Factores clave y rendimiento en empresas españolas con sistemas de gestión de la calidad

Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 107 Factores clave y rendimiento en empresas españolas con sistemas de gestión de la calidad Fernando Criado García-Legaz • Arturo Calvo de Mora Schmidt Universidad de Sevilla RECIBIDO: 25 de septiembre de 2007 ACEPTADO: 4 de marzo de 2008 Resumen: El trabajo trata de dar respuesta a dos importantes interrogantes que se plantean las empresas a la hora de diseñar, implantar, desarrollar y mejorar un sistema de gestión de la calidad (SGC). Estos interrogantes hacen referencia a cuáles son los aspectos críticos o claves del sistema de gestión y qué resultados podemos esperar de estos. La principal novedad del trabajo es que para dar respuesta a estas cuestiones se propone la construcción de un indicador al que denominamos “predictor de excelencia reformado”. Este indicador se obtiene tomando como referencia una muestra de más de un centenar de empresas españolas. Una vez construido el indicador, para el que se han empleado técnicas estadísticas multivariantes, se analizan los perfiles de implantación, así como los resultados de las empresas que han alcanzado los niveles de excelencia más altos para el indicador diseñado. Palabras clave: Gestión de la calidad / Factores críticos de éxito / Rendimiento / Indicador de excelencia / Enfoque de procesos. Key Factors and Performance in Spanish Firms with Quality Management Systems Abstract: This paper seeks to answer two important questions that firms consider when designing, implementing and improving a Quality Management System (QMS): what are the critical or key factors in a QMS and what results can we expect from these factors? This article’s primary new contribution to these questions is to propose the construction of an indicator that we call the “Reformed Excellence Predictor”. This indicator is obtained by taking as reference a sample of over one hundred Spanish firms. Once we have constructed the indicator, using multivariate statistical, we analyse the implementation profiles and the results of the firms that have achieved the highest levels of excellence for the indicator designed. Key Words: Quality management / Critical factors / Performance / Excellence index / Process approach. INTRODUCCIÓN El éxito en el diseño, implantación, desarrollo y mejora de un sistema de gestión de la calidad (en lo sucesivo SGC) depende de muchos factores. Algunos de estos factores provienen de la forma de gestionar los recursos humanos y económicos, de aspectos organizativos y directivos o incluso de la cultura organizacional (Camisón, 1998; Criado et al., 2000; Claver et al., 2003; Taylor y Wright, 2003; Jabonoun y Sedrani, 2005). A estos factores se les denomina factores críticos, es decir, actividades clave en las que se debe apoyar la organización para el logro y la mejora de su rendimiento. A pesar de ser un tema muy investigado, sigue sin existir un consenso claro sobre cuáles son estos factores críticos o claves de la gestión de la calidad (Jabnoun y Sedrani, 2005). La literatura sobre gestión de la calidad también se ha centrado en analizar la posible influencia de los factores críticos sobre diferentes medidas del rendimiento organizacional (Terziovski y Samson, 1999; Hendricks y Singhal, 1997; Rahman, 2001; Haynak, 2002; Prajogo y Brown, 2004; Prajogo y Sohal, 2004; Rahman y Bullock, 2005; Prajogo, 2005; Sánchez Rodríguez y Hemsworth, 2005; Sila y Ebrahimpour, 2005), aunque no siempre se llega a aclarar la existencia de una relación positiva entre los factores clave y los resultados (Brown, 1993; Becker et al. 1994; Jackson, 1995; Eskildson, 1995), e incluso unos estudios encuentran relaciones positivas de determinados factores con el rendimiento, mientras que otros no (Powell, 1995; Dow et al. 1999). Por otra parte, autores como Hendricks y Singhal (2001), Shah y Ward (2003) o Sadikoglu (2004) han analizado la influencia de variables relacionadas con el contexto, como la experiencia en gestión de la calidad de la organización, el tamaño de la empresa o el sector de actividad en el éxito de los SGC. Finalmente, podemos encontrar trabajos, como los de Moreno Luzón y Peris (1998) y Fuentes Fuentes et al. (2004), que tratan de relacionar las características del entorno (dinamismo, complejidad o diversidad) con el rendimiento de los SGC. Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 108 En el presente trabajo tratamos de averiguar si existen ciertas variables de contexto o segmentación −en concreto, la experiencia de la empresa con el SGC, el tipo de actividad que desarrolla, su tamaño y el ámbito de sus actividades− que puedan influir en la obtención de mejores resultados. Por otra parte, un segundo objetivo se sitúa en indagar cuáles son los factores de implantación del sistema que posibilita a las empresas alcanzar resultados superiores. Finalmente, con este trabajo también se persigue identificar cuáles son los perfiles de excelencia de las empresas que componen la muestra analizada; en definitiva, qué hacen las empresas calificadas como excelentes (factores clave), cómo lo hacen o, si se quiere, cómo diseñan, implantan, desarrollan y mejoran el SGC (combinación e intensidad de factores clave) y qué consiguen obtener dichas empresas (resultados). Para la obtención del perfil de excelencia se sigue un proceso estadístico que culmina con la propuesta de un indicador al que denominamos “predictor de excelencia reformado”. La construcción de este indicador constituye la principal aportación del trabajo. La estructura del estudio parte de la presente introducción, en la que se delimita el objetivo de la investigación, para continuar con la descripción de los elementos que constituyen el modelo utilizado y con las vías seguidas para la construcción del indicador de excelencia. Una vez establecido el indicador, la muestra se somete al predictor y se describen los elementos que conforman los factores de implantación más relevantes vigentes en las ocho compañías que igualan o que superan las exigencias fijadas por el citado indicador de excelencia. Entre las limitaciones de la investigación cabe citar el no indagar el impacto que el SGC ejerce en procesos directivos clave tales como la planificación, la organización, la dirección, el control o la toma de decisiones. No obstante, diversos aspectos de los citados procesos directivos son tratados de forma tangencial. Tampoco se contempla la incidencia del sistema sobre parámetros de rendimiento global de la empresa y, en general, sobre diferentes aspectos y recursos organizativos. ENFOQUE DE PROCESOS Y MODELO DE INVESTIGACIÓN El enfoque de procesos es el eje que ha guiado el diseño teórico de la investigación (figura 1). En este sentido, las entradas del proceso son los factores clave de implantación del SGC; el proceso es concebido como la combinación e intensidad de utilización de dichos factores a lo largo del diseño, implantación, desarrollo y mejora del SGC. Finalmente, las salidas del proceso son los resultados alcanzados. Figura 1.- Modelo de investigación bajo el enfoque de procesos ENTRADAS PROCESOS SALIDAS Factores clave de un SGC Combinación e intensidad de uso de los factores clave Resultados de los SGC Modelo de investigación Enfoque de procesos Variables de segmentación Tipo de empresa Experiencia con el SGC Tamaño de la empresa Ámbito de las operaciones En la actualidad, las empresas se encuentran inmersas en entornos competitivos y globalizados. En estos entornos, aquellas que quieran subsistir y tener éxito se encuentran con la necesidad de alcanzar sus objetivos y resultados de manera eficiente. Con esta finalidad, diseñan e implantan sistemas de gestión que les ayuden a establecer políticas y responsabilidades, a asignar recursos o a identificar y desarrollar actividades claves. Dentro de los sistemas de gestión más empleados por las organizaciones están los SGC. Entre estos, los más extendidos en el ámbito empresarial europeo son la familia de normas ISO 9000 y los modelos de excelencia como la European Foundation for Quality Management (EFQM). Ambos tipos de sistemas de gestión promueven entre sus principios básicos la adopción de un enfoque o gestión por procesos para la obtención de manera eficiente de los resultados. Esta relación entre gestión por procesos, resultados y mejora de la calidad ha sido corroborada por estudios empíricos como los de Zairi Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 109 (1997), Lee y Dale (1998), Ahire y Dreyfus (2000), Motwani et al. (2005) o Yu-Yuan (2006). VARIABLES DE SEGMENTACIÓN Al igual que sucede con la relación entre los factores críticos de la gestión de la calidad y los resultados, tampoco existe un claro consenso sobre qué variables de contexto tienen una incidencia positiva en el éxito en la implantación de los SGC. Taylor y Wright (2003) encuentran una asociación positiva entre la experiencia en la implantación de los SGC y el éxito de la gestión de la calidad; sin embrago, no se da esta asociación si se tiene en cuenta el tamaño de la empresa. En este sentido, Sadikoglu (2004) tampoco encuentra significativo el efecto del tamaño y el tipo de actividad que desarrolla la empresa (industrial o servicio) en relación con el éxito del SGC. Por su parte, Hendricks y Singhal (2001) sí encuentran diferencias entre el tamaño de la empresa y la efectividad de la gestión de la calidad; sin embrago, no detectan relación en el caso de la experiencia en la implantación del SGC y de su efectividad. En nuestro trabajo recogemos las cuatro variables de contexto citadas, que son utilizadas en una amplia variedad de investigaciones sobre la materia (tabla 1). Tabla 1.