El modelo Z2-Score de Altman como base para la discriminación del fracaso de los franquiciadores

EL MODELO Z2-SCORE DE ALTMAN COMO BASE PARA LA DISCRIMINACIÓN DEL FRACASO DE LOS FRANQUICIADORES Macías Molina, Juan Antonio; Rodríguez Rad, Carlos J; Sánchez del Río Vázquez, Elena Universidad de Sevilla RESUMEN En esta investigación se propone un método que permite a los potenciales franquiciados conocer si la probabilidad de fracaso del franquiciador es elevada o reducida. El objetivo principal de este estudio es obtener segmentos/clusters mediante la técnica de regresión de clases latentes, donde se analiza la relación entre las variables típicas de la franquicia y la solvencia de la empresa franquiciadora medida a través de la Z2-Score de Altman. Con el fin de identificar con claridad los segmentos y analizar las características que los definen, hemos utilizado como covariables: el sector, la facturación media y el personal de la empresa. Se han identificado ocho segmentos, de los cuales nos encontramos con cinco segmentos en los que las enseñas que lo componen son solventes, dos que están en zona gris y uno que es insolvente Palabras clave: Franquicia, fracaso, regresión de clases latentes, Z2-Score de Altman ABSTRACT This paper proposes a method that allows potential franchisees to know if the probability of failure of the franchisor is high or low. The main objective of this study is to obtain segments/clusters using the technique of latent class regression. Therefore, we analyze the relationship between the typical variables of the franchise and the solvency of the franchisor, measured by means of the Altman´s Z2-Score. In order to clearly identify segments and to analyze the characteristics that define them, we have used as covariates: the sector, the average turnover and the business employees. Eight segments have been identified: five of them show signs that make them solvent, two of them are in the grey area and one segment is insolvent. KEYWORDS: Franchising, failure, latent class regression, Altman´s Z2-Score XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1420 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS PONENCIAS Dist 1. INTRODUCCIÓN A fin de reducir el riesgo de fracaso empresarial, en muchas ocasiones, la elección de ser franquiciado ha predominado frente a la opción de ser emprendedor independiente. Este hecho tiene su base en la creencia, bastante generalizada, de que la franquicia es un modelo de negocio experimentado y con una gran garantía de éxito (Gallini y Lutz, 1992; Pilling, 1991). Sin embargo, Buchan y Frazer (2013) manifestaron que el fracaso era algo habitual en el sistema de franquicia y cuando el franquiciador fracasa, los franquiciados se ven muy perjudicados. Es, por tanto, un factor de especial relevancia, en la elección de una u otra forma de modelo de negocio, que se pueda diagnosticar el estado de salud de las empresas. Así pues, no es de extrañar que tanto profesionales como investigadores hayan tratado de predecir el fracaso empresarial, desde los años sesenta del siglo XX hasta la fecha. Concretamente, Eljelly & Mansour (2001), sostienen que estos trabajos suelen basar sus resultados y conclusiones en el análisis de datos contables y financieros. No obstante, como la literatura ofrece diferentes conceptos y las definiciones de fracaso no son consistentes, no parece haber acuerdo sobre la obtención y valoración de las tasas de fracaso en la franquicia. Es, por ello, que estudios como el de Holmberg y Boe (1996), Holmberg y Morgan (2001) y Cross (1994, 1998), entre otros, defiendan que es preferible mostrar el proceso de forma integral más que definir el fracaso definitivo. En esta línea, Hoy y Echegaray (1994), Dant et al., (2011) o Somoza y Vallverdú (2007) apoyan la incorporación de una elevada gama de perspectivas teóricas para estudiar el fracaso en la franquicia, defendiendo por tanto un enfoque multidisciplinar, en el que se pueden incluir nuevas disciplinas tales como la teoría organizacional, el derecho contractual, la teoría financiera y la teoría de la información. En coherencia con estas ideas y a fin de pensar de forma crítica sobre la potencial aplicabilidad de las diversas teorías al contexto concreto de la franquicia, nuestro trabajo se apoya en enfoque de marketing así como en disciplinas relacionadas con la contabilidad y las finanzas, mediante el análisis de los predictores de insolvencia empresarial. Por otro lado, la no existencia de una definición clara y precisa del concepto fracaso de la franquicia, no es motivo de abandono de su búsqueda (Eljelly y Mansour, 2001). En esta línea, Bunchan y Fraizer (2013) profundizan un poco más sobre cómo definir de forma clara qué es