10.5 13.2 60.5 100.0 BBV 76.5 0.0 0.0 23.5 100.0 IESE 18.2 18.2 0.0 63.6 100.0 BCOE 28.6 9.5 4.8 57.1 100.0 CAJAS 80.0 0.0 0.0 20.0 100.0 TOTAL 36.1 17.9 11.5 34.5 • 100.0 76 GRÁFICO N i 3 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS POR CARACTERES. REPRESENTACIÓN DE SUBÁREAS Y EQUIPOS RESPECTO DE LOS DOS PRIMEROS EJES .... + . . . ... + . . . . .. . + ... . ..+ .... . + . 4+ PV 1 1 1 1 + EC IESE + - B i 1 - < 1 i ZA - - 1 i 1 D_ - VALL 1- 2++OV + - C i 1 AL BCOE - -VA • 1 1 1 i- 1 1 1 - 1 - 1 DE _ - 1 AM - — l 1 1UNED - 2+1 + 1 1 l + - 1 l i SE 1- 4+CM 1 ++ BA 1 1 1 - - 1 A 1 1 - 6+1 1 + 1 1 1 1 + 8+ 1 1 1 1 1 ++ -1 1 lBBV - 1 1 1 1CAJAS - .... + .... ... + .... 1 . ... . .+ .... -.6 -.2 .2 .6 -.8 -.4 0. .4 AXIS 1 77 GRÁFICO N» 4: ANÁLISIS "CLUSTER" POR CARACTERES C N A • 15Q */ 43 SL A 1 s A D A LE E ,E E B S M EE, L AMALG. DISTANCE * * * * * ü. 205 I I I I I 0.469 I I I I I 0.615 I I I I I 0.742 I I I -+- 0.747 I I — +- 0.767 -+- I 0.792 II 0.882 —:+— 0.915 --- +- 0.926 I 0.928 0.978 1.123 1.471 1.533 3.126 J1 1 I 1 1 1 G2 3 7106 5 748 L í ZE0V V üC C í P í CACVAAN 4 AB ( A 0LE M J V V . L D # A * * * ****** * ** I I I I III1-+- I1 I -+- II I III1I I -+--III1III I I IIIIIII I I II1II1I I I I I IIIII -- +- I I IIIII III I II I I I 1 IIIII -+-IIIII + ---- II I II -+ --- IIII II iII -+• I -+ 78 Vil JORNADAS HISPANO-LUSAS DE GESTIÓN CIENTÍFICA Se illa, 29,30 y 31 de ma zo " ESTRUCTURA DE LA ECONOMÍA SOCIAL EN CASTILLA-LA MANCHA " P o . DR. José V. GUARNIZO GARCÍA P od. DR. Felipe HERNÁNDEZ PERL1NES UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y SOCIALES TOLEDO 79