- Variables de segmentación VARIABLES DE SEGMENTACIÓN AUTORES VS.1: Tipo de actividad Powell (1995), Flynn et al. (1995), Dean y Snell (1996), Hendricks y Singhal (1997), Sadikoglu (2004) VS.2: Experiencia con el SGC Powell (1995), Ahire (1996b), Lemak et al. (1996), Hendricks y Singhal (2001), Taylor y Wright (2003) VS.3: Tamaño de la empresa Ahire (1996a), Sjoblom (1995), Hendricks y Singhal (2001), Taylor y Wright (2003) Sadikoglu (2004), Sila (2005) VS.4: Ámbito de las operaciones Powel (1995), Sila (2005) ENTRADAS: FACTORES CLAVE DE UN SGC La identificación de los factores clave o críticos de la gestión de la calidad ha sido abordada de diferente manera (Yusof y Aspinwall, 2000; Claver et al., 2003). En primer lugar, contamos con las aportaciones de los gurús de la calidad −Deming, Juran, Feigenbaum o Crosby−; en segundo lugar, podemos tomar como referencia los modelos de excelencia más extendidos −Deming, Malcolm Baldrige o el de la EFQM−; y, finalmente, podemos considerar como referentes los factores críticos que se derivan de los trabajos teóricos y empíricos existentes en la literatura sobre gestión de la calidad. En este caso, las investigaciones han sido muy abundantes, pudiendo destacarse una serie de trabajos que se consideran pioneros como, por ejemplo, los de Saraph et al. (1989), Porter y Parker (1993), Flynn et al. (1994) o Anderson et al. (1994). Posteriormente, estos trabajos han sido objeto de contraste en otros contextos o ámbitos por Badri et al. (1995), Black y Porter (1996), Quazi et al. (1998) o Yusof y Aspinwall (1999). Recientemente también encontramos investigaciones que tratan de seguir indagando sobre esta problemática como son, entre otras, las de Claver et al. (2003) o las de Taylor y Wright (2003). El modelo del que partimos contempla las tres aproximaciones anteriores y cuenta con dieciocho factores clave del proceso de implantación del SGC (tabla 2). De estos factores, unos hacen referencia al comportamiento directivo antes, durante y después del proceso como, por ejemplo, el compromiso de la dirección, la inversión desplegada, la formación en materia de calidad, etc.; otros son elementos de carácter técnico como, por ejemplo, los programas de reducción de fallos, los de mejora de procesos, el uso de herramientas de benchmarking, etc.; y, finalmente, un conjunto de factores que podríamos denominar de carácter organizativo, tales como la formación de equipos de mejora, los mecanismos de involucración de clientes y proveedores o el ámbito de implantación del SGC. Los SGC deben ser “cinturones a la medida” diseñados específicamente según se trate de un tipo u otro de organización; no obstante, numerosos investigadores y los modelos de referencia más extendidos entre las organizaciones mantienen la existencia de ciertos factores comunes que son considerados necesarios para la obtención de los resultados esperados del SGC. Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 110 Tabla 2.- Factores clave de un SGC FACTORES CLAVE DE IMPLANTACIÓN DE LOS SGC AUTORES AI.1: Ámbito de implantación Deming (1986), Crosby (1990), Leonard y McAdam (2003), Taylor y Wright (2003), Murat et al. (2004), Sila y Ebrahimpour (2005) AI.2: Perspectiva temporal de los objetivos del sistema Ahire (1996a), Lemak et al. (1996), Hendricks y Singhal (1997), Deming (1986), Sila y Ebrahimpour (2005) AI.3: Urgencia en la obtención de resultados Goulden (1995), Henry (1995), Juran, (1990b), Sila y Ebrahimpour (2005) AI.4: Inversión necesaria para la puesta en marcha del sistema Crosby (1990), Deming (1986), Juran (1990b), Goulden (1995), Henry (1995), Black y Porter (1996) AI.5: Énfasis en la eficacia Deming (1986), Feigenbaum (1990), Juran (1990b), Wilkinson et al. (1995), Sila y Ebrahimpour (2005) AI.6: Orientación hacia los clientes externos Juran (1990a), Black y Porter (1996), Wrong (2002), Agus (2004), Fuentes Fuentes et al. (2004), Chi-Kuang Chen et al. (2005), Jabnoun y Sedrani (2005) AI.7: Compromiso de la dirección Deming (1986), Juran (1990a), Sjoblom (1995), Wilkinson et al. (1995), Black y Porter (1996), Lemak et al. (1996), Motwani (2001) , Rahman (2001), EFQM (2003), Kaynak (2003), Taylor y Wright (2003), Agus (2004), Jabnoun y Sedrani (2005) AI.8: Comunicación Sjoblom (1995), Black y Porter (1996), Gronstedt (1996), Rahman (2001), Claver et al. (2003), EFQM (2003) AI.9: Implicación de los clientes externos con el sistema Deming (1986), Powell (1995), Gronstedt (1996), Motwani (2001), EFQM (2003) AI.10: Implicación de los proveedores con el sistema Deming (1986), Sun (1999) Yusof y Aspinwall (1999), Wrong (2002), Claver et al. (2003), EFQM (2003) AI.11: Benchmarking interno Flynn et al. (1995), Leal y Roldán (2001), Fuentes Fuentes et al. (2004), Agus (2005) AI.12: Benchmarking externo Flynn et al. (1995), Powell (1995), Leal y Roldán (2001), Motwani (2001), Fuentes Fuentes et al. (2004), Agus (2005) AI.13: Formación de los directivos Henry (1995), Wilkinson et al. (1995), Rahman (2001), Taylor y Wright (2003) AI.14: Formación de la plantilla Henry (1995), Wilkinson et al. (1995), Motwani (2001), EFQM (2003), Agus (2004), Soltani et al. (2004) AI.15: Participación de los clientes internos Juran (1990a), Claver et al. (2003), EFQM (2003), Agus (2004), Seinor y Swailer (2004), Soltani et al. (2004) AI.16: Programas de reducción de fallos Deming (1986), Powell (1995), Murat et al. (2004) AI.17: Programas de mejora de procesos Deming (1986), Powell (1995), Sun (1999), Yusof y Aspinwall (1999), Ahire y Dreyfus (2000), Motwani (2001), Claver et al. (2003), EFQM (2003), Murat et al. (2004) AI.18: Implantación de grupos y equipos de mejora Deming (1986), Goulden (1995), Claver et al. (2003), Seinor y Swailer (2004), Soltani et al. (2004) SALIDAS: RESULTADOS DE LOS SGC La gestión de la calidad permite a las empresas la obtención de resultados relacionados con la diferenciación, con la satisfacción de las necesidades de los clientes (internos y externos) o con una mejora de la imagen externa (Claver et al. 2003; Leonard y McAdam, 2003; Seinor y Swailer, 2004; Jabnoun y Sedrani, 2005). Puede provocar mejoras internas como la reducción de costes o una mayor productividad a través de una cultura orientada a la prevención de errores o de un enfoque de mejora de procesos (Flynn et al. 1995; Sadikoglu, 2004; Jabnoun y Sedrani, 2005; Sila y Ebrahimpour, 2005). Además, una efectiva implantación de la gestión de la calidad puede llevar consigo una mejora en los resultados financieros del negocio (Hendricks y Singhal, 2001) En nuestro estudio hemos medido los resultados del proceso de implantación, desarrollo y mejora del SGC a través de quince indicadores, que hemos agrupado en cuatro segmentos: clientes internos, clientes externos, inventarios e indicadores de carácter económico (tabla 3). De la misma manera que para los factores clave de implantación, para su inclusión en el modelo nos hemos basado en un análisis de la literatura y de los modelos de calidad más extendidos en el ámbito empresarial. Tabla 3.- Resultado del SGC RESULTADOS DEL SGC AUTORES IR.1-4: Clientes externos (plazos de entrega, tiempo de respuesta, reclamaciones, demandas judiciales) Johnston y Daniel (1992), Motwani (2001) , Wrong (2002), EFQM (2003), Fuentes Fuentes et al. (2004), Escrig Tena (2004), Chi- Kuang Chen et al. (2005), Jabnoun y Sedrani (2005), Seth y Tripathi (2005) IR.5-7: Clientes internos (pérdidas de tiempo, nivel de satisfacción, cambio de órdenes de trabajo) Motwani (2001) , EFQM (2003) , Taylor Wright (2003), Leonard y McAdam (2003), Seinor y Swailer (2004), Seth y Tripathi (2005) IR.8-12: Indicadores económicos (ahorro de costes, coste total de la calidad, beneficios de explotación, ahorro de costes derivados de sugerencias, productividad) Motwani (2001) , Rahman (2001), Kaynak (2002) , EFQM (2003), Leonard y McAdam (2003), Taylor y Wright (2003), Murat et al. (2004), Sadikoglu (2004), Escrig Tena (2004), Sila y Ebrahimpour (2005), Jabnoun y Sedrani (2005), Sánchez Rodríguez y Hemsworth (2005), Seth y Tripathi (2005) IR.13-15: Indicadores de inventario (reducción del nivel de stocks, inspecciones finales de productos, entregas a tiempo) Flynn et al. (1995), Gronstedt (1996), Motwani (2001) , Kaynak (2002), Murat et al. (2004), York y Miree (2004), Seth y Tripathi (2005) METODOLOGÍA Los datos fueron obtenidos utilizando un cuestionario. Para su construcción se visitaron Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 111 veintisiete empresas españolas y se realizaron cerca de cuarenta entrevistas personales con directivos y con responsables de los SGC. El objetivo de las visitas y de las entrevistas fue detectar metodologías de implantación de los SGC, enfoques particulares o experiencias consideradas excelentes. Finalmente, se procedió a una exhaustiva revisión de la literatura sobre gestión de la calidad. El cuestionario fue enviado a directivos y a responsables de calidad de empresas con algún tipo de SGC implantado. MUESTRA La población objetivo sometida a estudio se correspondió con las empresas españolas que a finales del año 2004 estaban certificadas por la Asociación Española de Normalización y Certificación (AENOR), entidad líder en emisión de certificados de registro de empresas en España según la norma ISO 9001 del año 2000. También se incluyeron empresas que pertenecían al Club Gestión de Calidad (en la actualidad Club Excelencia en la Gestión) como entidad líder en España y delegada de la EFQM en nuestro país. Se envió el cuestionario por correo a la totalidad de la población, recibiéndose un total de 103 cuestionarios válidos. Este número de cuestionarios supone un índice de respuesta cercano al 19% de la población. Algunos rasgos que permiten describir resumidamente las características de las empresas que han constituido la muestra se pueden observar en la tabla 4. Tabla 4.