el fracaso de la franquicia, afirmando que éste puede referirse al fracaso de una franquicia completa, incluyendo el franquiciador y a todos sus franquiciados o al fracaso parcial de un franquiciado o de un franquiciador. Es, por tanto, que nuestra investigación se une a esa tendencia de búsqueda incesante de claridad, considerando fracaso del franquiciador los siguientes supuestos: la no aparición en el registro de la AEF, desaparición por compra o adquisición de otra empresa y por último, desaparición por liquidación o quiebra o extinción. Como ya comentados, apostamos por modelos predicción con cierta anticipación la insolvencia o fracaso de la empresa a partir de una serie de variables principalmente financieras, XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1421 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Para concluir, en este trabajo proponemos un método que permita conocer si la probabilidad de fracaso del franquiciador es elevada o reducida para pequeñas empresas franquiciadas. Mediante la técnica de regresión de clases latentes donde se analiza la relación entre las variables típicas de la franquicia y la solvencia de la empresa medida a través de la Z2-Score de Altman, pretendemos cumplir con nuestro principal objetivo que es obtener segmentos/clusters. 2. MARCO TEÓRICO 2.1. El fracaso en la franquicia Como ya hemos comentado, bastantes investigadores sostienen que existe un menor riesgo para las franquicias que para otro tipo de empresas. Stern y Stanworth (1994) justifican que esta afirmación viene de la mano de las entidades financieras, que otorgan una mayor financiación y menores tipos que en los establecimientos independientes. En esta línea, Castrogiovanni et al., (1993) fue uno de los primeros análisis metódicos sobre el fracaso de la franquicia, cuya principal conclusión fue que el hecho de que "menos del cuatro por ciento de todas las franquicias fracasan cada año" era razón suficiente para justificar el leve riesgo de fracaso en la franquicia. Entendiendo que el fracaso se corresponde con el cierre dentro de una organización de franquicias, de una muestra aleatoria de 140 franquiciadores, aislaron los factores específicos que influyen en las tasas de fracaso del franquiciador y de la franquicia. Al no haber un repositorio central de información del franquiciador, los datos provenían de la Asociación Franquicia Internacional (IFA). Sin embargo, sus resultados también revelaron que la experiencia de la cadena puede variar la tasa de riesgo, de forma que las franquicias más jóvenes, pueden presentar un mayor riesgo. No obstante, la literatura existente no siempre apoya la idea de que la inversión en un negocio de franquicia está libre de riesgo y esfuerzo. Concretamente, Shane (1996), recurrió a la teoría de la Agencia, para determinar si tipos de organizaciones, como la franquicia, permitían un crecimiento más rápido y una mayor probabilidad de supervivencia. Con un tamaño muestral de 138 franquicias en EEUU, para su investigación empírica iniciada en 1983, exploró su evolución a lo largo de 10 años y descubrió que la franquicia aumentaba la supervivencia y el crecimiento de las empresas. Sin embargo, también encontró que más del 75 por ciento de las franquicias fracasaron, tasa que consideraba similar a las de las organizaciones que no son franquicia. A partir de estos datos, publicó varios documentos cuestionando la seguridad de la franquicia. Por su parte, Franchising Task Force (1991) realizó una investigación en Australia, si bien afirman que sus conclusiones se pueden extrapolar a otros mercados de características similares. El objetivo de este trabajo era la identificación de las principales causas por las que el sistema de franquicia, que resultaron ser: bajo nivel económico, inadecuada selección de mercado, pobre selección de franquiciados, avaricia en los franquiciadores resultante de cánones excesivos y varios factores económicos y competitivos, una rápida expansión del sistema de franquicia, devaluación del dólar australiano, aumento de los derechos de importación, el retiro de XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1422 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS una importante fuente de productos, competidores agresivos y más baratos y recesión de la economía. Años más tarde, Holmberg y Morgan (2003) manifestaban que si un franquiciador transfiere la unidad de franquicia desde el actual propietario a un nuevo propietario franquiciado, si la unidad del franquiciado se cancela por incumplimiento de control de calidad o por otros motivos, si no se renueva el contrato del franquiciado o el franquiciador compra la unidad del franquiciado y se convierte en propietario del franquiciador o, por último, otras unidades dejan de hacer negocios por diversas razones, la franquicia fracasa. Por su parte, Abell et al., (2009) centran el motivo de fracaso de la franquicia en el efecto de la quiebra del franquiciador, tratando de asesorar al franquiciado ante esta circunstancia. De igual forma, Dunn y Einbinder (2011) presentan la quiebra del franquiciador como motivo de fracaso de la franquicia y analizan el efecto de la sobre los franquiciados, considerando ocho grandes y tres pequeños franquiciadores que se declararon en bancarrota en USA en 2010. Estos autores, también, ofrecen consejos prácticos al franquiciado, para responder a la quiebra del franquiciador. Más aún, en un intento por clarificar el complejo proceso de fracaso de la franquicia, encontramos el trabajo de Bunchan y Frazer (2013) que ofrece una síntesis de las diferentes investigaciones sobre el fracaso en el período 19712011. Pero, muchos de sus argumentos parecen ser divergentes, y no todos están examinando el mismo evento, o los mismos temas. A pesar de los intentos evidenciados para conocer el número de franquicias que fracasan, como se observa de los trabajos consultados y en otros que indicaremos despúes, la mayoría de los estudios se han centrado bien en el fracaso en la franquicia en general o bien en el fracaso del franquiciado. Por ello, el fracaso del franquiciador se ha tratado como causa del fracaso de la franquicia y no ha recibido mucha atención académica como tema central. Además, las investigaciones, principalmente, se han desarrollado en Reino Unido (Lafontaine y Shaw, 1998), Francia (Perrigot y Cliquet, 2004), Australia (Buchan, 2006, 2010; Bunchan y Frazer, 2013) y por último E.E.U.U (Cross, 1994; Blair y Lafontaine, 2005; Dunn y Einbinder, 2011). En España, parecen haber escasos trabajos al respecto, si bien, podemos destacar a los investigadores Díez de Castro et al., (2005) y Bordonaba et al., (2008). En el primer caso, la incapacidad empresarial para dirigir la cadena, la ausencia de Know-How, la existencia de contratos abusivos así como el pago de cánones muy elevados son los elementos principales de fracaso por parte del franquiciador. Además, Díez de Castro et al., (2005) destacan el fraude deliberado como otra causa del fracaso. Éste se da cuando el franquiciador emprende una cadena con el único objetivo de alcanzar un negocio temporal, de forma que su fuente de lucro proviene de los derechos de entrada, para luego, simplemente, abandonar el negocio. Por último, también identifican los siguientes factores: el crecimiento inadecuado, una política de marketing errónea y los posibles cambios en los gustos o hábitos de los consumidores, que el franquiciador no es capaz de prever con antelación o no puede adaptarse a ellos, una mala elección y/o formación de franquiciados y unas dificultades financieras. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1423 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Por su parte, ante la insuficiente investigación sobre la decisión de abandonar la actividad franquiciadora, más aún en España, Bordonaba et al., (2008) plantean como objetivo general de su trabajo la comparación y análisis de las diferencias entre los factores que determinan dos tipos de salida del mercado: el fracaso empresarial y el cese de actividad, dentro del ámbito del sistema de franquicia. Con una muestra de 387 empresas franquiciadoras, operativas entre 1986 y 2004, analizan el efecto del momento de entrada, la estructura organizativa y la política de incentivos sobre ambas salidas del mercado. Entre sus resultados principales, encontramos que las empresas que fracasan son firmas seguidoras, con experiencia media y una elevada centralización y control de la cadena. Además, revelan que las que optan por abandonar el mercado pertenecen al grupo de empresas seguidoras o primera mayoría, con escasa experiencia, baja expansión y un elevado nivel de centralización. Entre las investigaciones fuera de España, como ya hemos mencionado, destaca, por ejemplo, el trabajo de Cross (1994), donde se identificaron como causas del fracaso de los franquiciadores las siguientes cinco categorías: 1) fraude empresarial, 2) aumento de la competencia con la participación de los puntos de venta de franquicia que se encuentran demasiado próximos, 3) la falta de apoyo de los franquiciadores, 4) pobre selección de los franquiciados y 5) los conflictos persistentes entre franquiciador/franquiciado. Entre los trabajos que buscan el número de franquicias que fracasan, ya en el siglo XXI, Perrigot y Cliquet (2004) investigan, durante un período de 10 años (1992-2002), a 952 redes de franquicias francesas, identificando un índice de fracaso de los