- Características de la muestra FRECUENCIA PORCENTAJE TIPO DE EMPRESA Fabricación 64 62,2 Servicios 19 18,4 Ambos 20 19,4 Total 103 100,0 EXPERIENCIA CON EL SGC Menos de 3 años (baja) 28 27,2 Entre 3 y 6 años (media) 49 47,6 Más de 6 años (alta) 26 25,2 Total 103 100,0 TAMAÑO DE LA EMPRESA (Nº de empleados) Menos de 50 (pequeña) 5 4,9 Entre 51 y 250 (mediana) 19 18,4 Más de 250 (grande) 79 76,7 Total 103 100,0 ÁMBITO DE LAS OPERACIONES Nacional 59 57,3 Internacional 44 42,7 Total 103 100,0 VARIABLES El modelo consta de 37 variables que pueden estructurarse en tres grandes grupos: − Variables de segmentación del modelo (VS.i). En estas variables se recoge información general de la empresa (tabla 1). − Aspectos clave de la implantación del sistema de calidad (AI.i). Se recogen a través de un total de 18 indicadores o variables continuas medidas sobre una escala de Likert de 5 puntos jerarquizada (tabla 2). − Resultados obtenidos por el SGC. Los indicadores de resultados del SGC (IR.i) están compuestos por 15 variables continuas medidas fundamentalmente en forma porcentual y teniendo en cuenta el incremento del indicador con respecto a dos situaciones: antes de iniciar actividades de gestión y mejora de la calidad y tras la implantación del sistema (tabla 3). La descripción de las variables y de las escalas de medida se encuentran detalladas en el anexo. MÉTODO DE ANÁLISIS En función de la naturaleza de las variables utilizadas y atendiendo a los fines perseguidos, se han utilizado técnicas descriptivas tradicionales, análisis discriminante, ANOVA y pruebas no paramétricas. En la medida en que pretendemos prioritariamente clasificar las empresas de la muestra, así como profundizar en el estudio de las diferencias entre dos o más grupos muestrales respecto de varias variables explicativas, hacemos uso del análisis discriminante al objeto de conocer cuáles son las características esenciales de aquel grupo de empresas que pueden considerarse exitosas con respecto al indicador diseñado y que denominamos PER (predictor de excelencia reformado). Por otro lado y con el objeto de profundizar y corroborar los resultados obtenidos tras las pruebas discriminantes, se realizan pruebas de análisis de la varianza en aquellos casos en los que las variables disponen de un fuerte poder discriminante. En concreto, empleamos la técnica no paramétrica de contraste de medianas siguiendo la Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 112 prueba de Kruskal-Wallis. Se trata de comparar la distribución de una variable entre dos o más grupos; es una alternativa al ANOVA de un factor donde los valores reales de los datos se reemplazaron por rangos. Este contraste es utilizado con todas las variables de segmentación a excepción de la que distingue según sea el ámbito geográfico de las actividades de la empresa. En este caso y al tratarse de sólo dos muestras independientes, nos servimos de otra prueba no paramétrica más robusta para estos casos y que se denomina contraste de Wilcoxon. A diferencia del contraste de Kruskall-Wallis, este compara las diferencias positivas y negativas de los valores de las variables de cada una de las muestras. ANÁLISIS DE DATOS Y RESULTADOS El objetivo que perseguimos con la construcción del indicador es encontrar qué factores de implantación de los SGC ofrecen mejores resultados. De esta manera, podremos discriminar entre las empresas por el nivel de resultado que alcanzan y establecer así el perfil de excelencia. Para la construcción del indicador seguimos dos vías. La primera de ellas consiste en la construcción de un indicador de éxito para, a partir de este, diseñar un predictor inicial que resuma el conjunto de indicadores de resultados que han sido considerados en el trabajo, es decir, los resultados del SGC. Para ello construimos la variable (RSGC) a la que iremos aumentando el nivel de exigencia del indicador de partida (PE), construyendo, finalmente, el indicador que denominamos “predictor de excelencia reformado” (PER). Por razones de extensión, en este trabajo sólo incluimos el procedimiento seguido para la obtención del último predictor de los citados anteriormente (PER), dado que la metodología estadística seguida en ambos casos ha sido idéntica. PREDICTOR DE EXCELENCIA REFORMADO (PER) Para la construcción del indicador PER partimos del conocimiento del perfil o arquetipo de las empresas que obtienen mejores resultados a través del primer indicador planteado (PE); no obstante, ese predictor no parecía muy exigente ya que un número importante de empresas de la muestra cumplía la condición más exigente del predictor. Así, en aras de reclamar mayores cotas de resultados, construimos un nuevo predictor de éxito que denominamos “predictor de excelencia reformado” (PER). En la construcción del predictor PER (al igual que su precedente, el PE) obtenemos la variable que denominamos RSGC en la cual, para cada uno de los elementos muestrales, sumamos el número de indicadores en los que la variable que representa los indicadores de resultados (IRi) obtiene un nivel bajo, bajo-moderado, moderadoalto o alto (tabla 5). Tabla 5.