franquiciadores del 58 por ciento de los franquiciadores. En este sentido, Frazer et al., (2010) realizaron una investigación empírica, de forma que a partir de las respuestas al cuestionario dirigido a franquicias instaladas en Australia, evidenciaron que 56 sistemas de franquicias cesaron en sus operaciones y otras 88 dejaron de ser franquicia en un período de dos años, concretamente desde 2008 a 2010. Por su parte, Connors (2010) sugiere la existencia de la relación seis fracasos del franquiciador-uno de éxito en un intervalo de tiempo de 20 años. Buchan et al., (2011) descubren que, en el período 1999-2011, el 72 por ciento de los franquiciadores abandonaron la franquicia y que ocho franquicias, probablemente, tendrían serios problemas para la supervivencia o para obtener rentabilidad de un total de 1.000 empresas de franquicia. Por otro lado, exponen que ante la inexistencia de base de datos, completa y disponible, de los franquiciadores o franquiciados en Australia y, aún, mucho menos de los franquiciadores fracasados, los investigadores han de elaborar sus propias bases de datos. Si bien, manifestaron que en el análisis del fracaso de los franquiciadores, se evidencian problemas muy parecidos entre los franquiciadores australianos y los identificados en la recogida de datos en los E.E.U.U. Por último, y ante la manifestación, por parte de investigadores estadounidenses, de su preocupación por el elevado número de franquicias estaban fracasando en los últimos 35 años, Buchan y Frazer (2013) desarrollaron otra investigación en la que revelaron que 54 cadenas de franquicias llegaron al fracaso durante un período de sólo dos años consecutivos. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1424 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS 2.2. Modelo Z2-Score de Altman de predicción de insolvencia empresarial La mayoría artículos y trabajos sobre la predicción de fracaso empresarial se limitan a la aplicación y análisis de datos contables y financieros. En nuestro trabajo el uso de los modelos de predicción de insolvencia empresarial, definidos como unos modelos matemático-financieros desarrollados por estadísticos y técnicos de las finanzas, permiten, sobre la base de una serie de variables principalmente financieras, diagnosticar y predecir con cierta anticipación el fracaso o la insolvencia de la empresa (Somoza y Vallverdú, 2007). En esta investigación se ha utilizado el Modelo Z2-Score de Altman. El Modelo Z2-Score de Altman mide la salud financiera de una empresa y predice la posible probabilidad de quiebra. Altman (1968) desarrolla su Z-Score utilizando una técnica multivariante. El propio Altman (2002) crea la versión Z2-Score con la intención de poder aplicar este modelo a todos los tipos de empresas y no sólo a las empresas manufactureras, ya que utilizando el modelo Z-Score se produce una distorsión importante en empresas de servicios y minoristas que tienen escasa inversión en activos fijos en relación a su volumen de negocios. El modelo Z2-Score sopesa de manera importante la generación de beneficios en relación al activo, así como su reinversión. La Z2-Score de Altman se calcula a partir de cuatro ratios financieras, fácilmente medibles para toda empresa, donde elevados valores de la Z indican una baja probabilidad de insolvencia La Z2-Score resultante es: Z2=6,56X1+3,26X2+6,72X3+1,05X4 X1= Fondo maniobra mil EUR/ Total Activo mil EUR X2= Reservas no distribuibles mil EUR/ Total Activo mil EUR X3= EBITDA mil EUR/ Total Activo mil EUR X4= Fondos propios mil EUR / (Acreedores a C. P. mil EUR + Acreedores a L. P. mil EUR) El valor obtenido se interpreta según el siguiente criterio: Si Z2 ≥ 2.60, la empresa no tendrá problemas de insolvencia en el futuro. Si Z2 ≤ 1.10, entonces es una empresa que de seguir así, en el futuro tendrá altas posibilidades de caer en insolvencia. Las empresas se ubicarán en una zona “gris” no bien definida si el resultado de Z2 se encuentra entre 1.11 y 2.59. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1425 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS 3. METODOLOGÍA 3.1. Datos En esta investigación se realiza un análisis longitudinal del fracaso en la franquicia en España, desde el punto de vista del franquiciador. Se ha trabajado con el censo total de las franquicias que operaban en España durante los años 2001 al 2011. Con respecto a la recogida de información, se ha llevado a cabo mediante un análisis completo y riguroso de todos los anuarios de franquicia disponibles: Franchisa, Mundofranquicia, Tormo y Asociados y, además, entrando directamente en la propia página web de las enseñas reseñadas para constituir el censo poblacional de las franquicias. Por lo que no se considera necesario realizar un muestreo, puesto que se ha trabajado directamente con todas las enseñas de franquicia de los años en cuestión. Cabe destacar el agradecimiento a Xavier Vallhonrat presidente de la Asociación Española de Franquiciadores (AEF) que nos ha ido cediendo año a año los datos de las franquicias. La información referente a los indicadores financieros para calcular la Z2-Score de Altman ha sido extraída a través de la base de datos SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos). Para poder contrastar las hipótesis de trabajo y alcanzar los objetivos del mismo, la utilización de un modelo de regresión de clases latentes es la mejor opción, puesto que permite buscar clases latentes, en el que nuestra variable dependiente es el valor Z2Score de Altman de predicción de insolvencia y las variables independientes son las que definen el contrato de franquicia, que en este caso serán (inversión, canon, royalty, publicidad, número de años de duración del contrato, superficie mínima, población mínima). Además se han empleado como covariables el sector en el que opera la franquicia, la facturación total y el número de empleados de la empresa, para intentar identificar mejor las clases latentes o segmentos que pueden surgir del análisis. Todas son variables que se han usado habitualmente en el estudio del fracaso del franquiciador.  Inversión. Definida en unidades monetarias, son las aportaciones que el franquiciado debe realizar para poner en marcha el negocio (Lafontaine, 1992; Martin y Justis, 1993).  Canon. Kahn (1987) define el canon de entrada como la cuantía que el franquiciado debe pagar por su entrada en la cadena en contrapartida del saber hacer transmitido, la exclusividad territorial y las prestaciones para la creación de la cadena.  Royalty. Bhattacharyya y Lafontaine (1995) definen la tasa de royalties como el porcentaje de las ventas de los franquiciados pagados al franquiciador.  Royalty de Publicidad. Canon periódico pagado por los franquiciados para colaborar en la inversión publicitaria de la cadena.  Número de años de duración del contrato. Según la teoría de la Agencia, cuanto mayor sea la duración de la relación contractual cabe esperar una mayor proporción de franquiciados (Maríz et al., 2004; Calderón, 2002). Shane (1998) afirma que una mayor duración de las relaciones reduce los problemas de oportunismo de los franquiciados. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1426 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS  Superficie mínima. Metros cuadrados mínimos que debe tener el local para establecer el negocio Díez de Castro y Rondán (2004).  Sector al que pertenece la enseña. En el presente trabajo, siguiendo las pautas establecidas por Rondán, Navarro y Díez (2007), se han establecido tres grandes agrupaciones sectoriales: servicios, hostelería-restauración y comercio minorista.  Facturación total anual. Es una variable utilizada por numerosos autores (Bradach, 2008; Sorenson y Sorenson 2001; Govaia 2003).  Número total de empleados de la enseña. (Díez et al., 2007)  Población mínima. Es la población mínima exigida por la cadena que debe tener un determinado núcleo urbano para que un franquiciado pueda ubicar su establecimiento. Calderón (2000). 3.2. Técnica estadística usada Los modelos de clases latentes constituyen un instrumento para la segmentación de mercados. Dividen a la población en grupos discretos que tienen diferentes conjuntos de atributos que dirigen sus preferencias (Kamakura y Wedel, 1995). Esto conduce a una gran mejora de fiabilidad a la hora de testar modelos y también ofrece una segmentación que puede ser definida en términos de actitudes o comportamientos para obtener una mayor compresión de los fenómenos estudiados (Bond y Morris, 2003). Según Rondan-Cataluña et al., (2010) el modelo de regresión de clases latentes se usa para pronosticar una variable dependiente en función de unas variables predictoras o independientes, con la salvedad de que se van a presentar categorías de poblaciones homogéneas (llamadas clases o segmentos). Las principales ventajas sobre un modelo de regresión normal son: a) se relaja la hipótesis tradicional de que el mismo modelo se sostiene para todos los casos, b) los estadísticos de diagnóstico están disponibles para determinar el mejor número de clases latentes y c) cuando hay más de una clase latente, se pueden incluir covariables en el modelo para mejorar la clasificación de cada caso o individuo en el segmento con mayor probabilidad de inclusión (Vermunt y Magidson, 2003). Se ha utilizado el Software Latent Gold para llevar a cabo los análisis correspondientes. 