- Definición de la variable RSGC VARIABLE VALORES EN LA ESCALA SIGNIFICADO 1: Nivel bajo Cantidad de IRi que se posiciona en el rango 1 2: Nivel bajo-moderado Cantidad de IRi que se posiciona en el rango 2 3: Nivel moderado-alto Cantidad de IRi que se posiciona en el rango 3 RSGC 4: Nivel alto Cantidad de IRi que se posiciona en el rango 4 Una vez obtenida la variable RSGC, la transformamos en una variable porcentual que denominamos R, la cual representa el porcentaje respecto del total de los 15 indicadores analizados que obtiene cada elemento muestral en las diferentes variables RSGCi (tabla 6). Tabla 6.- Transformación porcentual de la variable RSGCi en Ri VARIABLE VALORES EN LA ESCALA SIGNIFICADO 1: Nivel bajo Porcentaje de IRi que obtienen el rango 1 2: Nivel bajo-moderado Porcentaje de IRi que obtienen el rango 2 3: Nivel moderado-alto Porcentaje de IRi que obtienen el rango 3 R 4: Nivel alto Porcentaje de IRi que obtienen el rango 4 El predictor construido (PER) fue obtenido adicionando las variables Ri, de manera que la suma por pares de estas se limitó por defecto a la cuantía del 50%; así obtuvimos un indicador, al que denominamos “indicador de excelencia reformado” (IER), que clasifica las empresas en los intervalos que se definen en la tabla 7. Tabla 7.- Definición de rangos de la variable IER VARIABLE VALORES EN LA ESCALA SIGNIFICADO 1: Nivel bajo Cuando R1>= 50% 2: Nivel bajo-moderado Cuando R1+R2>= 50% 3: Nivel moderado-alto Cuando R3+R4>= 50% IER 4: Nivel alto R4>= 50% Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 113 Así, prestaremos atención a las empresas clasificadas en el extremo superior (IER=4) con el objeto de encontrar los factores clave que utilizan y para saber qué rasgos perfilan las variables de contexto. Aumentar el nivel de selectividad y no dejar ahora incluir el intervalo correspondiente al nivel 3 (empresas que obtienen más del 50% de indicadores en el nivel medio), tal y como ocurría con nuestro primer predictor (PE), significa necesariamente disminuir el número de empresas que lo cumplen, cuestión que se corrobora en la siguiente tabla descriptiva de la variable IER (tabla 8). Tabla 8.- Descriptivos de la variable IER IER=4 (%) FRECUENCIA ABSOLUTA FRECUENCIA RELATIVA FRECUENCIA ACUMULADA ,00 9 8,7 8,7 ,07 24 23,3 32,0 ,13 16 15,5 47,6 ,20 13 12,6 60,2 ,27 11 10,7 70,9 ,33 13 12,6 83,5 ,40 6 5,8 89,3 ,47 3 2,9 92,2 ,53 7 6,8 99,0 ,60 1 1,0 100,0 Totales 103 100,0 Como se desprende de la tabla anterior, cabe destacar que sólo el 7,8% de la muestra pertenece al segmento de empresas que cumplen con la condición fijada por el predictor, es decir, 8 de las 103 empresas (sombreadas en la tabla anterior). Por otro lado, es posible observar como más del 60% de las empresas sólo consigue alcanzar un 20% de los indicadores de resultados que hemos considerado como altos. Ahora procedemos a agrupar la muestra en función del criterio que aparece definido en la siguiente tabla (tabla 9), donde definimos el predictor PER. Tabla 9.- Definición de rangos del predictor de excelencia reformado (PER) VARIABLE VALORES EN LA ESCALA SIGNIFICADO PERFIL DEL ARQUETIPO 1 Cuando R4 >= 50% Fuerte potencial de éxito PER 2 Cuando R4 <= 49% Resto de arquetipos Siguiendo la misma mecánica anterior, pasamos a obtener una primera función discriminante con el objeto de detectar las variables que definen mejor la posición de una empresa con respecto a los grupos que permite obtener el PER. En las tablas 10, 11 y 12 se recogen los resultados del primer paso seguido en el proceso, pudiéndose destacar el hecho de que aunque estos consiguen agrupar correctamente a prácticamente el 90% de los elementos de la muestra (89,11%) y de que, además, el poder de predicción de la función del grupo que es objeto de análisis (empresas con R4>=50%) es muy elevado y cercano al 88%, la función discriminante no es suficientemente significativa (excede de 0,05). No obstante, podemos ir aproximándonos a determinar las variables que disponen de poder o fuerza discriminante a partir de la observación de los coeficientes canónicos estandarizados. Así, siete de las variables presentan coeficientes superiores en valor absoluto a 0,2, en concreto las siguientes: VS.2, AI.9, AI.12, AI.15, AI.16, AI.17 y AI.18. Una vez que ya conocemos qué variables disponen de mayor poder discriminante, procedemos a una segunda y definitiva prueba en la que excluimos del análisis aquellas variables con coeficientes canónicos estandarizados inferiores al nivel mínimo de 0,2 en valor absoluto. Como se desprende de la tabla 13, hemos obtenido una función discriminante significativa, y el valor del estadístico Lambda de Wilks es bajo (relativamente cercano a cero), lo cual quiere decir que los grupos formados no están excesivamente mezclados y que el conjunto de variables independientes seleccionadas (VS.2, AI.9, AI.12, AI.15, AI.16, AI.17 y AI.18) son adecuadas para construir la función discriminante. La tabla 14 recoge la capacidad de discriminación de que dispone cada una de las siete variables seleccionadas, donde destaca el elevado poder que presenta la variable VS2 (experiencia con el sistema de calidad). Por otro lado, existen dos factores críticos que muestran un elevado índice de discriminación: la variable AI18 (nivel de utilización de grupos y equipos de mejora con poder y autonomía) y la AI9 (grado con que se involucra a los clientes externos). Finalmente, la función discriminante obtenida en este segundo tratamiento ha reducido escasamente el porcentaje de clasificación correcta de Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 114 la muestra. No obstante, la tabla 15 muestra un reparto de esta igual al que obtuvimos anteriormente y, en este sentido, la función actual clasifica correctamente al 88,35% (siete de las ocho empresas que forman el grupo de análisis) que cumplen la condición fijada para el predictor de excelencia reformado. En principio, ya estamos en condiciones de indagar sobre los factores críticos de implantación de los SGC que mayor incidencia tienen en el alcance de resultados excelentes. DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS En primer lugar, describimos las variables contextuales o de segmentación de las ocho empresas que han pasado el corte derivado de las condiciones establecidas en el predictor PER, es decir, que presentan niveles altos de excelencia. Y, posteriormente, haremos referencia a la intensidad de utilización de los factores críticos de implantación en las empresas con fuerte potencial de éxito. VARIABLES CONTEXTUALES DE LAS EMPRESAS CON FUERTE POTENCIAL DE ÉXITO En la tabla 16 se incluyen las ocho empresas que alcanzan los niveles más altos en el predictor PER. En este sentido, no aparece ninguna empresa con una experiencia baja en la implantación del SGC (inferior a tres años). Así, la experiencia se presenta como una variable clave para la conse- Tabla 10.- Primer análisis discriminante para el PER FUNCIÓN DISCRIMINANTE VALOR PROPIO PORCENTAJE VARIANZA CORRELACIÓN CANÓNICA CHI-CUADRADO LAMBDA DE WILKS COEFICIENTE DE SIGNIFICACIÓN 1 ,415 100,00 ,541 30,579 ,706 ,105 Tabla 11.- Coeficientes canónicos estandarizados del primer análisis discriminante para el PER FACTORES CLAVE AI.1 AI.2 AI.3 AI.4 AI.5 AI.6 AI.7 AI.8 AI.9 AI.10 AI.11 AI.12 AI.13 AI.14 AI.15 AI16 AI17 AI18 -,023 ,042 ,042 ,047 -,163 ,076 ,119 ,015 -,800 -,174 ,065 -,387 -,102 ,097 ,257 ,576 -,251 ,752 VARIABLES DE SEGMENTACIÓN VS.1 VS.2 VS.3 VS.4 ,000 ,739 ,105 ,088 Tabla 12.- Clasificación según el primer análisis discriminante para el PER ARQUETIPO EMPRESAS POTENCIAL ÉXITO RESTO ARQUETIPOS Fuerte potencial de éxito 8 7 (87,5%) 1 (12,5%) Resto de arquetipos 95 10 (10,8%) 85 (89,2%) Porcentaje de casos correctamente clasificados: 89,11%. Tabla 13.- Segundo análisis discriminante para el predictor de excelencia reformado (PER) FUNCIÓN DISCRIMINANTE VALOR PROPIO PORCENTAJE VARIANZA CORRELACIÓN CANÓNICA CHI-CUADRADO LAMBDA DE WILKS COEFICIENTE SIGNIFICACIÓN 1 ,392 100,0 ,530 32,242 ,418 ,000 Tabla 14.- Coeficientes canónicos estandarizados para el segundo análisis discriminante ASPECTOS DE IMPLANTACIÓN DEL SISTEMA SEGMENTO AI.9 AI.12 AI.15 AI.16 AI.17 AI.18 VS.2 -,779 -,335 ,240 ,516 -,363 ,824 ,814 Tabla 15.- Clasificación según el segundo análisis discriminante para el predictor PER ARQUETIPO EMPRESAS POTENCIAL ÉXITO RESTO ARQUETIPOS Potencial de éxito 8 7 (87,5%) 1 (12,5%) Resto de arquetipos 95 10 (10,8%) 85 (89,2%) Porcentaje de casos correctamente clasificados: 88,35%. Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 115 cución de resultados excelentes ya que la gestión de la calidad produce sus efectos a medio y a largo plazo. Este resultado viene a corroborar lo apuntado por los trabajos de Powell (1995), Lemak et al. (1996) o Taylor y Wright (2003), donde las empresas con mayor experiencia en la implantación de la calidad son las que alcanzan los mejores resultados. En la tabla 17 incluimos los resultados extraídos del análisis de la varianza para esta variable de segmentación. Como podemos observar, una tercera parte de los 15 indicadores no alcanza la significación requerida; no obstante, realizado el contraste de Kruskal-Wallis, pudimos observar que los rangos medios obtenidos para la totalidad de indicadores que son significativos no muestran proximidad alguna entre ellos. Esto implica que existen diferencias significativas entre las empresas excelentes y con elevada experiencia con el SGC, frente a las restantes empresas que formaron la muestra. No incluimos los resultados del contraste anterior debido a su extensión. En relación con el tipo de actividad mayoritario para las empresas con perfil de excelencia más alto, obtuvimos que el sector industrial es el mayoritario, con un total de seis empresas (tabla 16). Por otro lado, no apareció ninguna con perfil de excelencia alto entre las que desarrollan una actividad enfocada exclusivamente a la prestación de servicios. Este aspecto puede deberse a que muchas de las medidas de resultados empleadas son de aplicación exclusiva al ámbito industrial (sobre todo las relacionadas con el inventario), por lo que era de esperar que estas empresas alcanzasen valores bajos en estas medidas del rendimiento. En la tabla 18 recogemos los niveles de significación alcanzados por las variables tras realizar el ANOVA. Como se observa, ningún indicador de resultado alcanza la significación requerida (0,01). Tabla 16.- Distribución de la muestra de empresas con un fuerte potencial de éxito según segmentos VARIABLES DE SEGMENTACIÓN SEGMENTOS NÚMERO DE EMPRESAS Industria 6 Servicios 0 Tipo de actividad Industria y servicios 2 Inferior a 3 años (baja) 0 Entre 3 y 6 años (media) 1 Experiencia con el SGC Superior a 6 años (alta) 7 Inferior a 50 (pequeña) 1 Entre 51 y 250 (mediana) 1 Tamaño de la empresa Más de 250 (grande) 6 Multinacional 4 Ámbito de las operaciones Nacional 4 Total 8 Tabla 17.- Niveles de significación del contraste para las variables IRi según la experiencia con el SGC de la organización IR.1 IR.2 IR.3 IR.4 IR.5 IR.6 IR.7 IR.8 IR.9 IR.10 IR.11 IR.12 IR.13 IR.14 IR.15 Chi-cuadrado 2,66 13,53 19,10 7,54 19,08 5,28 20,93 13,40 4,06 17,95 20,84 28,94 16,55 4,30 15,69 Grados libertad 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Significación asintótica ,264 ,001 ,000 ,023 ,000 ,071 ,000 ,001 ,131 ,000 ,000 ,000 ,000 ,116 ,000 Tabla 18.- Niveles de significación del contraste para las variables IRi según el tipo de actividad desarrollada IR.1 IR.2 IR.3 IR.4 IR.5 IR.6 IR.7 IR.8 IR.9 IR.10 IR.11 IR.12 IR.13 IR.14 IR.15 Chi-cuadrado 1,24 ,76 3,55 8,08 2,57 5,31 1,06 6,30 3,51 2,00 5,52 1,08 4,24 7,08 3,97 Grados libertad 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Significación asintótica ,538 ,682 ,169 ,018 ,276 ,070 ,588 ,043 ,172 ,367 ,063 ,581 ,120 ,029 ,137 Criado, F.; Calvo de Mora, A. Factores clave y rendimiento en empresas españolas... Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 18, núm. 2 (2009), pp. 107-126 ISSN 1019-6838 122 AI.10.- Grado con que se involucra activamente a los proveedores o suministradores en el SGC (no los involucra/los involucra totalmente). AI.11.- Nivel de utilización de programas de benchmarking interno (en fase embrionaria/totalmente implantados). AI.12.- Nivel de utilización de programas de benchmarking externo (en fase embrionaria/totalmente implantados). AI.13.- Nivel de esfuerzo desplegado en la formación de la alta dirección en materia de calidad (muy bajo/muy alto). AI.14.- Nivel de esfuerzo desplegado en la formación del resto de la plantilla en materia de calidad (muy bajo/muy alto). AI.15.- Grado de implicación y participación de los empleados en el SGC (muy bajo/muy alto). AI.16.- Utilización de programas de reducción de fallos y defectos (muy bajo/muy alto). AI.17.- Implantación de programas de mejora de procesos internos (muy bajo/muy alto). AI.18.- Nivel de utilización de equipos y grupos de mejora (en fase embrionaria/totalmente implantados). INDICADORES DE RESULTADOS DE LOS SGC (IR.I) Indicadores de clientes externos IR.1.- Reducción de los plazos de entrega de los productos/servicios (número de días). IR.2.- Reducción del tiempo de respuesta del servicio a clientes (porcentaje de reducción). IR.3.- Reducción de las quejas y/o reclamaciones de clientes (porcentaje de reducción). IR.4.- Reducción de las demandas judiciales de clientes (porcentaje de reducción). Indicadores de clientes internos IR.5.- Nivel de reducción del tiempo perdido por accidentes laborales −o cualquier concepto similar− (porcentaje de reducción). IR.6.- Incremento de las respuestas positivas a las encuestas de actitudes o de medición de clima o de medición de la satisfacción de los empleados (porcentaje de incremento). IR.7.- Reducción de los cambios de órdenes (porcentaje de reducción). Indicadores económicos IR.8.- Ahorros de costes provocados por los equipos de mejora de la calidad desde que se iniciaron las actividades de gestión y mejora de la calidad. IR.9.- Reducción aproximada del coste de la calidad (porcentaje de reducción). IR.10.- Incrementos de los beneficios de explotación (porcentaje de incremento). IR.11.- Valor económico del ahorro de costes como consecuencia del sistema de sugerencias (euros). IR.12.- Aumento de la productividad de los empleados (porcentaje de incremento). Indicadores de inventarios IR.13.- Disminución de los niveles de inventarios (porcentaje de disminución). IR.14.- Porcentaje de producción que pasa favorablemente la primera inspección (porcentaje de incremento). IR.15.- Incremento de las entregas a tiempo de los productos y/o de los servicios pactados con los clientes respecto del total de entregas (porcentaje de incremento). BIBLIOGRAFÍA AGUS, A. 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