4. RESULTADOS El modelo a escoger en la tabla 1 será aquel que tenga un BIC inferior. En este caso es el modelo 17 el que tiene un BIC menor. Por tanto, el modelo 17, nos ofrece 8 clases latentes o segmentos, y es el que analizaremos. En suma a partir de esta tabla ya podemos inferir que la población en 8 grupos mejora el modelo de regresión con respecto al resto. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1427 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Tabla 1. Selección del modelo LL BIC (LL) Npar Class. Err R2 Model 10 1-Class Regre -22542,4695 45134,5052 7 0 0,0012 Model 11 2-Class Regre -20464,6198 41070,8569 20 0,0435 0,0151 Model 12 3-Class Regre -20094,6557 40422,9801 33 0,0762 0,0354 Model 13 4-Class Regre -19785,7623 39897,2446 46 0,1368 0,0435 Model 14 5-Class Regre -19614,5858 39646,9429 59 0,1487 0,0466 Model 15 6-Class Regre -19547,9384 39605,6993 72 0,1765 0,0492 Model 16 7-Class Regre -19477,9573 39557,7883 85 0,2124 0,052 Model 17 8-Class Regre -19428,7101 39551,3453 98 0,2288 0,0655 Model 18 9-Class Regre -19406,9581 39599,8925 111 0,249 0,1147 Model 19 10-Class Regre -19382,8108 39643,6492 124 0,2568 0,0722 Model 20 11-Class Regre -19364,7702 39699,6193 137 0,2714 0,0979 Model 21 12-Class Regre -19341,4094 39744,9491 150 0,279 0,1243 En la tabla 2 se ofrecen los parámetros del modelo seleccionado. En primer lugar se muestran los coeficientes beta de cada una de las variables analizadas en el estudio, estos coeficientes nos indican el efecto específico de cada variable independiente sobre la variable dependiente. También se aprecia el R2 existente para cada uno de los grupos o clases, así como los parámetros del modelo de regresión en cada una de las clases o grupos. También se ofrece el estadístico de Wald que indica si las diferencias en los coeficientes beta entre los grupos o clases son significativas. En este caso no todos los p value son menores a 0,05. Se demuestra pues, que las relaciones entre las variables (inversión, canon, número de años de duración contrato) con la Z2 de Altman son diferentes excepto en el caso de royalty y publicidad. Tabla 2. Parámetros del modelo Z2-Score de Altman Class1 Class2 Class3 Class4 Class5 Class6 Class7 Class8 Overall R2 0,0035 0,0092 0,0015 0,0388 0,0204 0,1785 0,0163 0,055 0,0655 Z2-Score de Altman Class1 Class2 Class3 Class4 Class5 Class6 Class7 Class8 Wald p-value Wald(=) p-value Mean Std Dev Intercept 4,7589 4,3809 5,9579 4,183 5,4277 2,5493 2,1584 0,9483 1578,675 1,3e-335 527,7762 8,50E110 4,2641 1,3454 Predictors Class1 Class2 Class3 Class4 Class5 Class6 Class7 Class8 Wald p-value Wald(=) p-value Mean Std Dev Inv Media 0 0 0 0 0 0 0 0 19,6327 0,012 17,6688 0,014 0 0 Canon medio 0 0 0 0 0 -0,0002 0 0 62,4635 1,50E-10 60,8743 1,00E10 0 0,0001 Royalty Medio -0,1179 -0,0603 -0,153 0,0149 0,0197 0,2175 0,083 -0,007 11,2364 0.19 11,218 0,13 -0,0346 0,1056 Publicidad 0,1378 0,0653 -0,1727 -0,1081 0,0301 -0,1756 -0,0405 -0,031 11,2688 0,19 9,3981 0,23 -0,0158 0,1175 Años contrato 0,0014 -0,0539 -0,0128 -0,0831 0,0031 0,1392 -0,0041 -0,0187 23,8185 0,0025 19,7881 0,006 -0,01 0,0554 Las rectas de regresión de los modelos son: Clase 1: XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1428 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Tabla 4: Influencias de las variables que definen el contrato de franquicia en el resultado de la Z2-Score MODELO Z2 Nº total de segmentos 8 INFLUENCIA + - VARIABLES QUE DEFINEN EL CONTRATO Inversión Ninguna Ninguna Canon 6 Royalty 4,6,7 1,2,3,5,8 Publicidad 1,2,5 3,4,6,7,8 Años Contrato 1,5,6 2,3,4,7,8 Superficie Mínima Facturación Personal Total 1,6,7 SECTOR Comercio Minorista 1,3,4,5,6 2,7 Hostelería Restauracion 1,6,8 2,3,4,5,7 Servicios 1,2,3 4,5,6,7,8 Fuente: elaboración propia En cuanto a implicaciones para la gestión en este modelo Z2-Score, en la mayoría de los casos sucedía que aquellas enseñas que tienen un mayor riesgo de insolvencia son en las que el franquiciador exige más en publicidad a sus franquiciados. Por lo que se refiere a royalty, en la mayor parte de los casos, a medida que el franquiciador aumente la cuantía del royalty al franquiciado, tendrá mayor riesgo de insolvencia. En lo relativo a número de años de contrato, a medida que el franquiciador estipula un mayor número de años en el contrato, tendrá mayor riesgo de insolvencia. Inversión no ejerce influencia significativa en este modelo, por lo que no afectará al resultado de la Z2Score.Como en cualquier investigación se pueden indicar algunas limitaciones como es la posibilidad de tener en cuenta otras variables o criterios de segmentación, con la finalidad de poder determinar una segmentación más eficaz, con perfiles de segmentos significativamente diferentes. En futuras investigaciones, podremos considerar variables relacionadas con la exclusividad territorial, selección de franquiciados o incluso asistencia técnica en la franquicia. En definitiva, la investigación queda abierta a determinar la influencia de variables de segmentación testadas en otros estudios relativos al fracaso del franquiciador. En segundo lugar, señalamos que los métodos de segmentación aplicados en esta investigación han partido de la suposición implícita de la estabilidad de los segmentos en cuanto a estructura de los mismos y características; no obstante, los segmentos pueden comportarse de manera dinámica y cambiar a lo largo del tiempo. Wedel y Kamakura (2000) describen estas posibles aplicaciones para segmentar los mercados con aproximaciones dinámicas que podrían ser utilizadas en futuros trabajos. Otra limitación es que la muestra sólo incluye enseñas que operan en XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1435 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS España. En este sentido, como futura línea de investigación, se propone que los futuros trabajos analicen el fracaso del franquiciador en diferentes países y se compararen los resultados obtenidos. Esto nos permitirá conocer si los resultados mostrados en este trabajo pueden ser extrapolados a cualquier tipo de enseña, sin importar su país de origen. 6. REFERENCIAS Abell, M., Lombart, A., Waldt, D.C.,& Belda de Mergelina, R. (2009).When insolvency strikes. International Journal of Franchise Law, 7(3/4), 33-61. Bhattacharyya, S., & Lafontaine, F. (1995). Double-Sided Moral Hazard and the Nature of Share Contracts. RAND Journal of Economics, 26, 761–781. Blair, R. D.,& Lafontaine, F. (2005). The Economics of Franchising, Cambridge University Press. Bond, J., & Morris, L. (2003).A class of its own: latent class segmentation and its implication for qualitative segmentation research. Qualitative Market Research: an International Journal, 6 (2), 87-94. Bordonaba, V.; Lucia, L.; Polo, Y. (2008). Análisis de la salida de mercado. Fracaso vs. abandono en la franquicia. Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa, 39(1), 33-58. Bradach, J.L. (1998). Franchise Organizations. Massachusetts. Harvard Business School Press Buchan, J. (2006) .When the Franchisor Fails: A research report prepared for CPA Australia by the University of New South Wales. CPA Australia. Buchan, J. (2010). Franchisor failure: an assessment of the adequacy of regulatory response, Queensland University of Technology. PhD. Buchan, J., Qu, C., & Frazer, L. (2011). Protecting Franchisees from Their Franchisor’s Impending Failure: A Way Forward for Consumer Protection Regulators Using Indicators? The First International Conference on Comparative Law and Global Common Law ‘Exchange and Integration of the Contemporary Legal Systems. College of Comparative Law, China University of Political Science and Law, Beijing, China. Buchan, J., & Frazer, L. (2013). The effect of franchisor failure on franchisees: A review of the literature. Economics and Management of Networks Conference. Agadir, Morocco. Calderón, E. (2000). Los Costes de Supervisión y la Decisión de Franquiciar. El Caso del Sector Servicios Futuro e Perspectivas, X Jornadas Luso Españolas de Gestao. Vilamoura, 2-4, 315-326. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1436 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Calderón, E. (2002). Factores determinantes de la decisión de franquiciar en las enseñas españolas. Cuadernos de Economía y Dirección de Empresa, 11, 105-125. Castrogiovanni, G. J., Justis, R. T.,& Julian, S. D. (1993). Franchise failure rates: An assessment of magnitude and influencing factors. Journal of Small Business Management, 31, 105–114. Connors, E. (2010). The Brave New World of Franchising. The Weekend Australian Financial Review, Sydney, Australia. Cross, J. (1994). Franchising Failures: Definitional and Measurement Issues. International Society of Franchising Conference. Las Vegas. Nevada. Cross, J. (1998). Improving the relevance of franchise failure studies‟, Society of Franchising Conference Proceedings. International Society of Franchising, St. Paul, Minnesota, USA. Dant, R. P., Grünhagen, M.,& Windsperger, J. (2011). Franchising Research Frontiers for the Twenty-First Century. Journal of Retailing, 87(3), 253-268. Díez de Castro, E. C.; Navarro García, A. y Rondán Cataluña, F. J. (2005). El sistema de franquicia, Pirámide, Madrid. Diez de Castro, E.C., & Rondan Cataluña, F. (2004). La investigación sobre franquicia. Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa, 10(3), 71-96. Diez de Castro, E., Rodriguez, C., & Navarro, A. (2007).Unidades franquiciadas versus propias en el sistema de franquicia: una investigación empírica. Conocimiento, Innovación y Emprendedores, Camino al Futuro, editado: Ayala Calvo, J.C. y FEDRA* Universidad de la Rioja, 187. Dunn,T. M.,& Einbinder, M. (2011). A Franchisee's Guide to Franchisor Bankruptcy. Franchise Law Journal 31(2), 55-65. Eljelly, A. M. A., & Mansour, I. H. F. (2001). Predicting private Companies failure in the Sudan. Journal of African Business 2(2), 23-43. Franchising Task Force (1991). Report By the franchising task force for the Minister of Small Business and Customs, Better Printing Service, Queanbeyan, Australia. Frazer, L., Weaven, S., & Bodey, K. (2010). Franchising Australia 2010, Asia-Pacific Centre for Franchising Excellence, Griffith University. Gallini, N.T.,& Lutz, N. (1992). Dual distribution and royalty fees in franchising, Journal of Law, Economics, and Organization, 8, 471-501. Gorovaia, N. (2003). Performance of franchising networks: conceptual framework. In: Paper presented at the EMNet-conference, June, Viena, Austria. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1437 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Holmberg, SR, & Boe M. (1996). The franchisee failure continuum. In: Dugan A, editor. Partners for progress: A world of opportunities, Proceedings of the 10th Conference of the Society of Franchising, Honolulu. Holmberg, SR and Morgan, K.B. (2001). Entrepreneurial Franchises Ventures: A Strategic Perspective and Empirical Investigation of US and European Franchise Failure, Kogod: American University Business School. Holmberg, S.R. & Morgan, K.B. (2003). Franchise turnover and failure. New Research and Perspectives. Journal of Business Venturing, 18, 403-418. Hoy, F.,& Echegaray, M. H. (1994).Double Your Trouble through International Franchising: Arby's Goes to Mexico', in W. D. Bygraveet al. (eds) Frontiers of Entrepreneurship Research, 587-600. Babson Park, MA: Babson College. Kahn, M. (1987). La franchise, guide pratique: etre franchiseur, etre franchisé. París Dalloz, 41-45. Kamakura, W. A., & Wedel, M. (1995). Life-Style Segmentation with Tailoring Interviewing. Journal of Marketing Research, 32 (3), 308-317. Lafontaine, F. (1992). Agency theory and franchising: Some empirical results. Rand Journal of Economics 23, 263-283. Lafontaine, F.,& Shaw, K. (1998).Franchising growth and franchisor entry and exit in the U.S. market: myth and reality. Journal of Business Venturing, 13, 95-112. Mariz, R. M. García, M. T., & Calvo, N. (2004). El crecimiento de las cadenas de franquicias: un análisis empírico desde el enfoque de la teoría de la agencia. XVIII Congreso anual AEDEM, Orense, España. Martin, R.; & Justis, R. (1993). Franchising, liquidity constraints and entry. Applied Economics, 25, 1269-1277. Perrigot R. ,& Cliquet G. (2004). Survival of Franchising Networks in France from 1992 to 2002, 18th Annual Conference of the International Society of Franchising (ISoF), Las Vegas, USA, March, 5-7. Pilling, B. (1991). Assessing competitive advantage in small business: an application to franchising. Journal of Small Business Management 29 (4), 55-63. Rondán Cataluña, F.J.; Navarro García, A.; & Díez de Castro, E.C. (2007). Proposing new variables for the identification of strategic groups in franchising. International Entrepreneurship and Management Journal, 3(4), 355-377. Rondan-Cataluña, F.J., Sanchez-Franco, M.J., & Villarejo-Ramos, A.F. (2010). Searching for latent class segments in technological services. The Service Industries Journal, 30(6), 831-849. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1438 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Somoza López, A., & Vallverdú Calafell, J. (2007). Comentarios acerca del Nuevo Plan General de Contabilidad. Estrategia Financiera, (GRUPO ESPECIAL DIRECTIVOS), 8-20. Sorenson, O. & J.B. Sorenson. (2001). Finding the Right Mix: Franchising, Organizational Learning and Chain Performance. Strategic Management Journal, 22, 713-724. Shane, S. A. (1996). Hybrid organizational arrangements and their implications for firm growth and survival: A study of new franchisors. Academy of Management Journal, 39(1), 216-234. Shane, S. (1998). Making new franchise systems work. Strategic Management Journal, 19(7), 697–707. Stern, L., & Stanworth, J. (1994). lmproving small business survival rates via franchising-the role of bank in Europe’ International Small Business Journal, 12(2), 1525. Vermunt, J.K., & Magidson, J. (2003). Addendum to Latent gold User's Guide: Upgrade for Version 3, Boston, Statistical Innovations Inc. Wedel, M., & Kamakura, W. A. (2000). Mixture regression models. In Market Segmentation (pp. 101-124). Springer USA. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1439 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS