La temporalidad en la gestión de los recursos Slack en tiempos de crisis

LA TEMPORALIDAD EN LA GESTIÓN DE LOS RECURSOS SLACK EN TIEMPOS DE CRISIS AGRADECIMIENTOS Aunque esta tesis lleve mi nombre en la autoría, este hecho no es del todo cierto. La realización de una tesis dista mucho de ser una labor solitaria y aislada, sino que al contrario necesita la relación con otras personas y abrir las miras hacia otras perspectivas y enfoques. Es precisamente esto lo que ha supuesto un mayor logro en la realización de esta. Aprender y desaprender han sido constantes en el trabajo de elaboración. Pero cuando alguien viene de un mundo tan alejado del académico necesita, si cabe, aún más apoyo. En este sentido quiero agradecer a mi director de tesis por creer en que, antes o después, alcanzaría este objetivo, incluso más que yo misma. Sin su ayuda, inspiración, apoyo y enseñanzas, hoy sería imposible haber llegado hasta aquí. Por supuesto, muy especial agradecimiento, al que supo hacerme ver esta opción, y que nunca ceso en su confianza en mí. En definitiva, el culpable de que aquello que nunca me hubiera planteado por mí misma, se haya convertido en una nueva ilusión. No puedo dejar atrás a mi familia. Ellos me han regalado sus esperanzas y su tiempo. Un tiempo que les he “robado” y que espero compensar a lo largo del resto de mi carrera. Han sabido comprender que había preguntas a las que no podía o sabía contestar, y que espero pronto tener una respuesta definitiva. A todos los que, estando en un lugar u otro, siempre he sentido cerca y que me han dado el aliento cuando me empezaba a faltar. A todos gracias de corazón. ÍNDICE INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 1 ESTRUCTURA DEL TRABAJO ............................................................................................................ 3 CAPÍTULO 1 FUNDAMENTOS TEÓRICOS EN EL ANÁLISIS DE LOS RECURSOS SLACK ................ 3 1.1 LOS RECURSOS SLACK ............................................................................................................... 8 1.2 DEFINICIONES ........................................................................................................................... 9 1.3 LA EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE SLACK ............................................................................... 13 1.4 LOS DIFERENTES TIPOS DE RECURSOS SLACK .......................................................................... 15 1.5 LAS FUNCIONES DE LOS RECURSOS SLACK .............................................................................. 21 1.6 LA RELACIÓN ENTRE SLACK Y RENDIMIENTO ........................................................................... 26 1.6.1 TEORIAS QUE JUSTIFICAN LA RELACIÓN SLACK-RENDIMIENTO ............................................................. 28 1.7 ANALISIS BIBLIOMÉTRICO DE LA LITERATURA SLACK-PERFORMANCE ..................................... 31 1.7.1 ANÁLISIS DE CO-PALABRAS ..................................................................................................................... 34 1.7.2 ANÁLISIS DE CO-CITACIÓN ...................................................................................................................... 48 1.7.3 CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO ...................................................................................... 54 CAPÍTULO 2 OBJETIVOS Y PLANIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN EMPÍRICA ......................... 8 2.1 EL CONTEXTO DE LA INVESTIGACIÓN ...................................................................................... 58 2.2 LA MEDIDA DE LOS RECURSOS SLACK ..................................................................................... 60 2.3 FUENTE DE DATOS .................................................................................................................. 62 CAPÍTULO 3 LA SIMETRÍA TEMPORAL Y LA DURACIÓN DE LOS EFECTOS DE LOS RECURSOS SLACK SOBRE EL RENDIMIENTO ............................................................................................ 7 3.1 INTRODUCCION ...................................................................................................................... 70 3.2 LOS RECURSOS SLACK Y EL RENDIMIENTO .............................................................................. 71 3.3 EL EFECTO TEMPORAL DE LOS RECURSOS SLACK ..................................................................... 75 3.4 METODOLOGÍA ....................................................................................................................... 76 3.5 RESULTADOS .......................................................................................................................... 77 3.5.1 EFECTO DE LOS DIFERENTES TIPOS DE SLACK SOBRE LA RENTABILIDAD ECONÓMICA .......................... 78 3.5.2 EFECTO DE LOS DIFERENTES TIPOS DE SLACK SOBRE LA RENTABILIDAD FINANCIERA ........................... 79 3.5.3 ANÁLISIS DE LA ROBUSTEZ DE LOS RESULTADOS Y DURACIÓN DE LOS EFECTOS ................................... 85 3.6 DISCUSIÓN, CONCLUSIÓN, IMPLICACIONES Y LIMITACIONES .................................................. 90 CAPÍTULO 4 EL EFECTO DEL CAMBIO EN LA CONFIGURACIÓN DE LOS RECURSOS SLACK SOBRE EL RENDIMIENTO ............................................................................................................... 97 4.1 INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................... 98 4.2 MARCO TEÓRICO .................................................................................................................... 99 4.3 MUESTRA Y METODOLOGÍA ................................................................................................. 102 4.3.1 MUESTRA .............................................................................................................................................. 103 4.3.2 VARIABLES ............................................................................................................................................. 103 4.3.3 ANÁLISIS ................................................................................................................................................ 104 4.4 RESULTADOS ........................................................................................................................ 105 4.5 CONCLUSIONES .................................................................................................................... 111 CAPÍTULO 5 EL ESTUDIO DEL CONSUMO DE LOS RECURSOS SLACK ANTE UNA CRISIS ECONÓMICA GENERALIZADA ............................................................................................. 115 5.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 116 5.2 MARCO TEÓRICO .................................................................................................................. 118 5.2.1 LA GESTIÓN DE LOS RECURSOS SLACK. ................................................................................................. 120 5.2.2 VÍNCULOS CON OTROS FRENTES DE INVESTIGACIÓN ........................................................................... 123 5.3 MUESTRA Y METODOLOGÍA ................................................................................................. 126 5.3.1 PROCESO ANÁLITICO. LAS CURVAS DE CRECIMIENTO .......................................................................... 128 5.4 RESULTADOS ........................................................................................................................ 130 5.5 CONCLUSIONES .................................................................................................................... 140 CAPÍTULO 6 CONCLUSIONES .............................................................................................. 145 6.1 CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................................. 146 6.2 LIMITACIONES AL ESTUDIO ................................................................................................... 150 6.3 LÍNEAS FUTURAS .................................................................................................................. 151 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................... 153 INTRODUCCIÓN 2 Vivimos un momento incierto. Cuando comenzó el año 2020 las previsiones económicas eran positivas para la economía en general; sin embargo, y sin aviso previo, nos encontramos inmersos en una crisis sin precedentes. Las previsiones para España apuntan que en este 2020 la riqueza anual podría llegar a caer hasta un 10%. ¿Cómo están gestionando las empresas esta situación incierta? ¿Quiénes han sido capaces de perder menos ante una situación de “parón económico”? ¿Quiénes serán capaces de volver a la “normalidad” antes? Cuando se comenzó el presente trabajo no podíamos pensar ni de lejos en que viviríamos una crisis tan dramática y profunda, ni siquiera que el objeto de nuestro trabajo se iba a ver tan identificado. En concreto, se planteó, a partir de mi propia experiencia personal, la importancia en una buena gestión de los recursos para sobrevivir a una crisis. En muchas ocasiones, los directivos son los responsables de hacer una gestión óptima de los recursos de las empresas y ser capaces de combinar los diferentes recursos que están en posesión de la empresa para alcanzar los objetivos planteados, o simplemente sobrevivir. Las crisis pueden ser de carácter interno, porque la empresa no esté ajustándose a las necesidades de sus clientes, porque se acometan inversiones sin una adecuada valoración de los riesgos, o simplemente porque la competencia lo esté haciendo mejor, o de carácter externo, donde las crisis surgen de cambios normativos y regulaciones, y de otros factores del entorno que se convierten en un reto a superar por parte de la empresa, junto con luchar por conseguir que dicha adaptación sea mejor y más eficiente a la de sus competidores. Lo que sí teníamos claro es que las empresas no llegan en las mismas condiciones al momento inicial de la crisis, y queríamos saber si las empresas que tenían una mayor dotación de recursos se movían mejor en esos tiempos de incertidumbre. No obstante, la literatura sobre el tema era muy extensa. Más de cinco décadas habían estudiado el efecto que tienen los recursos ociosos, excedentes o slack sobre el desempeño empresarial. Sin embargo, al igual que la literatura, los enfoques, medidas, y aproximaciones también son igual de numerosas. Tras una revisión de la literatura observamos que la mayoría de los trabajos se habían centrado en la relación entre la posesión de recursos slack y el rendimiento, pero no la forma en que estos recursos son aplicados o consumidos. 3 Esta tesis trata de estudia la acumulación y el "gasto" del slack organizativo en un entorno de crisis económica, con un descenso de la munificencia ambiental. Partimos de la premisa de que todas las organizaciones necesitan adaptarse a su entorno para poder sobrevivir y alcanzar los objetivos. En este sentido, son los recursos de la organización el medio para lograr dichas adaptaciones, ya que diferentes tipos de recursos de la organización pueden estar asociados con diferentes tipos de adaptaciones organizativas en respuesta a diferentes amenazas. Concretamente, en este estudio se estudia la forma en que las empresas ajustan y controlan sus recursos slack en respuesta a una crisis financiera. Sin embargo, más allá de otros trabajos que han considerado el posible efecto del slack sobre la crisis (Gral, 2014; Karacay, 2017), en nuestro trabajo se ha pretendido dar un rol importante al tiempo, bien sea directamente o bien a través de metodologías que permiten extraer conclusiones sobre el efecto temporal. En este sentido, Hambrick & Fredrickson (2005) resaltan la importancia de la secuenciación en la toma de decisiones dentro del proceso estratégico. La elección del ámbito, el modo, y aproximación competitiva, es importante tener en cuenta la secuenciación o velocidad de los principales movimientos a realizar para aumentar la probabilidad de éxito. Así, “la mayoría de las estrategias no requieren iniciativas iguales en todos los frentes en todo momento” (Hambrick & Fredrickson, 2005: p. 55). Del mismo modo, el entorno puede requerir diferentes tiempos en la aplicación de la estrategia. Así pues, en torno a esta idea hemos desarrollado nuestro trabajo. En consecuencia, el presente trabajo analiza, compara y contrasta las relaciones de slack y rendimiento antes, durante y después de la crisis financiera ocurrida en 2008. ESTRUCTURA DEL TRABAJO El presente trabajo consta de tres análisis diferenciados, pero claramente relacionados, que concluyen con un apartado que recoge las conclusiones genéricas, limitaciones y líneas futuras de la investigación. La estructura de la presente tesis doctoral es la siguiente. En primer lugar, se aborda una revisión teórica de la relación existente entre los recursos slack, o el slack organizativo, y el rendimiento. Para ello se plantea una revisión tradicional de la literatura identificando las principales aproximaciones teóricas, 10 quienes han contribuido en mayor medida a la conceptualización temprana del concepto de slack (Haleblian et al., 2006, Gral, 2014). Centrándonos en la dilucidación del término, Cyert & March (1963) en su trabajo “Una teoría del comportamiento de la empresa” argumentaron que el exceso de recursos podría utilizarse para ajustar los compromisos de recursos internos y las demandas ambientales externas, actuando como amortiguador para absorber la presión ambiental externa y resolver conflictos internos, definiendo el concepto de slack como, "la diferencia entre el total de recursos y el total de pagos necesarios" (Cyert & March, 1963: 2). A partir de esta definición, y bajo el enfoque de la escuela del comportamiento, surgen múltiples definiciones como las propuestas por Child (1972), Litschert & Bonham (1978), March y Olsen (1978) o March (1979), entre otras muchas, y que no dejan de ser matices de la original. A modo de resumen, y sin ser una revisión exhaustiva, la tabla 1 recoge algunas de estas definiciones originales, así como un buen número de propuestas posteriores. El texto se ha mantenido en inglés para respetar las acepciones y connotaciones de algunos de sus términos. Como se comentará posteriormente, fue Bourgeois (1981) quien consolida la literatura y otorga madurez al estudio de los recursos slack, al plantearse la necesidad de unificar los diversos enfoques bajo una definición más generalista, y que se ha convertido en la más aceptada y citada (Smith et al., 1991, Tan & Peng, 2003, Andrews et al., 2008, George, 2005). En concreto, Bourgeois (1981: 30) define el Slack organizacional, como “el colchón de recursos actuales y potenciales que permite a la organización adaptarse de forma exitosa a las presiones internas o a las presiones externas, así como iniciar cambios estratégicos para ajustarse al entorno”. 11 Cyert & March (1963): “The disparity between the resources available to the organization and the payments required to maintain the coalition”. Child (1972) “The margin or surplus [performance exceeding ‘satisficing’ level] which permits an organization’s dominant coalition to adopt structural arrangements which accord with their own preferences [vs. ‘goodness of fit’ dictates of contingency theory], even at some extra administrative cost”. Cohen, March, & Olsen (1972) “The difference between the resources of the organization and the combination of demands made on it”. Dimick & Murray (1978) “Those resources which an organization has acquired which are not committed to a necessary expenditure. In essence, these are resources which can be used in a discretionary manner”. March & Olsen (1979) “The difference between existing resources and activated demands”. Pfeffer & Salancik (1978) “Slack resources [is] apparent in the form of extra profits or resources”. Wilson (1966) “Every organization can be said to have a set of functions which define that organization. It is also possible to consider some quantity or threshold of resources... that is necessary to perform these functions... slack [is] any organizational resource or asset beyond that threshold”. Sharfman, Wolf, Chase, & Tansik (1988) “Slack resource is that cushion of actual or potential resources which allows an organization to adapt successfully to internal pressures for adjustment or to external pressures for change in policy, as well as to initiate changes in practice with respect to the external environment”. Nohria & Gulati (1997) “The pool of resources in an organization that is in excess of the minimum necessary to produce a given level of organizational output”. Tan & Peng (2003) “Slack buffers a firm’s technical core from environmental turbulence, and thus enhances its performance”. Pierce & Aguinis (2013) “Slack provides continually adapt their strategies to survive and thrive in their everchanging dynamic environments”. Daniel, Lohrke, Fornaciari & Turner (2004) “Slack is defined as the difference between total resources and total necessary payments’’. “Slack is a resource cushion that firms can use in a discretionary manner, both to counter threats and exploit opportunities”. Lin, Peng, Yang & Sun (2009) “Organization slack may assist managers pursuing acquisitions by allowing greater financial discretion”. Love & Nohria (2005) “Resources in excess of those required to produce necessary outputs”. Arora & Dharwadkar (2011) “Organization slack, an important behavioral theory construct, signifies the existence of a cushion of actual or potential resources that enables the firm to adapt to internal or external necessities for strategic change”. Peng, Li, Xie, & Su (2010) “Organizational slack represents potentially utilizable resources that can be redeployed to achieve the firm’s goals”. Su, Xie, & Li (2009) “Organizational slack can be used to support innovations, facilitate strategic behaviors, and thus enhance firm performance”. 12 Wan, & Yiu (2009) “Organizational slack would improve firm performance during an environmental jolt because slack is especially salient when the external environment is less munificent”. Ju & Zhao (2009) “Slack represents potentially utilizable resources that can be redeployed to build capabilities and coalitions, and it acts as a buffer between the organization and internal change or external contingencies”. Salge (2011) “Organizations differ fundamentally in their ability to adapt and reconfigure their resources, capabilities, and operating routines”. Huang & Chen, (2010) “Organizational slack is often defined as the cushion of actual or potential resources that allows an organization to adapt successfully to internal pressures for adjustment or to external pressures for change in technologies or markets”. Markóczy, Sun, Peng, Shi, & Ren, (2013) “Slack may help CEOs pursue firm growth and may have a positive effect on compensation”. De Carolis, Yang, Deeds & Nelling (2009) “Slack is potentially utilizable resources that can be diverted or redeployed for the achievement of organizational goals”. Stan, Peng & Bruton (2014) “Slack is defined as actual or potential resources that enable firms to adapt to internal and external pressures and allows the pursuit of goals that are outside the organization’s main strategy”. Goldstein, & Iossifova (2012) “Slack is an effective resource for buffering against marketplace reactions to supply chain disruptions”. Kistruck, Qureshi & Beamish (2013) “Often use accumulated earnings and organizational slack in the pursuit of new diversification opportunities, charitable organizations, with their absence of excess profits and full budget approach to acquired resources, are typically forced to seek out new financial resources for the purpose of diversification”. Mousa, Marlin & Ritchie (2013) “Slack resources are excess resources that are accessible to an organization during a given planning cycle”. Ruiz-Moreno, GarciaMorales & Llorens-Montes (2008) “Slack represents the degree to which uncommitted resources are available for the organization”. Chen, Yang & Lin (2013) “Organizational slack resources are the firm-specific resources that can provide the flexibility to create and generate new resources or strengthen and extend existing resources for the achievement of organizational goals”. Tabla 1: Definiciones del concepto de Slack (basado en Gral, 2014) El gran aporte de la propuesta de Bourgeois es la capacidad de unificar bajo una única definición las diferentes funciones que se extraen a partir de los conceptos previos. Así, los primeros trabajos se centraban en una definición muy orientada a la protección del núcleo de operaciones organizativo (Thompson, 1967). A medida que se incrementa la complejidad interna de la organización, y se le va otorgando una visión política, podemos observar definiciones que persiguen el equilibrio entre las partes que intervienen en la toma de decisiones y la lucha de poder entre estas. En este sentido, 13 Cohen et al., (1972) consideran que el slack es un elemento esencial para las empresas al proporcionar “amortiguadores” entre las partes de la organización. A partir de Bourgeois se comienza a otorgar al concepto de slack un carácter discrecional para aprovechar las oportunidades potenciales (Simsek et al., 2007, George, 2005). Según Sharfman et al., (1988), aunque el slack organizacional tiene un efecto de amortiguación (buffer), este no debe confundirse con otros amortiguadores ya que la naturaleza de estos se asocia a mecanismos de protección diferentes. Bromiley (1991) apunta que, a pesar de esa definición prevalente en la literatura, los problemas siguen estando presentes, sin que haya convergencia en el significado, medición y efectos (Moses, 1992). Adicionalmente caben destacar otras definiciones existentes en la literatura del concepto de slack, tales como "la reserva de recursos en una organización que excede el mínimo necesario para producir un determinado nivel de producción organizacional" (Nohria & Gulati, 1996: 1246). Nohria & Gulati (1996) tratan de centrar la atención sobre las diferentes formas creadas por la falta de actividad, incluyendo la capacidad no utilizada, el número excesivo de empleados y los gastos de capital innecesarios. Todo ello nos lleva a aceptar la frase propuesta por Sigerstad (2004) quien afirma que, tras más de cinco décadas de investigaciones, lo único que sabemos es que los recursos slack existen (p. 45). Ante la disparidad de conceptualizaciones, en el presente estudio hemos elegido la propuesta de definición planteada por Bourgeois (1981). El motivo de esta elección es que dicha definición es, a nuestro criterio, la única capaz de englobar a la mayoría de las propuestas posteriores, aunque siendo conscientes de la necesidad de contextualizar los recursos slack, pues no han de ser iguales para todas las empresas (Nohria & Gulati, 1996). 1.3 LA EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE SLACK Al igual que se ha observado en la multitud de definiciones propuestas, el desarrollo de la literatura alrededor del concepto de slack ha sido igualmente rica. Tras los trabajos iniciales de Cyert & March (1956), es posible apreciar como gran parte del desarrollo posterior en torno a los recursos slack se realizó por parte de los economistas de la escuela de Carnegie (Sigerstad, 2004), caracterizada por el 14 estudio del comportamiento económico frente a la visión más clásica de la economía. Durante los primeros años se trabajó en el concepto y la importancia que poseer recursos por encima de los estrictamente necesarios podía tener para entender el comportamiento organizativo. De todos estos trabajos se desprende la importancia de estos recursos frente a distintas situaciones del entorno (Sigerstad, 2004). Sin embargo, Cyert & March llegan a plantear que, a pesar de la importancia del concepto y la utilidad para hacer frente a diferentes luchas dentro de la organización, “no habían visto evidencia significativa de un uso racional de los recursos slack en las empresas “(1963, p. 38). Penrose (1959) en su obra sobre la teoría del crecimiento de la empresa establece que la posesión de recursos ociosos, por encima de los necesarios, supone una oportunidad para los directivos ya que les pueden dar un uso que favorezca dicho crecimiento. Es igualmente notable la idea de la importancia de orquestar dichos recursos y recombinar las diferentes dotaciones en la búsqueda de un mayor crecimiento y aprovechamiento de oportunidades (Bradley et al., 2011). El interés suscitado en esa primera época llamó la atención de otros investigadores que empezaron a incorporar nuevos enfoques, aproximaciones y resultados a los anteriormente conseguidos por los autores de Carnegie. No obstante, frente a visión tradicional de que los recursos slack eran deseables (Cohen & Cyert, 1965), surge el concepto de ineficiencia organizativa o ineficiencia-X (Leibenstein, 1966), incorporando la relación entre recursos-eficiencia-resultados que posteriormente se ha visto reflejada en el desarrollo de la literatura de los slack (Argiles-Bosch et al., 2018). El desarrollo posterior se centró más en los efectos negativos de la ociosidad de estos recursos que en las oportunidades que brindaban a aquellas empresas que disponían de los mismos (Kmetz, 1980; Williamson, 1970). No obstante, la literatura aún no se centraba en la forma de hacer operativa las posibles medidas de slack (Sigerstad, 2004). Es a partir de la década de los 80 cuando las investigaciones comienzan a preocuparse por dotar a la literatura existente de un carácter empírico. Son los trabajos liderados por Bourgeois & Singh (Bourgeois, 1981; Bourgeois & Singh, 1983; Singh,1986) los que dotan de una madurez al campo de estudio y suponen la verdadera aproximación a una literatura que trate a los recursos slack desde una óptica metodológica similar, si bien las aproximaciones teóricas siguen mostrando controversia. 15 1.4 LOS DIFERENTES TIPOS DE RECURSOS SLACK A partir de que los autores comienzan a preocuparse por usar medidas que permitiesen la replicabilidad de los diferentes estudios, surgió la problemática de si los recursos slack suponían un todo, o si bien era necesario identificar diferentes tipos de recursos. Bourgeois (1981), a la vez que propugnaba la necesidad de unificar la definición del concepto de slack, planteaba también la necesidad de establecer un procedimiento para abordar los análisis empíricos del efecto del slack, comenzando por una clasificación. Krcal (2012, pp. 683-685, citado por Gral, 2014) expone que las definiciones y clasificaciones existentes de los recursos slack en la literatura no concretan una clara distinción entre las funciones, los estados y los tipos de slack. De hecho, son múltiples los criterios que se han empleado para categorizar a este tipo de recursos (De Falco & Renzi, 2015), aunque en muchas ocasiones dichas clasificaciones resultan parcialmente contradictorias o, en el extremo opuesto, incluso coincidentes. Gral (2014) establece, a fin de concretar una visión general de la tipología de los recursos slack, seis clases o tipos de recursos atendiendo a diferentes criterios. No obstante, esta agrupación ha sido extendida a nuevos grupos o tipos de slack. Así, Karacay (2017) incrementa los grupos a 9 (Figura 1), aunque volvemos a encontrarnos grupos ya identificados en la clasificación de Gral (2014) o vinculados a algún grupo existente en dicha clasificación. 16 Figura 1: Tipos de Recursos Slack. (Karacay, 2017). Desde nuestra perspectiva, la clasificación propuesta por Gral (2014) recoge la propuesta de Karacay (2017) y dota al análisis de una mayor simplicidad. Siguiendo pues esta clasificación, Gral (2014) establece grupos de slack en función de diversos criterios como son: • Nivel de disponibilidad: slack disponible, recuperable y potencial. Ya Bourgeois & Singh (1983, p. 43) describen tres estados de slack en función del grado de disponibilidad. Así, diferencian entre disponible, recuperable y potencial. Estos autores exponen como ejemplo de slack disponible el exceso de liquidez, debido a que se caracteriza por ser un tipo de recurso que aún no está integrado en el sistema de la organización y que, por tanto, se puede redistribuir con gran facilidad y es aplicable 17 a múltiples objetivos. El slack recuperable se centra en los recursos que ya están comprometidos en funciones organizativas específicas, como el exceso de costes (por ejemplo, el exceso de gastos generales), pero existe la opción de recuperarlos en el futuro. Con ello se propone una reducción de determinados costes, generalmente de personal, para utilizar esos recursos en otros fines. Y, por último, el slack potencial consiste en los posibles recursos futuros que puede generar la organización a partir, por ejemplo, del medio ambiente deuda adicional o capital propio. • Nivel de absorción: slack no absorbido y absorbido. Si bien la clasificación anterior es una de las más empleada, Singh (1986, p. 567) modifica esta clasificación incorporando el nivel de absorción de los recursos slack. Así, este autor distingue entre slack no absorbidos, que se "corresponde al exceso de recursos líquidos no comprometidos en las organizaciones", y slack absorbidos, asociados "al exceso de coste en las organizaciones". Heng & Xiuhao (2010) y Wefald et al., (2010b) contribuyen a la clasificación propuesta por Singh, matizando que las dos categorías difieren significativamente en su accesibilidad. Para estos autores, el slack no absorbido no está comprometido en la actualidad y, por tanto, puede utilizarse de forma fácil e inmediata, otorgándole un mayor nivel de flexibilidad. Por otra parte, el slack absorbido está comprometido con un uso específico e integrado en el sistema de la empresa (por ejemplo, en salarios, gastos generales y otros costes administrativos), razón por la cual es más difícil redistribuirlo (véase Heng & Xiuhao, 2010, p. 2; Wefald et al., 2010b, p. 73). Esta clasificación muestra clara similitud a la tipología en función del nivel de disponibilidad anteriormente expuesta. • Nivel de despliegue: Slack generado e invertido. Greenley & Oktemgil (1998) y Chakravarthy (1986) utilizan el nivel de despliegue para distinguir entre slack generado e invertido. Así, el slack generado se concreta en los recursos disponibles para el desarrollo de opciones estratégicas y la mejora de la flexibilidad. Esto incluye la capacidad de generar recursos líquidos y recaudar deuda o capital adicional. El slack invertido, por su parte, se refiere a los recursos desplegados, lo que puede reducir la oportunidad de desarrollar opciones estratégicas e inhibir la 18 flexibilidad (por ejemplo, la holgura invertida en salarios, capital de trabajo, activos, etc.). Esta clasificación asume que el slack disponible y potencial son más similares de lo planteado inicialmente por Bourgeois (1981) y Bourgeois & Singh (1983), ya que los dos están vinculados al capital accesible. No obstante, esta clasificación es similar a la caracterización de slack a lo largo de las dimensiones de disponibilidad o absorción. • Nivel de discrecionalidad: alta discrecionalidad y baja discrecionalidad. Tomando en cuenta las categorías previamente desarrolladas de Bourgeois & Singh (1983), Sharfman et al., (1988, p. 602) sugieren la clasificación del slack en función del nivel de discrecionalidad gerencial. Describen dos formas diferentes de slack en función de su alta y baja discrecionalidad. El slack de alta discrecionalidad se puede dejar de utilizar de manera muy flexible y consiste, por ejemplo, en efectivo, equivalentes de efectivo, líneas de crédito, inventario de materias primas, mano de obra poco cualificada y capacidad de máquinas altamente flexible. La baja discrecionalidad sólo puede utilizarse en situaciones muy específicas e incluye, por ejemplo, el inventario procesado, la mano de obra cualificada y la baja flexibilidad de la capacidad de las máquinas. • Disponibilidad de recursos / Demanda de recursos. Una de las clasificaciones que más se diferencia de las anteriores es la propuesta por George, (2005). Este autor introduce otra categorización de los slack a la que denomina slack transitorio y que complementa a los slack de alta y baja discrecionalidad. Este tipo de slack se refiere al exceso de recursos disponibles después de que las demandas de recursos han sido satisfechas y enfatiza la naturaleza dinámica de los recursos slack (George, 2005, p. 664). El slack transitorio representa la diferencia entre la disponibilidad de recursos y la demanda de recursos. Se destaca que, aunque las empresas poseen la misma cantidad de fuentes de recursos, las necesidades actuales de recursos para sus negocios pueden diferir, lo que resulta en diferentes niveles de slack transitorio. Si bien este concepto es mucho más afinado, la dificultad de su operativa ha provocado que sea una medida poco empleada. 19 • Tipo de recursos (financiero, operativo, recursos humanos, etc.) y rareza del recurso En muchas ocasiones, los autores han huido de las clasificaciones anteriores acudiendo a una agrupación funcional de los recursos slack. Así son numerosos los trabajos que han optado por agrupar los diferentes slack según el tipo de recurso del que se derivan. Así, por ejemplo, Mellahi & Wilkinson (2010) se centran en la falta de recursos humanos, mientras que Lee (2011) o Bradley et al. (2011a) investigan únicamente el efecto de la falta de recursos financieros. Otros, como Mishina et al., (2004), exploran simultáneamente la influencia de los recursos humanos y la falta de recursos financieros. Aunque los múltiples intentos existentes para concretar los tipos de slack no son totalmente concluyentes, e incluso se superponen parcialmente, en general se establece el grado de recuperación del slack como un papel importante para su categorización, incluso cuando se hace una clasificación por tipo de recurso, siendo el financiero más recuperable que el humano. Del mismo modo, es posible encontrar coincidencias con el resto de las categorías planteadas. Por ejemplo, la definición de slack disponible es similar al slack no absorbido y al slack generado, ya que la característica principal de ambas formas es que son fácilmente recuperables y, por lo tanto, ofrecen un alto nivel de flexibilidad, como, por ejemplo, el exceso de liquidez y de efectivo. De forma similar, el slack absorbido y el invertido también presentan similitudes respecto al slack de baja discreción y al recuperable, ya que todas estas formas de slack se basan en recursos que ya están comprometidos con funciones específicas en la organización, por lo que la recuperación es más compleja y difícil. Aunque Bourgeois (1981) era claro en su propuesta de slack potencial, algunos autores han discrepado en cuanto al nivel de discrecionalidad de esta categoría. Así, encontramos autores que otorgan a este tipo una alta discrecionalidad ya que la deuda adicional o el potencial de obtención de capital permiten una alta flexibilidad (cf. Sharfman et al., 1988, p. 602). De forma opuesta, otros asocian al slack potencial una baja discrecionalidad ya que lo que este representa es un potencial futuro y que no permite el uso de dichos recursos de forma inmediata. Voss et al. (2008, p. 149) usan el nivel de rareza para describir cuatro formas diferentes de slack. En cuanto al nivel de rareza, establecen una distinción entre 26 derivado de dichas estrategias (Singh, 1986, p. 580), la respuesta a los posibles cambios que ocurran en el entorno va a ser mucho más agresiva (Cheng & Kesner,1997; Lin et al., 2009; Tan, 2003). • El slack como generador de problemas de agencia Si bien las anteriores funciones atribuidas a los recursos slack tienen un carácter positivo sobre la empresa, también es posible identificar algunas consecuencias negativas o al menos problemáticas. En este sentido, existen autores que señalan, que los gestores, más allá de haber sido capaces de acumular recursos, han sido incapaces de otorgarles una función que incremente la rentabilidad para la empresa (George, 2005). La justificación es ¿por qué acumulan esos recursos excedentes? Muchos autores han utilizado la teoría de la agencia para justificar este hecho. Así, altos niveles de slack probablemente ocasionarán problemas de agencia que generan ineficiencias e inhiben el desempeño dentro de la organización (Chiu & Liaw, 2009). Ya Adam Smith (1776) recogía esta problemática, y el posterior desarrollo de la teoría (Jensen & Meckling, 1976) caracteriza la holgura como recursos que motivan a los gerentes a comportarse de manera poco beneficiosa tratando de mantener sus beneficios privados (Cheng & Lin, 2012, Ashwin et al., 2016, Wang et al., 2016b, Jensen, 1986, Jensen & Meckling, 1976). Los conflictos organizacionales pueden llevar a diferentes preferencias por la asignación de la holgura (Stan et al., 2014, Marlin & Geiger, 2015b). Bradley et al. (2011b), así como Tan & Peng (2003), sugieren que la presencia de recursos slack motiva la aparición de un comportamiento subóptimo en relación con el desempeño estratégico de una empresa provocando la rigidez y la inercia organizativa, reduciendo así los incentivos para la asunción de riesgos y la exploración (Jensen, 1986, Nohria & Gulati, 1997), y concentrando la gestión hacia decisiones que garanticen la supervivencia (George, 2005). 1.6 LA RELACIÓN ENTRE SLACK Y RENDIMIENTO Una de las cuestionas abordadas con mayor frecuencia en la literatura del slack organizativo es la relación de este tipo de recursos con el rendimiento de la empresa. La relación entre los recursos slack y el rendimiento ha sido contemplada desde múltiples perspectivas teóricas (Karakay, 2017). Esta multitud de enfoques responde a 27 la forma en que los diversos investigadores han tratado de dar explicación a la disparidad en los resultados empíricos encontrados (Carnes et al., 2019; Daniel et al., 2004). En este sentido las teorías muestran visiones tanto complementarias como contrapuestas que no son más que el reflejo de la complejidad del fenómeno que se está estudiando. Así pues, a la complejidad del concepto de slack, asociada a la diversidad de clasificaciones, medidas o funciones, hemos de sumar la complejidad en el concepto de rendimiento. Así, a la hora de definir el rendimiento debemos atender a la teoría o el propósito de la investigación que se esté llevando a cabo (Carton y Hofer, 2007, pp. 2– 7). Desde la perspectiva del slack organizativo, el rendimiento casi siempre ha sido observado desde un ámbito financiero (Daniel et al., 2004; Gral, 2014; Karacay, 2017), si bien su efecto sobre otras medidas de rendimiento, como la supervivencia (Paeleman & Vanaker, 2015), también se ha considerado. El efecto que los recursos slack tienen sobre el rendimiento se ha mostrado o bien de forma directa o a través de determinados constructos mediadores (Carnes et la, 2019; Daniel et al., 2004). En general, los resultados parecen mostrar una relación positiva entre la posesión de recursos slack y el rendimiento (Daniel et al., 2004), si bien los resultados no son concluyentes al encontrarnos con varias propuestas de medidas (Mizutani & Nakamura, 2014). La relación no ha sido planteada desde un punto de vista directo, sino que muchos autores han atribuido factores contextuales a esta relación (Latham & Braun, 2009; Su et al., 2009; Tan & Peng, 2003), o de factores internos asociados al comportamiento competitivo (Carnes et al., 2019), la postura frente al riesgo (Sharfman et al., 1988; Wiseman & Bromiley, 1996), o incluso la configuración estructural de la organización (Child, 1972). La elección de un tipo de relación u otra va a depender de la teoría que se utilice para soportar la investigación, pudiendo observarse propuestas lineales positivas, negativas o incluso curvilíneas planteando un nivel máximo de eficiencia. Para conocer el desarrollo de la relación se ha planteado, junto con la revisión de las principales teorías y temas desde un punto de vista tradicional, la realización de un análisis bibliométrico que nos permita identificar y analizar dicha evolución desde un 28 punto de vista objetivo y conocer tanto las líneas de investigación que se han desarrollado en el análisis de esta relación, como los pilares que soportar dicho desarrollo desde una perspectiva teórica. 1.6.1 TEORIAS QUE JUSTIFICAN LA RELACIÓN SLACK-RENDIMIENTO 1.6.1.1 Visión Basada en los Recursos (RBV) La visión predominante en las últimas décadas en el ámbito de la estrategia plantea que el éxito de una organización depende de la posesión de un conjunto único de recursos a fin de alcanzar y mantener una ventaja competitiva (Barney, 1991, Wernerfelt, 1984). En este sentido, y teniendo en cuenta la visión predominante de los recursos slack como unos recursos genéricos valorados desde una perspectiva financiera (Bourgeois, 1981), parece difícil comprender el papel que estos juegan en la consecución de la ventaja competitiva. Sin embargo, fue Penrose (1959), precursora de la Visión Basada en los Recursos, quien estableció que aquellas empresas que dispusieran de recursos excedentes obtendrían resultados superiores frente a aquellos competidores que no tuviesen acceso a los mismos. En el estudio de la Hercules Powder Company observó que "los activos productivos no utilizados, por la compañía, son a la vez un reto para innovar, un incentivo para expandirse, y una fuente de ventaja competitiva” (Penrose, 1960 p. 2). En este sentido los recursos ociosos comienzan a presentar las condiciones necesarias para que un recurso pueda ser considerado como generador de ventaja competitiva (Barney, 1991). Si combinamos el valor con la ubicación o tipo de slack poseído por la empresa, conseguimos un conjunto de recursos raros, difíciles de imitar, valiosos y, dependiendo del tipo de slack, aplicable para su explotación. Así, los recursos slack han sido considerados como elementos importantes en el mantenimiento de la empresa (Wang et al., 2016a, Lungeanu et al., 2015), así como para la consecución de objetivos (Paeleman & Vanacker, 2015; Vanacker et al., 2016). Sin embargo, el propio desarrollo de la RBV ha mostrado que es la capacidad de adaptación y aplicación de los recursos (Helfat, 2000; Teece et al., 1997; Zollo & Winter, 2002; Zona, 2002) lo que permite alcanzar y mantener una ventaja competitiva. En este sentido, las empresas pueden alcanzar mayor rentabilidad a través de la aplicación y redistribución de los recursos excedentes (Greenley & Oktemgil, 1998), siendo 29 necesario perseguir una combinación de recursos slack que permitan maximizar el nivel de competitividad de la empresa (Dolmans et al., 2014), o incluso una reasignación de estos que nos permitan alcanzar los objetivos perseguidos (Helfat et al., 2003). Esta visión dinámica puede responder a factores internos (Bourgeois, 1981) o bien por necesidades de adaptación a cambios que se producen en el entorno (Combs et al., 2011; Kortmann et al., 2014). 1.6.1.2 Teoría de la Agencia Desde el trabajo de Bourgeois (1981) se planteaba la posibilidad de que el exceso de recursos pudiera afectar negativamente a la toma de decisiones (Lin et al., 2009; Nohria & Gulati, 1996), que sea el resultado de una mala gestión, o incluso que se deba a un reparto arbitrario de recursos generando problemas de agencia (Tan & Peng, 2003). En este sentido, y sobre todo cuando la gestión está separada del capital, el poseer recursos excedentes sólo va a beneficiar a los directivos cuando estos actúen como agentes (Jensen & Meckling, 1976) ya que sus intereses no coinciden con los accionistas y, por tanto, son capaces de generar ineficiencias si estas les benefician (Tan & Peng, 2003). En esta misma dirección, algunos autores han planteado que muchas organizaciones obtienen resultados superiores a medida que tienen menor cantidad de recursos (Baker & Nelson, 2005), asociado quizás a etapas iniciales de la empresa con ausencia de rigideces esenciales (Leonard-Barton, 1992) y ventajas de aprendizaje (Autio et al., 2000; Sapienza et al., 2006), y alineando los intereses de directivos y accionistas (Jensen & Mecklin, 1976). Por tanto, aquellas empresas con una menor cantidad de recursos ociosos serán más cautelosos en su uso y su rentabilidad se verá afectada positivamente a través del apalancamiento de estos (George, 2005). Esta visión de la gestión de recursos centrados en las limitaciones requiere contemplar el origen de dicha escasez. Así, las empresas pueden disponer de menor slack por propia voluntad (George, 2005), o bien como respuesta a un consumo de los excedentes para hacer frente a entornos hostiles y con escasez de recursos (Baker & Nelson, 2005). No obstante, la literatura aún no ha mostrado evidencia empírica de las acciones de recorte o reducción de tamaño (Lim & Mccann, 2013) e n situaciones de 30 empresas en crisis y en concreto en su uso para hacer frente a la misma (Barbero et al., 2018). 1.6.1.3 Teoría del comportamiento organizacional (BTF) La teoría del comportamiento organizacional es otro de los pilares fundamentales en el estudio de los recursos slack. Cyert & March (1963) consideran que la organización está formada por grupos distintos, con objetivos propios y de grupo, que no siempre coinciden con los de la organización, por lo que estos se fijarán tras un proceso de negociación entre los participantes y, en este proceso va a tener un papel fundamental las contribuciones y pagos que las personas desean recibir, es decir, el análisis de contribuciones y compensaciones. En este proceso de compensación, Cyert & March (1963) plantean la posibilidad de considerar la existencia y la utilidad de este tipo de recursos en la gestión empresarial con un rol estabilizador y adaptativo. Una de las primeras aproximaciones en el efecto del slack por parte de Cyert & March (1963) fue para la explicación del motivo subyacente a la introducción de innovaciones por parte de las empresas (Bourgeois, 1981), ya que en caso de no disponer de recursos libres la empresa no emprenderá acciones que supongan cierta experimentación. Del mismo modo, y siguiendo otros autores asociados a la teoría de los sistemas sociales (Barnard, 1938 o Thompson, 1967), este tipo de recursos son empleados por las empresas para buscar la amortiguación de los efectos no deseados del entono a fin de mantener el núcleo organizativo lo más eficiente posible. Cuando se valora el efecto sobre el rendimiento desde esta perspectiva, nos encontramos que este tipo de recursos va a permitir tomar acciones proactivas que favorezcan la posición competitiva (Pitelis, 2007) a través de acciones proactivas (Alvarez et al., 2007). 1.6.1.4 Otras teorías Karacay (2017), en su revisión sobre la literatura relativa al slack, plantea algunas otras teorías que, con mucho menor impacto, han tratado de explicar el efecto de los recursos slack sobre el comportamiento organizativo. En este sentido habla de la teoría prospectiva y la del enfoque amenaza-rigidez. Ambos enfoques están basados 31 en la gestión del riesgo. La primera desde los trabajos de Kahneman & Tversky (1979) trata de valorar la forma en que la posesión de recursos excedentes afecta a la percepción del riesgo en la toma de decisiones por parte de la dirección (Greenley & Oktemgil, 1998). Esta visión supone un desarrollo de la teoría del comportamiento organizacional de Cyert & March (1963) en tanto toma la posesión de recursos por encima de lo requerido como un factor moderador (Bromiley, 1991; Latham & Braun 2009) en la toma de decisiones, o para la consecución de un ajuste con las características del entorno (Paeleman & Vanacker, 2015; Pierce & Aguinis, 2013). El enfoque de la amenaza rigidez (Staw et al., 1981) muestran la incapacidad de respuesta por parte de las organizaciones cuando se enfrentan a situaciones adversas. Shimizu (2007) plantea que poseer recursos limitados, más allá de un síntoma de eficiencia, puede ser interpretado por parte de los accionistas como un acto de incompetencia o ineficiencia por parte de los directivos. En estas situaciones, los directivos adoptan estrategias que se alejan de los riesgos y que se centran en la rentabilidad a corto plazo (Ren & Guo, 2011). 1.7 ANALISIS BIBLIOMÉTRICO DE LA LITERATURA SLACK-PERFORMANCE Tras la exposición anterior, se observa que el estudio del slack organizativo o de los recursos slack es un área fragmentada. Esto hace difícil prever cuál será el desarrollo y cuáles son los pilares teóricos desde una perspectiva objetiva. Para ello se propone realizar un análisis bibliométrico que nos permita identificar tanto las fuentes teóricas que han ido prevaleciendo a lo largo de estas últimas décadas, como los frentes de investigación que han ido emergiendo y dominando las diferentes publicaciones científicas. Alcanzar este objetivo supone trabajar con dos técnicas muy similares, aunque con objetivos diferentes: el análisis de co-citas y el análisis de co-palabras o co-word. Así, si bien el primero nos sirve para analizar cuáles son los trabajos que ejercen como estructura en el desarrollo de la literatura, el segundo nos permite analizar los frentes de investigación que se van desarrollando. Para este tipo de trabajos la información de partida es muy similar. Así, con el objetivo de mostrar la evolución de las investigaciones existentes sobre el término 32 “organizational slack” y la relación existente entre slack y rendimiento de las organizaciones acudimos a la base de datos “Web of Science”. La Web of Science de Thomson Reuters incluye más de 8.400 revistas científicas en más de 170 disciplinas diferentes (Kun-Yang & Yuh-Shan, 2014), y proporciona tres índices de citaciones: Ciencias, Ciencias Sociales y Humanidades (Waltman, 2016). La información obtenida a partir de esta base de datos tiene una ventaja significativa en el área de las Ciencias Sociales comparada con otras bases de datos (Norris & Oppenheim, 2007). Se seleccionaron todos los artículos que contenían el concepto “Organizational Slack” o “Slack Resources” y “Performance” como temas de referencia en la Colección Principal de Web of Science. El resultado de esta búsqueda resultó en 380 documentos. La búsqueda fue efectuada durante el mes de agosto de 2019 y abarcaba el período de 1993 a Julio de 2019. Tras la realización de una búsqueda de estos términos dentro del campo del “management”, se elabora un análisis de frecuencia atendiendo al número de artículos publicados por año, así como las citas recibidas por estos. Las figuras 4 muestran claramente el incremento gradual de las investigaciones llevadas a cabo sobre los efectos de los recursos slack en el rendimiento de las organizaciones, así como el volumen de citas recibidas por esos artículos. Figura 4: Total de Publicaciones por año (izquierda) y Suma de las citas por año (Derecha). Basándonos en los datos obtenidos en la Web of Science a fecha de agosto de 2019, los estudios más citados, que tratan sobre la vinculación entre slack y rendimiento, se relacionan en la siguiente tabla. 33 TÍTULO AUTORES REVISTA AÑO CITAS The corporate social performance - Financial performance link Waddock, SA; Graves, SB STRATEGIC MANAGEMENT JOURNAL 1997 2105 Slack resources and the performance of privately held firms George, G ACADEMY OF MANAGEMENT JOURNAL 2005 391 Organizational slack and firm performance during economic transitions: Two studies from an emerging economy Tan, J; Peng, MW STRATEGIC MANAGEMENT JOURNAL 2003 388 The effects of slack resources and environmental threat on product exploration and exploitation Voss, Glenn B.; Sirdeshmukh, Deepak; Voss, Zannie Giraud ACADEMY OF MANAGEMENT JOURNAL 2008 266 The Too-Much-of-a-Good-Thing Effect in Management Pierce, Jason R.; Aguinis, Herman JOURNAL OF MANAGEMENT 2013 254 Drivers for the participation of small and medium-sized suppliers in green supply chain initiatives Lee, Su-Yol SUPPLY CHAIN MANAGEMENT-AN INTERNATIONAL JOURNAL 2008 237 Toward a model of risk in declining organizations: An empirical examination of risk, performance and decline Wiseman, RM; Bromiley, P ORGANIZATION SCIENCE 1996 215 Organizational slack and response to environmental shifts: The impact of resource allocation patterns Cheng, JLC; Kesner, IF JOURNAL OF MANAGEMENT 1997 210 Corporate risk-return relations: Returns variability versus downside risk Miller, KD; Leiblein, MJ ACADEMY OF MANAGEMENT JOURNAL 1996 177 The negotiated order of organizational reliability Schulman, PR ADMINISTRATION y SOCIETY 1993 160 How do networks and learning drive M&AS? An institutional comparison between china and the united states Lin, Zhiang (John); Peng, Mike W.; Yang, Haibin; Sun, Sunny Li STRATEGIC MANAGEMENT JOURNAL 2009 158 Strategic responses to new technologies and their impact on firm performance Lee, RP; Grewal, R JOURNAL OF MARKETING 2004 148 Slack resources and firm performance: a meta-analysis Daniel, F; Lohrke, FT; Fornaciari, CJ; Turner, RA JOURNAL OF BUSINESS RESEARCH 2004 147 Organizational context, climate and innovativeness: adoption of imaging technology Nystrom, PC; Ramamurthy, K; Wilson, AL JOURNAL OF ENGINEERING AND TECHNOLOGY MANAGEMENT 2002 129 Corporate Governance and Corporate Social Responsibility (CSR): The Moderating Roles of Attainment Discrepancy and Organization Slack Arora, P. & Dharwadkar, R. CORPORATE GOVERNANCE-AN INTERNATIONAL REVIEW 2011 122 Legitimacy, Visibility, and the Antecedents of Corporate Social Performance: An Investigation of the Instrumental Perspective Chiu, Shih-Chi; Sharfman, Mark JOURNAL OF MANAGEMENT 2011 113 Reducing slack: The performance consequences of downsizing by large industrial firms, 1977-93 Love, EG; Nohria, N STRATEGIC MANAGEMENT JOURNAL 2005 104 Interplay between uncertainty and flexibility across the value-chain: Towards a transformation model of manufacturing flexibility Sawhney, Rajeev JOURNAL OF OPERATIONS MANAGEMENT 2006 100 Organizational context as a moderator of theories on firm boundaries for technology sourcing Steensma, HK; Corley, KG ACADEMY OF MANAGEMENT JOURNAL 2001 95 Greening the marketing mix: do firms do it and does it pay off? Leonidou, Constantinos N.; Katsikeas, Constantine S.; Morgan, Neil A. JOURNAL OF THE ACADEMY OF MARKETING SCIENCE 2013 94 Tabla 2: Relación de publicaciones más citadas. El análisis preliminar de estos resultados muestra el creciente auge de los artículos que vinculan los recursos slack con la Responsabilidad Social Corporativa (RSC ), como muestra el volumen de citas recibidas por Waddok y Graves (1997). No obstante, estos resultados no nos permiten comprender ni las bases teóricas que justifican esta relación, ni el desarrollo de las líneas de investigación asociadas. En esta tesis, planteamos la realización de un análisis bibliométrico complementario para mostrar la visión del trabajo científico existente en el área que abarca la relación entre los recursos slack y el rendimiento. Este estudio lo realizamos haciendo uso del software SciMAT, desarrollado por el grupo SECABA de la Universidad de Granada, que permite la construcción de mapas estratégicos, haciendo uso de las medidas de centralidad y densidad y usando un análisis de diagramas estratégicos para el total de los artículos. 34 Tanto el análisis de co-citas como el de co-palabras presentan una metodología muy similar, aunque la interpretación es más compleja en el caso de las co-citas debido a que lo que se analiza es el contenido de un artículo y no una palabra aislada. La base metodológica se centra en el estudio de las relaciones de co-ocurrencia, o aparición conjunta, de dos unidades de información en un documento (referencias, palabras clave, autores citados, co-autores, etc.). Así, cuanto más cerca se encuentren dos elementos relacionados entre sí más cerca se localizarán en el mapa. El proceso tanto del análisis de co-palabras como el de co-citas es análogo. En primer lugar, se identifican los documentos fuentes, en nuestro caso los 380 documentos identificados en la WoS a partir de los criterios de búsqueda. Se descargan la información de dichos documentos incluyendo las palabras clave, que se utilizará en el análisis de co-palabras, y las referencias empleadas en cada uno de ellos, para el análisis de co-citas. 1.7.1 ANÁLISIS DE CO-PALABRAS Cada artículo suele describirse por un conjunto de palabras o términos propuestos por el autor o la base de datos y que ayudan a delimitar el contenido de este (Börner et al., 2003). Es de esperar que, si dos trabajos se describen por términos similares, el contenido de estos sea igualmente similar o al menos abordaran una temática parecida. El procedimiento seguido está muy estructurado (Börner et al., 2003; Callon et al., 1991; Cobo, 2011), y tras la identificación de los elementos a estudiar se procede a la extracción de la red bibliométrica, el cálculo de las relaciones de similitud y la agrupación para la identificación de las temáticas. Para el estudio de las relaciones de similitud nos encontramos con diversas posibilidades (Cobo, 2011), aunque Van Eck & Waltman (2009) realizan una comparación concluyendo que el índice de equivalencia es el más adecuado para la realización de este tipo de estudios. Para la elaboración de los mapas, tradicionalmente se ha acudido a técnicas de agrupación o de reducción de dimensiones (Acedo et al., 2006); sin embargo, cada vez son más los análisis que tienden a examinar la red en su conjunto más allá de los 35 grupos. El software SCIMAT nos permite usar sistemas de clustering, como es el basado en centros simples (Cobo, 2011). Siguiendo lo expuesto en el trabajo de Cobo (2011), que utiliza la propuesta de Callon, et al., (1991), se emplean dos dimensiones para caracterizar cada tema. El resultado es la representación de lo que denominan Diagrama estratégico, que no es sino un espacio bidimensional construido a partir de los valores obtenidos para la centralidad y la densidad de la red (Cobo, 2011). Centralidad, que mide la interacción externa de cada red y que nos identifica la relevancia del tema. Desde una perspectiva analítica puede definirse como: , siendo k y h dos elementos de la matriz, midiendo el grado de fuerza de los enlaces externos de un conjunto con otros. Densidad, que determina la cohesión interna de la red, y debe interpretarse como el grado de desarrollo del tema. La definimos como: , donde i y j son palabras referencias pertenecientes al grupo y w el número de referencias clave (nodos) que forman el tema. La densidad mide la fuerza interna de todos los enlaces entre las referencias, es decir, el grado de cohesión interna del tema. A partir de la combinación de estos dos valores, centralidad y densidad de un campo de investigación, se puede representar en un diagrama estratégico de dos ejes que delimita cuatro grandes categorías: Figura 5: Diagrama estratégico (Cobo et al., 2011) 42 motores y emergentes. Sin embargo, en el tercer período el número de temas básicos y transversales aumenta notoriamente como resultado de la consolidación del campo. 43 Figura 8: Diagramas estratégicos de cada período. Analizando los diagramas estratégicos, como es lógico esperar, y debido a la propia selección de los artículos realizada, es el clúster Performance/slack el que siempre se encuentra en la mejor posición dentro de los temas motor, observándose fluctuación en el resto de clusters conforme se analiza el paso de un período a otro. Sin embargo, la observación de la evolución y fluctuación del resto de los cúmulos de un período a otro da información interesante sobre la evolución de los conceptos en torno a esta relación. Para hacer un análisis detallado de la evolución del campo, describiremos cada uno de los cuadrantes del diagrama estratégico y cómo han cambiado a lo largo de los diferentes períodos. 44 Clúster; 1993 -2010 Centralida d Densida d Clúster; 2011-2014 Centralida d Densida d Clúster; 2015-2019 Centralida d Densida d Performance 1 1 Slack-resources 1 1 Slackresources 1 1 Competition 0.6 0.6 Start-ups 0.6 0.8 Csr 0.88 0.76 R&d-investment 0.9 0.7 Institutionalownership 0.7 0.6 Capital 0.53 0.53 Market 0.8 0.9 Aspirations 0.4 0.7 Human resources 0.5 0.5 corporate-strategy 0.5 0.5 Tabla 7: Temas motor en cada período. Al examinar los temas clave, es interesante destacar la aparición y el crecimiento del grupo de RSE y la estructura de capital. También observamos cómo el tema de los primeros grupos es el clásico al comienzo de la consideración del estudio de los recursos de la holgura. En lo que respecta a la RSC, en lugar de la aparición de un campo, lo que sucede es la separación debida a la acumulación de conocimientos. Así, en el grupo principal del primer período encontramos el trabajo de Waddock y Graves (1997), que es fundamental para la literatura sobre la RSC, junto con los trabajos clásicos de George, (2005), Tang & Peng (2009) o Wiseman & Bromiley (1996), entre otros. En el segundo período (2011-2014), la responsabilidad social de las empresas pertenece al grupo de propiedad institucional junto con otras palabras como teoría de la agencia o teoría de las partes interesadas. Ejemplo de ello es el predominio de los trabajos de Arora & Dharwadkar (2011) y Chiu & Sharfman (2011) en el número de citas dentro de este grupo. Lo que ha ocurrido con el grupo clave es que la orientación temática ha pasado a un enfoque más orientado a los recursos, incorporando palabras como Exploración o Explotación junto con Recursos, Capacidades, entre otras. El resultado asociado que se refleja en este grupo de recursos sigue siendo la innovación, que permanece desde el primer período, y la internacionalización. Es interesante resaltar la aparición y crecimiento del bloque RSC y la estructura de capital. Resaltamos también como la temática de los primeros clusters es la clásica en el inicio de la consideración del estudio de los recursos slack. Si analizamos el resto de los cuadrantes vemos los temas periféricos para cada período en la siguiente tabla; 45 Cluster; 1993 -2010 Centralidad Densidad Cluster; 2011-2014 Centralidad Densidad Cluster; 2015-2019 Centralidad Densidad STRATEGICCHANGE 0.4 0.8 PRODUCTDEVELOPMEN T 0.2 0.9 FAMILY-FIRMS 0.35 0.71 ASPIRATIONS 0.4 0.7 ANTECEDENTS 0.29 0.94 SYSTEMS 0.12 0.82 OWNERSHIP 0.18 0.88 RESPONSES 0.41 0.65 BEHAVIOR 0.24 0.59 Tabla 8: Temas periféricos en cada período. En lo que respecta a los temas periféricos de cada período, recogidos en el cuadro 5, parece que los documentos, a medida que evoluciona el campo, tienen objetivos orientados más específicamente que el vago "Cambio estratégico". Esta mayor especificidad es posible debido al aumento del número de artículos publicados que contienen la relación holgura-desempeño. Algo similar ocurre con los temas básicos de cada período, que se representan como se refleja en el siguiente cuadro; Cluster; 1993 -2010 Centralidad Densidad Cluster; 2011-2014 Centralidad Densidad Cluster; 2015-2019 Centralidad Densidad ORGANIZATIONS 0.7 0.2 HUMAN RESOURCES 0.9 0.3 R&DINVESTMENT 0.94 0.47 COMPETITIVEADVANTAGE 0.8 0.1 ALLIANCES 0.76 0.29 CRISIS 0.59 0.41 BEHAVIORALTHEORY 0.71 0.35 MANAGEMENT 0.82 0.18 STRATEGY 0.65 0.24 Tabla 9: Temas básicos en cada período. Es ciertamente interesante observar el surgimiento del grupo de Crisis en el período 2015-2019, justo después de la gran crisis financiera de 2008. En este sentido, la literatura presenta una clara orientación para dar respuesta a la reciente crisis financiera ocurrida entre 2008 y 2014. Es de destacar cómo los recursos humanos juegan un papel clave dentro de la estructura de este grupo, mostrando el lado humano de los recursos slack, como se puede ver en los documentos de Bamiatzi et al (2016) o Roca-Puig et al., (2019). No obstante, una mayoría de estudios sobre recursos humanos se recoge dentro de la literatura de downsizing que, como veremos 46 posteriormente, ha permanecido relativamente separada de la línea de estudio dedicada a los recursos slack. Cluster; 1993 -2010 Centralidad Densidad Cluster; 2011-2014 Centralidad Densida d Cluster; 2015-2019 Centralida d Densida d EMPIRICALSTUDY 0.3 0.4 THEORY 0.3 0.4 EMPIRICALSTUDY 0.47 0.06 MANAGERIALINCENTIVES 0.1 0.3 ENTREPRENEURSHIP 0.1 0.2 INFORMATION 0.06 0.12 SURVIVAL 0.2 0.1 Tabla 10: Temas emergentes en cada período. Por último, los temas emergentes o en declive de cada período muestran cómo el campo oscila entre un enfoque empírico a uno teórico y luego de vuelta a un enfoque empírico. Examinando el clúster Slack/Performance podemos ver la representación de los gráficos que muestra la interrelación de los nodos para cada período. 47 Figura 9: Gráficos con los nodos que forman el clúster Slack/Performance en cada período. Al representar las palabras que se interrelacionan siempre en el conjunto de artículos clasificados dentro del clúster Slack/Performance, se puede observar que, en los tres períodos, y además de las palabras slack y performance, propiamente incluidas 48 dentro de este clúster, siempre se incluyen las palabras: innovación, firms, countries y risk-taking. Desaparecen a partir del primer período las palabras: management, resource-based-perspective, corporate-strategy e impact, para entrar a partir de este primer subperíodo las siguientes: capabilities, resources e internationalization, que se van a mantener relacionadas en los subperíodos siguientes 2011 a 2019. Esto muestra que la relación slack-performance sigue siendo un campo de estudio muy dinámico y evoluciona de forma muy pareja a la disciplina de la dirección estratégica. Nodos Nº documentos 1993-2010 Nº documentos 2011-2014 Nº documentos 2015-2019 PERFORMANCE 58 90 172 SLACK-RESOURCES 41 64 137 INNOVATION 24 31 72 METHODOLOGY 24 51 FIRMS 21 23 37 ENVIRONMENTS 20 15 RISK-TAKING 19 20 28 COUNTRIES 14 MANAGEMENT 13 RESOURCE-BASED-PERSPECTIVE 10 CORPORATE-STRATEGY 9 IMPACT 9 COUNTRIES 25 39 INDUSTRIES 20 CAPABILITIES 19 31 TECHNOLOGY 15 RESOURCES 12 33 INTERNATIONALIZATION 12 23 EXPLORATION 21 EXPLOITATION 17 Tabla 11: Descriptivo de los nodos de cada período. 1.7.2 ANÁLISIS DE CO-CITACIÓN Esta metodología ya ha sido empleada de forma extensiva en el ámbito del management, y particularmente de la dirección estratégica (Ramos-Rodriguez et al., 49 2004; Ronda-Pupo et al., 2010). El método de co-citación se basa en el número de veces que dos documentos o autores son citados conjuntamente en la misma obra (Small, 1974), y tiene por objeto identificar grupos de documentos estrechamente relacionados que pueden considerarse pertenecientes al mismo "frente de investigación" (de Solla Price, 1965). En concreto se buscan los pilares dentro de una disciplina que permiten el desarrollo de esta. La identificación de dichos pilares se realiza partiendo de la premisa de que cuanto más a menudo se citan dos documentos juntos, más estrecha es la relación entre ellos (White & Griffith, 1981). Debemos ser cautos en la interpretación ya que esta relación no implica que dos documentos coincidan en el enfoque, metodología o conclusiones; esta "relación" sólo significa que los autores abordan las mismas cuestiones generales. El proceso es análogo al realizado para las co-palabras. En este caso, a partir de los 380 documentos se identifican, tras depuración por similitud, un total de 16494 referencias diferentes para todo el periodo. 1.7.2.1 Interpretación de los resultados del análisis de co-citas. Para el periodo comprendido entre 1993 y 2010, aparecen 4 grandes clusters dominados por las referencias: • Bourgeois L. J., 1981, Academy of Management Review. • George G, 2005, Academy of Management Journal. • Antle et al., 1990, Journal of Accounting Research. • Wiseman RM, 1996, Organization Science. Tras analizar el primer clúster agrupado en torno al trabajo seminal de Bourgeois (1981), donde se establece tanto la definición, funciones y formas de medida de los recursos slack, encontramos los que podrían denominarse ‘trabajos esenciales’ de la línea de investigación, que han constituido la columna vertebral del análisis de los recursos slack hasta nuestros días. Predominan los trabajos que han contemplado el entorno asociado a los recursos slack como son los trabajos de Thompson (1967), Cheng & Kesner (1997) o Meyer (1982), entre otros. El segundo clúster, asociado al trabajo de George (2005), recoge los problemas de agencia, si bien también incluye trabajos de revisión como el de Daniel et al., (2004) o el citado libro de Penrose (1959), base de la teoría del crecimiento de la organización. El siguiente grupo, asociado al trabajo de Antle & Eppen, (1985), está muy cohesionado y orientado hacia los efectos 50 contables y de presupuestación. Por último, hay un pequeño grupo que contiene elementos asociados al comportamiento político y al riesgo dentro de las organizaciones. El segundo periodo muestra un aumento tanto en el número de nodos, y más significativamente en el de documentos asociados a estos. Este periodo se caracteriza por la aparición de un clúster asociado a la Responsabilidad Social Corporativa, y otro a la innovación y al riesgo. Los dos últimos clusters tienen una orientación interna, a los recursos, por un lado, y a las capacidades, por otro. El último subperíodo presenta el mayor número de clusters, con un total de 10. De todos ellos es notable resaltar que la importancia del estudio del efecto del slack en las políticas de RSC se mantiene dentro de una temática importante. Del mismo modo, la innovación, o la propia relación slack-performance, se pueden apreciar dentro del resto de los grupos. No podemos olvidar la importancia que los equipos directivos tienen en el desarrollo del campo, así como el rol del slack asociado a la innovación. Si analizamos la red de co-citación podemos añadir algunos elementos interesantes al análisis. Atendiendo a la estabilidad temporal de las referencias, vemos que la literatura ha variado notablemente. Así, el crecimiento de referencias es notable, pero también lo es la salida, o las referencias que no se mantienen entre periodos. Este hecho muestra que la estructura científica del tema abordado es extremadamente rica y volátil. Figura 10: Diagramas de co-citas. La lectura de los diagramas estratégicos, que representan el número de veces citados en cada círculo, nos sitúa como referencias clave a Bourgeois (1981) en el 3085 2343 5641 4899 742 (0.24) 4173 10269 8801 1468 (0.26) 51 primer periodo, con George (2005) como grupo transversal y los temas de finanzas (Antle, 1990) como aislados. Figura 11: Descripción de los principales grupos según las co-citas del período 1993-2010 En el segundo mapa, además de desaparecer muchos de estos trabajos, vemos que el trabajo de Tan (2003) lidera la temática más pura de los recursos slack, agrupando a un gran número de los estrictamente enfocados en la relación slack/performance. Se sitúan también en el cuadrante de temas motores los asociados al trabajo de Greve (2003), es decir, la innovación y el riesgo. 58 Esta tesis tiene como objetivo el análisis de la gestión de los diferentes slack organizativos con una perspectiva temporal, tratando de profundizar en la comprensión de la relación slack-rendimiento y explorando la forma en que las empresas consumen sus holguras de recursos ante una crisis financiera profunda. En este sentido, desde un punto de vista empírico la problemática se centraba en ser capaz de medir el slack organizativo en sus diferentes formas (Bourgeois, 1981) y alcanzar un horizonte temporal lo suficientemente amplio que permita estudiar los cambios en este. En consecuencia, se planteaban cuestiones sobre qué tipos de slack y qué medidas se iban a emplear. Tras la identificación de estas medidas, se analizaba la fuente de los datos a emplear, así como una aproximación descriptiva a la muestra seleccionada. 2.1 EL CONTEXTO DE LA INVESTIGACIÓN El período de análisis (2007-2017) corresponde a los años inmediatamente anteriores y siguientes a la profunda crisis económica que sufrió España a partir de 2008. En ese año, la economía española entró técnicamente en recesión al acumular tres trimestres consecutivos de reducción del PIB. Tras una breve y momentánea recuperación en 2010, el crecimiento del PIB volvió a ser negativo hasta finales de 2013 (Instituto Nacional de Estadística). En ese período, el desempleo se elevó del 8% en 2007 hasta el 27% en 2013, con más de seis millones de desempleados. Por su parte, el número de empresas se contrajo en un 30% con la desaparición de más de un millón y medio de empresas. Como en muchos otros países (Eurostat), pero con especial virulencia en España, la crisis iniciada en 2008 ha sido conocida como la Gran Recesión y constituye la situación más dramática sufrida por la economía española desde la Guerra Civil de 1936. La recuperación se inicia a partir de finales de 2013, mostrando el PIB crecimientos positivos en 2014 y claramente por encima de la media europea a partir de 2015. 59 Nota: (Pr) Previsión, (P) Provisional, (AI) Anticipado Figura 15: Evolución del PIB (Instituto Nacional de Estadística) En un informe elaborado por Weber et al., (2016) sobre la evolución de las empresas, determinada a través de sus balances, se ponía de manifiesto que la caída de las ventas netas durante la crisis fue de un 16% durante el periodo 20072014, lo que representa una caída anual del 2%. Esta pérdida de facturación no ha tenido un efecto igual para todas las empresas, sino que mientras las grandes empresas han mantenido sus ventas, con grandes fluctuaciones en los primeros años, las empresas de menor tamaño sufrieron unas caídas mucho mayores (32%). Este efecto en la facturación tuvo una consecuencia clara en el empleo, con una reducción media del 21%. El informe profundizaba en los aspectos financieros de los balances mostrando una reducción en el apalancamiento, y en la rentabilidad financiera. Durante la crisis, el nivel de actividad del sector industrial se vio considerablemente reducido. Así, mientras que la evolución del sector primario en el periodo 2007-2014 tuvo un signo positivo, el sector industrial sufrió un decremento de su nivel de actividad en aproximadamente un 38%. Del mismo modo, se puede decir que el sector industrial fue particularmente afectado por la crisis, mostrando una mortalidad elevada de empresas (26%), y un descenso en el volumen de facturación medio de un 16%, aunque de forma no homogénea entre los distintos subsectores. -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 (P) 2018 (Pr) 2019 (AI) Tasa Anual de PIB (%) 60 2.2 LA MEDIDA DE LOS RECURSOS SLACK La literatura ha mostrado que, a la hora de asociar el slack al rendimiento, las medidas financieras han dominado en la literatura (Bourgeois, 1981), si bien otras medidas también han sido consideradas, tales como el tiempo de trabajo (Agrawal et al., 2018), o el número de empleados (Bentley y Kehoe, 2020). En una extensa revisión, Karacay (2017) recoge más de 38 trabajos que complementan la revisión de Daniel et al., (2004). Estos trabajos hacen una síntesis tanto de las medidas de rendimiento como de los diferentes tipos de slack. A modo de resumen, encontramos medidas reflejadas en la tabla 12 que, sin pretender ser un listado exhaustivo, si muestran muchas de las más comúnmente empleadas en la literatura. Respecto a las variables de rendimiento, y tras realizar una revisión pormenorizada de la literatura, observamos que la forma más habitual de medir la rentabilidad ha sido a través de la rentabilidad económica (ROA) (Carnes et al., 2019). Sin embargo, y a fin de obtener una visión más completa, siguiendo estudios previos (ver Daniel et al., 2004), decidimos incluir también la rentabilidad financiera (ROE), ya que refleja objetivos y sistemas de gestión diferentes. De forma consistente con la mayoría de los estudios anteriores, usamos ratios financieros para calcular los recursos slack (e.g., George, 2005; Greenley & Oktemgil, 1998; Greve, 2003; Kim & Bettis, 2014; Mishina et al., 2004; Paeleman & Vanacker, 2015). En cuanto a las medidas de los tipos de slack, partimos del trabajo de Daniel et al., (2004), que fue completado con revisiones posteriores (Gral, 2014; Carnes et al., 2019; Karacay, 2017). Todos estos estudios señalan la necesidad de considerar los diferentes tipos de slack (disponible, potencial y recuperable), siguiendo la clasificación propuesta por Bourgeois & Singh (1983), que continúa siendo hasta la fecha la más utilizada. 61 RATIOS Efectivo+Equivalentes / Activos totales PAELEMAN ET AL 2017 JWB, VANACKER ET AL 2013 JMS, VANACKER ET AL 2017 SMJ Trabajadores cualificados / ventas PAELEMAN ET AL 2017 JWB Activo Corriente/ Activo Total MALEN Y VAALER JWB 2017 Empleados / Ventas MALEN Y VAALER JWB 2017, AIB PAPER KISS ET AL 2018, ETP MISHINA ET AL 2004 SMJ Working Capital (WC)- Pasivo a corto plazo ALTAF ET AL., 2017, RIBF Ln Empleados - Ln Media de empleados de la industria ALTAF ET AL., 2017, RIBF Gastos en I+D/ Ventas - Gastos en I+D/ Ventas media de la industria. ALTAF ET AL., 2017, RIBF Media de ROS, Beneficio neto y ROE del año anterior. BOSO ET AL., 2017 JBR WC (Working Capital) del año previo - WC de la industria BRADLEY ET AL 2011 JBV Gastos de Ventas, Administrativos y Generales / Ventas CHANG ET AL 2012 TJGBM, LIN 2014 JWB, MARLIN & GEIGER 2015 JBR Activo Corriente/ Pasivo Corriente CHANG ET AL 2012 TJGBM, DASI ET AL 2015 IBR, KISS ET AL 2018 ETP, LIN 2014 JWB, LIN ET AL 2009 JWB, MARLIN & GEIGER 2015 JBR Deuda / Ventas CHANG ET AL 2012 TJGBM, MARLIN & GEIGER 2015 JBR (Gastos de intereses + Ingresos antes de Impuestos) / Gastos de intereses CHANG ET AL 2012 TJGBM, LIN ET AL 2009 JWB, Ganancias retenidas / Activos totales DUTTA ET AL 2016 JWB Tesorería / Activos Totales DUTTA ET AL 2016 JWB, PAELEMAN ET AL 2015 JMS Tesorería GEORGE, G., (2005). AMJ. LIN ET AL 2009 JWB Deuda / Fondos propios GEORGE, G., (2005). AMJ., LIN 2014 JWB LIN ET AL 2009 JWB MARLIN & GEIGER 2015 JBR, BOURGEOIS 1981 AMR Fondos propios + DeudaActivos no Corrientes GEORGE, G., (2005). AMJ. Deuda/Activo LIN ET AL 2009 JWB, MARLIN & GEIGER 2015 JBR (Activo Corriente - Existencias) / Pasivo a corto MARLIN & GEIGER 2015 JBR WC MARLIN & GEIGER 2015 JBR, BOURGEOIS 1981 AMR Activo Corriente - Pasivo a corto MISHINA ET AL 2004 SMJ Coste Empleados/Ventas PAELEMAN ET AL 2015 JMS Cash Flow / Capital Invertido TSENG ET AL 2007 JIBS Coste Empleados / Activos totales VANACKER ET AL 2013 JMS, VANACKER ET AL 2017 SMJ Gastos I+D / Activos Totales WANG ET AL 2016 JoMa Tabla 12: Diferentes propuestas para la medición del slack Los meta-análisis muestran que el Current ratio (CR) (activo corriente / pasivo corriente) y el Quick ratio (QR) (tesorería / pasivo corriente) son los indicadores más empleados a la hora de medir el slack disponible. Si bien el Quick ratio puede ser medido a través de otros activos asociados a la liquidez, se consideró la tesorería por su inmediatez (Deb et al., 2017). Para los otros tipos de slack, se empleó el cociente Deuda/Fondos propios (D/E por sus siglas en inglés Debt/Equity) para medir el potencial, y la relación Gastos generales de ventas y administrativos/Ventas para los recuperables. En esta última categoría, el sistema contable español no permite identificar a través de las bases de datos de información financiera este tipo de gastos, por lo que utilizamos otro de los gastos más utilizados como es el Gasto de personal/Ingresos de explotación (GP/I) (Lecuona & Reitzig, 2014; Mishina et al., 2004; Paeleman & Vanacker, 2015; Vanacker et al., 2013). La consideración de esta variable 62 se justifica teniendo en cuenta el contexto considerado, ya que el gasto de personal fue uno de los elementos clave en la crisis financiera del 2008. 2.3 FUENTE DE DATOS Como ya se ha comentado, recabar información principalmente financiera y de un horizonte temporal extenso son características que los datos primarios no son capaces de ofrecer. La presente investigación, en cuanto a su finalidad, es descriptiva con método hipotético-deductivo, y también inferencial, porque busca verificar y profundizar en las relaciones estadísticas entre la holgura de recursos y el rendimiento de las organizaciones. Ante esta problemática se decidió buscar fuentes de información que pudieran proporcionar un horizonte temporal para el estudio lo más amplio posible. En cuanto a los medios de investigación es documental, utilizando la información económica contenida en los estados financieros para el cálculo de los indicadores. Los datos de los estados financieros fueron recogidos por la base SABI (Sistemas de Análisis de Balances Ibéricos). Esta base de datos está orientada hacia el análisis financiero de las principales empresas españolas, de naturaleza mercantil (sociedades anónimas y limitadas, principalmente), que presentan sus cuentas en los registros mercantiles. Suministra balances de más de 1.500.000 empresas españolas y datos cualitativos sobre estas compañías. El horizonte temporal seleccionado abarcó un total de doce años, que comprendían el período de 2006 a 2017. Este intervalo de análisis se justifica por abarcar los años anteriores a la crisis económica que se inicia en el 2008 y los años posteriores. El proceso de selección de la muestra se inició a partir de todas aquellas empresas que habían tenido un informe de auditoría favorable o favorable con salvedades en todos y cada uno de los años del período considerado; resultando un total de 2.797 empresas. Este criterio garantiza en cierta medida la fiabilidad de la información al haber pasado por el filtro de una auditoría externa y presentar un informe que no recogía situaciones extremas. Del mismo modo, y teniendo en cuenta los trabajos previos, se han tratado de evitar algunos de los motivos que se han asociado a la falta de coherencia en los resultados. Wefald et al., (2010b) muestran la necesidad de controlar el tipo de sector. 63 Para reducir la heterogeneidad sectorial, que tiene una clara influencia en la relación entre slack y rendimiento (Gral, 2014), centramos el estudio en las empresas industriales, seleccionando exclusivamente los sectores que abarcaban desde el NACE 20 al 38, inclusive, reduciendo de esta forma la muestra a 645 empresas. A su vez, las empresas que no presentaban información para el cálculo de las variables planteadas fueron descartadas, así como todas aquellas cuyo último período de datos disponible difería del último año fijado 2017. En definitiva, la muestra del estudio estaba constituida por 457 empresas industriales con la distribución por CNAE que se puede apreciar en la tabla 13. A fin de controlar posibles efectos ajenos al de los recursos slack, se seleccionaron como variables de control: el carácter familiar de la empresa (George, 2005); actividad internacional [existe evidencia de una relación entre recursos slack y exportación, e.g. Kim & Hemmert (2016) o Kim et al. (2008)]; si cotiza o no en bolsa (George, 2005); la antigüedad de la empresa (logaritmo de la edad); y por último, el tamaño de la empresa medido por el logaritmo del número de empleados (George, 2005). CNAE DESCRIPCIÓN CNAE EMPRESAS 20 Industria química 65 21 Fabricación de productos farmacéuticos 25 22 Fabricación de productos de caucho y plásticos 50 23 Fabricación de otros productos minerales no metálicos 32 24 Metalurgia; fabricación de productos de hierro, acero y ferroaleaciones 29 25 Fabricación de productos metálicos, excepto maquinaria y equipo 74 26 Fabricación de productos informáticos, electrónicos y ópticos 9 27 Fabricación de material y equipo eléctrico 15 28 Fabricación de maquinaria y equipo n.c.o.p. 38 29 Fabricación de vehículos de motor, remolques y semirremolques 30 30 Fabricación de otro material de transporte 9 31 Fabricación de muebles 8 32 Otras industrias manufactureras 10 33 Reparación e instalación de maquinaria y equipo 4 35 Suministro de energía eléctrica, gas, vapor y aire acondicionado 20 36 Captación, depuración y distribución de agua 17 38 Recogida, tratamiento y eliminación de residuos; valorización 14 Tabla 13: Distribución sectorial de la muestra. 64 La medida de estas variables se realizó a través de la información contenida en SABI. Así, cada empresa aparece clasificada en su actividad internacional con 4 posibles valores (exporta, importa, ambas o ninguna). Así, si bien es una variable que ofrece poca información sobre las características, dispersión, o importancia que la actividad internacional tiene para la empresa, nos permite conocer la orientación general internacional de la misma. La cotización en bolsa, por su parte, también está recogida bajo una variable de tipo categórico. Las medidas de tamaño se refirieron al número de empleados para evitar posibles efectos no controlados con algunas medidas de slack que estaban asociadas a los activos. En nuestra muestra, nos encontramos con un predomino de empresas no familiares (57,8%), una edad media en 2017 de 36,78 años y con escasas empresas cotizadas (solo 4). De forma gráfica hemos representado algunas de las variables de control en los siguientes gráficos. Figura 16: Carácter familiar de las empresas de la muestra La muestra está compuesta por empresas ya consolidadas en el mercado donde un 3,1% tiene menos de 15 años, un 36,5% desde los 16 hasta los 30, y es el tramo de 65 30 a 50 años el que concentra el mayor número de empresas con un total de 196 empresas (42,9%). Figura 17: Distribución por edades de la muestra El tamaño de las empresas analizadas también muestra una distribución similar. Las pequeñas empresas suponen un porcentaje muy pequeño en la muestra, aunque la mayoría no supera los 250 trabajadores. Figura 18: Tamaño de las empresas recogidas en la muestra 66 La población analizada presenta mayoritariamente actividad internacional. De hecho, sólo un 11,2% no realiza ningún tipo de transacción con el extranjero, un 4,6% sólo importa, mientras que el resto mantiene actividad internacional. A la hora de plantear los diferentes análisis se realizó previamente una estadística descriptiva. La tabla 2 presenta la media y desviación típica de las variables relativas al slack, así como las variables de control utilizadas en el análisis, junto con los coeficientes de correlación entre ellas. Una primera lectura de estos resultados muestra que la rentabilidad económica y financiera de los distintos años seleccionados está relacionada de manera significativa con algunas de las variables explicativas, lo que hace pensar en la posibilidad de alguna relación causal entre ellas. Del mismo modo, se han observado altos valores de correlación entre CR y el QR, lo que puede dar problemas de colinealidad en los análisis a desarrollar. No obstante, y debido a que se emplearán diferentes técnicas en cada capítulo, se valorará el uso de una u otra medida. 67 MED S.D. Familiar Cotiza E/I Edad 06 Edad 10 Edad 13 Emp.06 Emp.10 Emp.13 CR06 CR10 CR13 D/E 06 D/E 10 D/E 13 GP/Iº 06 GP/Iº 10 GP/Iº 13 RE 06 RE 10 RE 13 RF 06 RF 10 Familiar 0,43 0,50 Cotiza 1,99 0,11 -,122** E/I 2,33 1,09 ,190** -0,03 Edad 06 25,78 16,15 0,06 -,161** 0,08 Edad 10 29,78 16,15 0,06 -,161** 0,08 1,000** Edad 13 32,78 16,15 0,06 -,161** 0,08 1,000** 1,000** Emp.06 4,68 1,07 -,269** -0,08 -0,04 ,217** ,217** ,217** Emp.10 4,64 1,02 -,275** -,097* -0,04 ,168** ,168** ,168** ,926** Emp.13 4,64 1,01 -,311** -0,02 -0,02 ,179** ,179** ,179** ,910** ,948** CR06 0,00 0,90 0,04 ,093* 0,02 0,05 0,05 0,05 -,100* -,098* -,111* CR10 0,00 1,23 ,094* ,109* 0,01 0,09 0,09 0,09 -,125** -,143** -,160** ,635** CR13 0,00 1,51 0,07 0,08 -0,02 0,09 0,09 0,09 -,135** -,135** -,154** ,549** ,815** D/E 06 0,00 3,44 -0,02 0,01 0,01 -,093* -,093* -,093* 0,04 0,05 0,08 -,161** -,143** -,130** D/E 10 0,00 17,30 -0,03 0,01 0,02 0,02 0,02 0,02 0,05 0,03 0,09 -0,03 -0,03 -0,02 ,428** D/E 13 0,00 2,32 -0,08 0,01 0,06 -0,02 -0,02 -0,02 0,04 0,04 0,05 -,180** -,203** -,211** ,165** ,232** GP/Iº 06 0,00 9,66 0,09 0,04 -0,07 ,093* ,093* ,093* ,205** ,178** ,168** 0,09 0,05 0,03 -0,01 -0,02 -0,03 GP/Iº 10 0,00 11,73 ,115* -,163** -0,04 0,09 0,09 0,09 ,116* ,109* 0,08 0,06 ,097* ,129** -0,04 -0,03 -0,07 ,782** GP/Iº 13 0,00 11,02 ,101* 0,01 -0,08 0,08 0,08 0,08 ,170** ,165** ,131** ,135** ,178** ,209** -0,06 -0,04 -,113* ,810** ,819** RE 06 7,29 8,38 -,108* 0,04 -0,04 0,01 0,01 0,01 -0,02 0,01 0,00 ,296** ,223** ,187** -0,08 -0,06 -,258** -,186** -,095* -0,03 RE 10 5,79 8,49 -0,07 0,06 -0,02 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 0,02 0,05 ,141** ,101* ,098* -0,08 -,145** -,108* -0,06 -,189** -0,08 ,307** RE 13 4,63 8,42 -,105* -0,01 0,01 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,03 0,01 0,09 0,01 0,09 -0,01 -0,03 -0,07 0,03 -0,05 -,154** ,167** ,524** RF 06 19,33 33,45 -,102* 0,03 -0,09 -,116* -,116* -,116* 0,03 0,08 0,08 0,05 0,02 0,02 ,362** 0,00 -0,01 -,231** -,166** -,137** ,530** ,267** ,123** RF 10 3,27 133,75 0,05 0,00 0,03 -0,01 -0,01 -0,01 -0,05 -0,03 -0,07 0,02 0,01 -0,01 -,319** -,922** -,177** -0,01 -0,05 -0,01 0,09 ,260** 0,09 0,05 RF 13 9,94 31,15 -,104* 0,00 -0,09 -0,06 -0,06 -0,06 0,03 0,04 0,09 0,04 -0,05 -0,03 ,196** ,182** -,378** 0,03 -0,03 -0,08 ,151** ,209** ,440** ,120* -0,07 ** La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). * La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral). Tabla 14: Correlación, media y desviación estándar de las principales variables 74 como en su efecto sobre el rendimiento. Estas características del entorno son antecedentes de los recursos slack y también condicionan su utilización por motivos estratégicos e influyen, por tanto, en el rendimiento de las empresas (Gral, 2014). En este sentido, la incertidumbre y la escasez de recursos en el entorno inducen a las empresas a acumular slack financiero, en forma de tenencias de efectivo, proporcionando flexibilidad para hacer frente a imprevistos y discrecionalidad directiva en el uso de esos recursos líquidos. De esta forma, la incertidumbre en el entorno conduce a un efecto positivo del slack financiero en el rendimiento. Ante recursos externos limitados, el impacto positivo se hace aún más fuerte. En momentos o períodos de crisis, la posesión de slack da como resultado, inicialmente, una mayor tasa de disminución del rendimiento, pero permite una mayor velocidad de recuperación en el período posterior a la recesión. En consecuencia, se puede afirmar que, en general, el concepto de slack organizacional está bastante bien definido y su relación con el rendimiento ampliamente estudiada y establecida. La consideración de la influencia del entorno abre una interesante línea de investigación, todavía no explorada, acerca de la permanencia en el tiempo de la relación entre recursos slack y rendimiento. Los estudios sobre simetría temporal (Rosen, 1995) tratan de determinar si una relación entre variables se mantiene o cambia en diferentes momentos o períodos de tiempo, reflejando de este modo el efecto que otras variables o circunstancias pueden tener en esa relación. En definitiva, lo que tratamos de determinar es si la relación entre slack y rendimiento se mantiene invariable en el tiempo o si el cambio en el contexto, como puede ser una situación de crisis o un período de bonanza económica, influye en esa relación. Teniendo en cuenta todas estas ideas, partimos pues de una relación positiva entre recursos slack y rendimiento, particularizada según los distintos tipos de slack que serán considerados en este estudio. Exploramos también la posibilidad de una relación curvilínea entre estas variables siguiendo las ideas de Bourgeois (1981) y otros autores (Wefald et al., 2010a; Chiu & Liaw, 2009; Love & Nohria, 2005). Y tratamos de determinar si las relaciones encontradas, lineales o curvilíneas, se mantienen en distintos períodos de tiempo, que se caracterizan por diferentes contextos económicos, bien de recesión o bien de expansión. 75 3.3 EL EFECTO TEMPORAL DE LOS RECURSOS SLACK Si bien la literatura sobre el slack está plagada de menciones a situaciones contextuales (Latham & Braun, 2009; Su et al., 2009; Tan & Peng, 2003) o a las posibilidades que brinda su posesión para una posible aplicación (Bourgeois, 1981), al igual que ocurre en gran parte de la literatura sobre la estrategia, la secuenciación de las relaciones es algo que, aunque planteado (Hambrick & Fredrickson, 2005), no ha sido desarrollado por igual en todas las subdisciplinas de la estrategia. Así, el efecto temporal del slack es una de las cuestiones que aún no han sido analizadas en profundidad. En este sentido, desde los trabajos de Bourgeois (1981) se muestra la existencia de una relación casi bidireccional entre holgura de recursos y rendimiento (Daniel et al., 2004). Así las empresas, acumulan o consumen el slack para alcanzar sus objetivos. Sin embargo, tanto la acumulación del slack como el uso de este pueden presentar un efecto retardado ya que se trata tanto del aprovechamiento de oportunidades como la protección frente amenazas, que no guardan una relación temporal o inmediatez, a priori, entre el recurso stock y el flujo necesario para su acumulación y su uso u orquestación (Dierickx & Cool, 1989). A la hora de valorar el papel del tiempo en la relación slack-rendimiento se pueden plantear diferentes alternativas. La primera de ellas es el momento específico, es decir, contemplar el tiempo como elemento contextualizador. La reacción de las empresas en un periodo de crisis económica o la situación dentro del ciclo de vida de un sector, son ejemplos de esta perspectiva. Ejemplos de estudios que han aplicado este enfoque a los recursos slack son los de Latham & Braum (2009), Bradley et al (2011) o Zona (2012). Por otro lado, el tiempo se puede estudiar en relación con la durabilidad del efecto de los recursos slack. En este caso, se analiza la forma en que las empresas emplean este “exceso” de recursos para alcanzar sus objetivos, tanto en la velocidad de su consumo, la secuenciación de su consumo (Hambrick & Frederikson, 2005) o la prolongación de su efecto en el tiempo (Love & Nohria, 2005). Las escasas referencias al tiempo en la literatura (Argilés-Bosch et al., 2018; Daniel et al., 2004; Love & Nohria, 2005; Su et al., 2009) han tendido a considerar el posible retardo en el efecto de los recursos slack sobre el rendimiento. Los resultados han contemplado efectos entre 1 76 (Daniel et al., 2004) y 4 años (Love & Nohria, 2005), sin que los resultados hayan sido significativos en la mayoría de las ocasiones. Sin embargo, son pocos los estudios que han planteado la posible simetría de resultados a lo largo del tiempo (Picolo et al., 2017). En este sentido, se puede plantear una perspectiva hermenéutica del tiempo (Hurmerinta et al., 2016). Así, en la relación entre los recursos slack y el rendimiento, es preciso tener en cuenta el doble papel que el rendimiento juega. Así, el rendimiento o el beneficio actúan en primer lugar como antecedente y generador de recursos slack. Esta acumulación permitirá a los directivos (Bourgeois, 1981), hacer frente a crisis (Latham & Braun, 2009, Zona, 2012), ajustarse a los requerimientos del entorno (Donada & Dostaler, 2005; Sharfman et al., 1988; Wiseman & Bromiley, 1996), orquestar los recursos a fin de tomar decisiones estratégicas que favorezcan la obtención de una ventaja competitiva (Carnes et al., 2019), buscar nuevas estrategias (Alvarez et al., 2007; Klingebiel & Adner, 2015) o afrontar situaciones internas (Bourgeois, 1981; Cyert & March, 1963). Desde una perspectiva centrada en los recursos y capacidades (Penrose, 1959), suponen unos recursos que pueden ser orquestados a fin de tomar decisiones estratégicas que favorezcan la obtención de una ventaja competitiva (Carnes et al., 2019). 3.4 METODOLOGÍA En el presente apartado se concreta la metodología general que se ha descrito en el capítulo 2 a los objetivos específicos del presente estudio. Como ya se comentó al comienzo del capítulo, este análisis presenta un carácter exploratorio, pues partiendo de una relación positiva, lineal o curvilínea (cuadrática), entre slack y rendimiento, trata de determinar la permanencia en el tiempo (simetría temporal) de esta relación, así como la duración del efecto de la holgura de recursos sobre el resultado de la empresa. Estimamos que existirá una cierta simetría temporal pero afectada por el contexto económico en el que se desarrolla, más intensa en el caso de situaciones de crisis que de bonanza económica, y también una cierta duración de los efectos, aunque será diferente según la medida de slack considerada. En cuanto a los tratamientos estadísticos, se calculó la correlación Pearson y la regresión lineal jerárquica utilizando el software SPSS, tras comprobar la pertinencia de su estimación, en los sucesivos años del período considerado y con retardos para determinar la duración de los efectos. A pesar de disponer de datos de panel, no se 77 utilizó esta metodología pues se trataba de determinar la permanencia de la relación en distintos momentos y no la consistencia de esa relación a lo largo de todo el período considerado. Como ya se indicó en el capítulo de descripción de la muestra el cálculo del slack disponible se valoró a través del Current ratio (CR) y el Quick ratio (QR). Tras una evaluación inicial, y observando los altos valores de colinealidad entre el CR y el QR, se optó por usar el primero de ellos, que es el más empleado en la literatura, facilitando de esta forma una mayor comparabilidad de los resultados. Otro factor importante es que, a la hora de realizar los cálculos, y a fin de dar una mayor solidez a los resultados, todas las variables fueron ajustadas restando la medida de cada ratio de su industria, ya que es común la comparación contextualizada de los ratios para comprender el efecto de estos (Vanacker et al., 2017). 3.5 RESULTADOS La interpretación de los resultados requiere un análisis diferenciado atendiendo a la variable dependiente utilizada, así como al horizonte temporal y la medida del slack. Se analiza, pues, por un lado, la rentabilidad económica y por otro la financiera. Respecto al período de tiempo, el corto plazo se consideró como el efecto inmediato que el slack tiene sobre la rentabilidad; este es el planteamiento seguido por la mayor parte de la literatura, que ha considerado el efecto de los slack sobre la rentabilidad del mismo año (Carnes et al., 2019). Para el medio plazo se consideró un efecto sobre el año inmediatamente posterior y para el largo plazo se contempló un período de 4 años. Estos horizontes temporales son arbitrarios, pero responden únicamente a una presentación manejable de los resultados obtenidos; en las tablas completas se recogen las relaciones entre los recursos slack y las rentabilidades económica y financiera para todo el período considerado. Finalmente, se consideraron tres tipos de slack: disponible, medido por el Current Ratio (CR); recuperable, a través de la relación Gastos de Personal / Ingresos de Explotación (GP/I); y potencial, estimado por el cociente entre Deudas y Capital (D/E). 78 3.5.1 EFECTO DE LOS DIFERENTES TIPOS DE SLACK SOBRE LA RENTABILIDAD ECONÓMICA En el corto plazo, se puede observar que el CR presenta un efecto positivo y significativo para los años considerados (b=2,947, p<,001 para 2006; b=0,916, p<,01 para 2010; y b=0,728, p<,01 para 2013). Cuando se analizan los GP/I, se observa también un efecto significativo para los tres años, pero en este caso en sentido negativo (b=-0,19, p<,001 para 2006; b=-0,147, p<,001 para 2010; y b=-0,135, p<,001 para 2013). Por su parte, el slack de carácter potencial (D/E) presenta un efecto lineal significativo sólo para el año 2010 (b=-0,073, p<,001). Siguiendo la propuesta planteada por la literatura y que se asocia a la eficiencia de estos recursos y a la posible existencia de una relación curvilínea entre los recursos slack y rentabilidad (Daniel et al., 2004), se estudiaron los efectos cuadráticos, encontrando que la relación muestra una forma de U-invertida para el CR para los años 2010 y 2013, al igual que para D/E en los periodos 2010 y 2013. Para el medio plazo, es decir el efecto en el año inmediatamente posterior, se observa un efecto negativo y significativo de los slack recuperables sobre la rentabilidad económica para los años 2007, 2011 y 2014 (Para G/I; b=-0,155, p<,001; b=-0,077, p<,05; y b=-0,117, p<,01). Para el caso del slack disponible se observa un efecto significativo en 2007 y con menor significación también en el 2014 (Para CR; b=2,436, p<,001 y b=-0,534, p<,1). Respecto al slack potencial sólo se aprecia un efecto significativo en 2011 (Para D/E; b=-0,042, p<,05). Los análisis cuadráticos muestran efectos significativos en forma de U invertida para CR para todos los años y para D/E en 2010 y 2013. También se postulaba un posible efecto a largo plazo, considerándose un período de retardo de 4 años. Aunque la literatura no se ha planteado un efecto a tan largo plazo, los resultados muestran un efecto entre el slack potencial y el recuperable con la rentabilidad económica pero sólo para 2013 (Para D/E; b=-,642, p<,05 y para G/I; b=-,092, p<,01). 79 3.5.2 EFECTO DE LOS DIFERENTES TIPOS DE SLACK SOBRE LA RENTABILIDAD FINANCIERA En el corto plazo se observa un efecto significativo del slack potencial sobre la rentabilidad financiera, aunque con signo distinto según el año considerado (para D/E; b=3,625, p<,001 en 2006; b=-7,152, p<,001 en 2010; y b=-5,569, p<,001 en 2013). El efecto también es significativo en todos los años para el slack recuperable, pero en este caso siempre con signo negativo (Para GP/I; b=-,889, p<,001 en 2006; b=-0,833, p<,001 en 2010; y b=-0,347, p<,001 en 2013). El efecto del recurso disponible (CR) es significativo sólo en 2006 (b=5,265, p<,001). No se observan efectos cuadráticos para el slack disponible a corto plazo en ninguno de los años estudiados. El slack potencial presenta una relación en forma de U para 2006 y 2013, U invertida para 2010 y 2014. Por su parte el slack recuperable muestra forma de U para 2006 sin efecto significativo para el resto de los años. En el medio plazo, se observa que los slack potenciales cobran relevancia para el año 2006 y 2010 frente a los otros dos tipos de recursos slack. Así, el slack potencial de 2006 tiene un efecto significativo y positivo sobre la rentabilidad de 2007 (b=15,987, p<,001) y el slack 2010 sobre la rentabilidad financiera de 2011 (b=0,171, p<,01). Respecto al ratio GP/I, se observa una relación significativa y negativa entre el slack de 2010 y la rentabilidad financiera de 2011 (b=-,262, p<,01) e igualmente entre el slack de 2013 y la rentabilidad de 2014 (b=-,385, p<,01). Los análisis cuadráticos muestran una forma de U para el potencial en el D/E 2006 y de U invertida en el D/E 2013 y de U-invertida para el recuperable en el año 2013, aunque con baja significación. Finalmente, en el largo plazo, las relaciones significativas son escasas, pero se observa un efecto del slack potencial del 2006 sobre la rentabilidad financiera de 2010 (b=-12,752, p<,001) y del recuperable del 2013 (b=-,388, p<,001) sobre la rentabilidad de 2017. En el primer caso también se aprecia una relación en forma de U entre slack potencial de 2006 y rentabilidad de 2010; relación que también se observa entre 2010 y 2014. 80 SLACK RE (2006) RE (2007) RE (2010) RF (2006) RF (2007) RF (2010) Modelos M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) Cons 6,588 (8,211) 5,891 (7,752) 7,118 (7,847) 11,464 (7,957) 10,964 (7,69) 13,402 (7,737) 1,885 (8,336) 2,304 (8,348) 3,006 (8,431) 23,085 (32,567) 8,372 (29,525) 25,157 (26,064) 19,129 (121,632) 42,858 (110,954) 68,129 (98,408) 16,494 (131,81) 4,911 (126,625) -25,457 (126,331) Familiar -1,983* (0,854) -1,415+ (0,81) -1,454+ (0,809) -1,689 (0,828) -1,224 (0,803) -1,22 (0,798) -1,394 (0,867) -1,248 (0,872) -1,215 (0,869) -4,932 (3,389) -1,942 (3,083) -1,776 (2,687) -10,612 (12,656) -11,26 (11,587) -9,681 (10,144) 9,043 (13,715) 9,033 (13,223) 8,887 (13,022) Cotiza 1,842 (3,848) 0,758 (3,621) 0,25 (3,64) -1,383 (3,729) -2,279 (3,591) -3,296 (3,589) 3,406 (3,907) 2,692 (3,899) 2,464 (3,911) 2,005 (15,262) 4,932 (13,789) 1,88 (12,09) -6,907 (57,002) -15,067 (51,819) -17,272 (45,648) 0,901 (61,772) 4,02 (59,138) 9,037 (58,601) Internacional -0,198 (0,371) -0,381 (0,348) -0,483 (0,353) 0,199 (0,359) 0,042 (0,345) 0,031 (0,348) -0,01 (0,376) -0,055 (0,375) 0,022 (0,379) -2,017 (1,47) -3,113* (1,325) -2,471* (1,172) -1,976 (5,49) -3,163 (4,979) 1,119 (4,424) 2,175 (5,95) 3,21 (5,682) 2,351 (5,679) Edad 0,016 (0,026) 0,006 (0,024) 0,001 (0,024) -0,013 (0,025) -0,019 (0,024) -0,019 (0,024) -0,013 (0,026) -0,021 (0,026) -0,017 (0,026) -0,236* (0,101) -0,149 (0,092) -0,109 (0,08) -0,82* (0,378) -0,502 (0,344) -0,265 (0,303) -0,03 (0,41) -0,301 (0,393) -0,357 (0,389) Tamaño -0,44 (0,398) 0,264 (0,385) 0,368 (0,392) -0,086 (0,386) 0,471 (0,382) 0,418 (0,386) -0,409 (0,404) -0,142** (0,415) -0,291 (0,421) 1,104 (1,578) 2,795+ (1,466) -0,029 (1,301) 11,003+ (5,893) 8,3 (5,509) -1,385 (4,913) -4,962 (6,386) -2,835 (6,288) 2,049 (6,306) CR06 2,947*** (0,422) 3,58 (0,626) 2,436*** (0,418) 3,572*** (0,617) 1,284 (0,454) 1,436* (0,673) 5,265*** (1,606) 5,33* (2,08) 10,792+ (6,037) 4,185 (7,853) -5,83 (6,889) -5,232 (10,082) D/E06 -0,084 (0,109) 0,011 (0,12) 0,029 (0,108) -0,017 (0,118) -0,154 (0,118) -0,272* (0,129) 3,625*** (0,416) 2,032*** (0,397) 15,987*** (1,564) 9,292*** (1,501) -12,752*** (1,785) -10,19*** (1,927) G/I06 -0,19*** (0,04) -0,191 (0,048) -0,155*** (0,04) -0,174 (0,047) -0,054 (0,043) -0,057 (0,051) -0,889*** (0,152) -0,524*** (0,158) 0,15 (0,573) 0,777 (0,598) 0,005 (0,654) -0,75 (0,768) 2CR06 -0,226 (0,185) -0,475** (0,182) -0,105 (0,199) -0,836 (0,615) -0,118 (2,32) 1,156 (2,979) 2D/E06 -0,008 (0,005) 0,006 (0,005) 0,012* (0,005) 0,181*** (0,016) 0,699*** (0,06) -0,299*** (0,077) 2G/I06 0 (0,002) 0,002 (0,002) 0,001 (0,002) -0,017** (0,006) -0,006 (0,024) 0,039 (0,031) R2Ajustado 0,005 0,133 0,136 0 0,087 0,1 0,001 0,02 0,028 0,017 0,21 0,401 0,01 0,195 0,384 0 0,091 0,12 Errores estandar en parentesis; +p<0.10, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001 Tabla 16: Análisis Slack 2006 sobre la Rentabilidad Económica y Financiera. 81 SLACK RE (2010) RE (2011) RE (2014) RF (2010) RF (2011) RF (2014) Modelos M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) Cons -1,516 (8,462) 3,408 (8,261) -0,77 (8,962) 8,88 (7,728) 11,448 (7,732) 11,112 (8,465) 12,893 (8,407) 14,056 (8,503) 12,71 (9,362) -3,604 (133,749) -33,746 (51,187) -41,33 (57,553) 25,436 (22,734) 31,804 (22,627) 37,32 (25,335) 19,109 (37,816) 24,275 (38,265) -8,446 (42,299) Familiar -1,049 (0,87) -0,76 (0,85) -0,559 (0,825) -1,603* (0,794) -1,456+ (0,795) -1,35+ (0,78) -3,553*** (0,864) -3,476*** (0,875) -3,355*** (0,862) 11,227 (13,743) 8,339 (5,265) 8,363 (5,3) -2,289 (2,336) -1,229 (2,327) -1,216 (2,333) -8,072* (3,886) -7,739* (3,936) -6,766+ (3,895) Cotiza 3,878 (3,922) 0,55 (3,86) 1,787 (4,099) -0,673 (3,581) -2,416 (3,613) -2,762 (3,872) -2,149 (3,896) -2,936 (3,972) -2,897 (4,282) 3,26 (61,984) 5,1 (23,915) 9,262 (26,322) -3,668 (10,536) -7,567 (10,571) -10,638 (11,587) -3,562 (17,525) -6,692 (17,878) 4,796 (19,346) Internacional -0,01 (0,377) -0,078 (0,365) 0,197 (0,369) 0,19 (0,344) 0,156 (0,342) 0,432 (0,349) 0,588 (0,374) 0,57 (0,376) 0,892* (0,386) 2,188 (5,954) 4,154+ (2,263) 3,476 (2,371) -0,037 (1,012) -0,308 (1) 0,17 (1,044) -1,402 (1,683) -1,507 (1,691) 0,071 (1,743) Edad -0,02 (0,026) -0,024 (0,025) -0,021 (0,024) -0,042+ (0,023) -0,044+ (0,023) -0,042+ (0,023) -0,008 (0,025) -0,008 (0,026) -0,007 (0,025) -0,087 (0,405) 0,081 (0,155) 0,083 (0,156) -0,134+ (0,069) -0,128+ (0,069) -0,129+ (0,069) -0,231* (0,115) -0,237* (0,116) -0,22+ (0,114) Tamaño 0,145 (0,42) 0,539 (0,413) 0,721+ (0,41) -0,247 (0,384) -0,039 (0,387) 0,028 (0,387) -0,518 (0,417) -0,425 (0,425) -0,352 (0,428) -1,499 (6,638) 2,412 (2,561) 2,596 (2,631) -0,77 (1,128) -0,474 (1,132) -0,565 (1,158) 3,277+ (1,877) 3,566+ (1,915) 4,357* (1,934) CR10 0,916** (0,325) 1,765*** (0,446) 0,484 (0,304) 1,022* (0,421) 0,202 (0,335) 0,561 (0,465) -1,318 (2,015) -0,943 (2,861) -0,094 (0,891) 0,085 (1,259) 0,864 (1,506) 1,089 (2,103) D/E10 -0,073*** (0,022) -0,367*** (0,079) -0,042* (0,021) -0,31*** (0,074) -0,017 (0,023) -0,308*** (0,082) -7,152*** (0,139) -6,634*** (0,506) 0,171** (0,062) -0,23 (0,223) 0,073 (0,104) -1,229*** (0,372) G/I10 -0,147*** (0,034) -0,17*** (0,041) -0,077* (0,032) -0,072+ (0,039) -0,036 (0,035) -0,031 (0,043) -0,833*** (0,213) -0,924*** (0,262) -0,262** (0,094) -0,205+ (0,116) -0,122 (0,159) -0,222 (0,193) 2CR10 -0,244*** (0,071) -0,175** (0,067) -0,136+ (0,075) 0,028 (0,459) -0,13 (0,202) -0,225 (0,337) 2D/E10 0,001*** (0) 0,001*** (0) 0,001*** (0) -0,002 (0,002) 0,001+ (0,001) 0,004*** (0,001) 2G/I10 0,001 (0,001) 0,000 (0,001) 0,000 (0,001) 0,003 (0,006) -0,002 (0,003) 0,005 (0,004) R2Ajustado 0,000 0,064 0,126 0,007 0,025 0,073 0,028 0,025 0,062 0,000 0,855 0,855 0,002 0,03 0,035 0,024 0,02 0,05 Errores estandar en parentesis; +p<0.10, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001 Tabla 17: Análisis Slack 2010 sobre la Rentabilidad Económica y Financiera 82 SLACK RE (2013) RE (2014) RE (2017) RF (2013) RF (2014) RF (2017) Modelos M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) M 1 M 2 M 2 (bis) Cons 11,699 (8,189) 10,744 (8,075) 15,371 (7,84) 10,616 (8,252) 9,646 (8,21) 13,787 (8,012) 7,828 (7,852) 5,924 (7,733) 6,368 (7,77) 18,593 (30,208) 8,921 (27,649) 12,553 (27,471) 15,195 (36,88) 10,985 (36,918) 4,49 (36,744) 17,364 (20,49) 10,237 (20,208) 11,514 (20,412) Familiar -1,974* (0,868) -1,596+ (0,866) -1,628+ (0,836) -3,386*** (0,875) -2,984*** (0,881) -3,017*** (0,854) -3,397*** (0,832) -3,261*** (0,829) -3,178*** (0,828) -4,074 (3,203) -4,65 (2,966) -5,137+ (2,929) -6,566+ (3,91) -5,343 (3,96) -4,826 (3,918) -6,297** (2,172) -4,924* (2,168) -4,902* (2,176) Cotiza -2,478 (3,851) -2,984 (3,799) -4,417 (3,67) -1,677 (3,88) -1,962 (3,863) -3,304 (3,751) 1,474 (3,692) 1,9 (3,638) 1,697 (3,638) -4,665 (14,203) -2,165 (13,008) -3,157 (12,862) -5,475 (17,34) -5,784 (17,37) -5,522 (17,203) 1,719 (9,634) 3,51 (9,508) 3,097 (9,557) Internacional 0,244 (0,372) 0,169 (0,369) -0,058 (0,36) 0,592 (0,375) 0,492 (0,375) 0,293 (0,368) 0,474 (0,357) 0,472 (0,353) 0,499 (0,357) -1,945 (1,373) -1,458 (1,262) -1,871( 1,261) -1,535 (1,676) -1,825 (1,685) -1,088 (1,686) -0,299 (0,931) -0,672 (0,922) -0,718 (0,937) Edad -0,036 (0,025) -0,041 (0,025) -0,046+ (0,024) -0,01 (0,026) -0,013 0,026) -0,016 (0,025) -0,006 (0,024) -0,004 (0,024) -0,001 (0,024) -0,134 (0,094) -0,129 (0,086) -0,148+ (0,086) -0,259* (0,115) -0,262* (0,115) -0,214* (0,115) -0,103 (0,064) -0,088 (0,063) -0,088 (0,064) Tamaño -0,147 (0,422) 0,315 (0,429) 0,285 (0,414) -0,222 (0,426) 0,139 (0,436) 0,121 (0,423) -0,737+ (0,405) -0,534 (0,411) -0,547 (0,41) 2,431 (1,558) 3,222* (1,469) 3,279* (1,451) 5,208** (1,902) 6,306*** (1,961) 6,479*** (1,941) -0,188 (1,057) 0,533 (1,074) 0,52 (1,078) CR13 0,728** (0,275) 2,296*** (0,388) 0,534+ (0,28) 2,025*** (0,397) -0,104 (0,264) 0,243 0,385) -1,31 (0,942) -0,8 (1,361) 1,268 (1,258) 2,271 (1,82) -0,25 (0,689) 0,245 (1,011) D/E13 -0,253 (0,173) 0,51* (0,24) -0,042 (0,176) 0,673** (0,245) -0,642* (0,165) -0,848*** (0,238) -5,569*** (0,592) -3,41*** (0,841) -0,522 (0,79) -2,685* (1,125) -0,502 (0,432) -0,395 (0,625) G/I13 -0,135*** (0,037) -0,148*** (0,041) -0,117** (0,038) -0,139*** (0,042) -0,092** (0,036) -0,085* (0,041) -0,347** (0,128) -0,438** (0,145) -0,385* (0,171) -0,54** (0,194) -0,388*** (0,094) -0,388*** (0,108) 2CR13 -0,333*** (0,066) -0,316*** (0,067) -0,099 (0,065) 0,024 (0,23) -0,361 (0,307) -0,114 (0,171) 2D/E13 -0,049* (0,013) -0,046* (0,013) 0,019 (0,013) -0,167*** (0,045) 0,169** (0,06) -0,005 (0,033) 2G/I13 0,001 (0,002) 0,001 (0,002) 0 (0,002) 0,006 (0,005) 0,013+ (0,007) -0,000 (0,004) R2Ajustado 0,006 0,042 0,11 0,025 0,043 0,102 0,03 0,067 0,071 0,024 0,171 0,027 0,034 0,04 0,062 0,02 0,054 0,049 Errores estandar en parentesis; +p<0.10, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001 Tabla 18: Análisis Slack 2013 sobre la Rentabilidad Económica y Financiera 83 RE06 RE07 RE08 RE09 RE10 RE11 RE12 RE13 RE14 RE15 RE16 RE17 Slack2006 CR 2,947*** 2,436*** 1,618*** 1,091 1,284** 0,253 0,176 0,766+ 0,625 -0,155 0,665 -0,066 (0,421) (0,418) (0,465) (0,675) (0,454) (0,415) (0,507) (0,450) (0,455) (0,579) (0,650) (0,429) D/E -0,084 0,029 -0,191 0,035 -0,154 -0,296** -0,234+ -0,012 0,132 -0,109 0,177 -0,300** (0,109) (0,108) (0,120) (0,174) (0,117) (0,107) (0,131) (0,116) (0,117) (0,150) (0,168) (0,111) GP/Iº -0,190*** -0,155*** -0,158*** -0,116+ -0,054 0,012 -0,015 0,061 0,022 -0,018 -0,033 -0,050 (0,040) (0,039) (0,044) (0,064) (0,043) (0,039) (0,048) (0,042) (0,043) (0,054) (0,061) (0,040) Slack2007 CR 2,415*** 1,517*** 0,987 1,182** 0,722+ 0,466 0,736+ 0,405 0,453 0,638 -0,187 (0,381) (0,433) (0,624) (0,420) (0,386) (0,470) (0,415) (0,421) (0,535) (0,601) (0,399) D/E 0,130* 0,054 0,087 0,091 -0,020 0,044 0,133+ 0,086 0,017 0,118 -0,095 (0,063) (0,072) (0,104) (0,070) (0,064) (0,078) (0,069) (0,070) (0,089) (0,100) (0,066) GP/Iº -0,149*** -0,146*** -0,104 -0,050 -0,014 -0,013 0,059 0,025 -0,011 -0,016 -0,050 (0,039) (0,045) (0,065) (0,043) (0,040) (0,049) (0,043) (0,043) (0,055) (0,062) (0,041) Slack2008 CR 0,710*** 0,255 0,255 0,132 0,085 0,055 -0,089 0,013 0,215 -0,146 (0,212) (0,311) (0,210) (0,193) (0,234) (0,208) (0,210) (0,266) (0,300) (0,198) D/E -0,149** 0,013* -0,091 -0,044 -0,054 0,097* 0,009 0,090 0,079 -0,097* (0,049) (0,072) (0,049) (0,045) (0,054) (0,048) (0,049) (0,062) (0,070) (0,046) GP/Iº -0,205*** -0,138* -0,076+ -0,042 -0,055 0,027 0,002 -0,034 -0,032 -0,060 (0,041) (0,061) (0,041) (0,037) (0,046) (0,040) (0,041) (0,052) (0,058) (0,038) Slack2009 CR 0,568+ 0,361 0,258 0,156 0,037 -0,046 0,028 0,184 -0,218 (0,325) (0,222) (0,203) (0,249) (0,222) (0,224) (0,284) (0,319) (0,211) D/E 0,061 0,059+ 0,052 0,013 0,027 -0,008 0,034 0,070 0,001 (0,051) (0,035) (0,032) (0,039) (0,035) (0,035) (0,045) (0,050) (0,033) GP/Iº -0,225*** -0,123*** -0,083* -0,077+ -0,024 -0,027 -0,058 -0,068 -0,061+ (0,053) (0,036) (0,033) (0,040) (0,036) (0,036) (0,046) (0,052) (0,034) Slack2010 CR 0,916** 0,484 0,381 0,178 0,202 0,335 0,439 -0,139 (0,325) (0,304) (0,372) (0,332) (0,334) (0,424) (0,477) (0,316) D/E -0,073*** -0,042* -0,028 -0,013 -0,017 -0,019 0,001 -0,025 (0,022) (0,021) (0,025) (0,022) (0,023) (0,029) (0,032) (0,021) GP/Iº -0,147*** -0,077** -0,076+ -0,028 -0,036 -0,073 -0,062 -0,078* (0,034) (0,032) (0,039) (0,035) (0,035) (0,044) (0,050) (0,033) Slack2011 CR 0,635** 0,221 0,295 0,263 0,219 0,331 0,004 (0,232) (0,287) (0,255) (0,257) (0,328) (0,368) (0,243) D/E -0,117* -0,050 0,011 0,006 0,010 0,038 -0,091 (0,045) (0,056) (0,050) (0,050) (0,064) (0,072) (0,048) GP/Iº -0,104** -0,089* -0,035 -0,057 -0,085+ -0,072 -0,08*1 (0,033) (0,041) (0,037) (0,037) (0,047) (0,053) (0,035) Slack2012 CR 0,575* 0,400 0,295 0,306 0,453 -0,141 (0,282) (0,254) (0,255) (0,325) (0,366) (0,241) D/E 0,038 0,195 0,319* 0,375+ 0,109 -0,486*** (0,172) (0,154) (0,155) (0,198) (0,223) (0,146) GP/Iº -0,166*** -0,067+ -0,068+ -0,093* -0,107* -0,079* (0,041) (0,037) (0,037) (0,047) (0,053) (0,035) Slack2013 CR 0,728** 0,534+ 0,401+ 0,725+ -0,104*** (0,275) (0,279) (0,355) (0,400) (0,263) D/E -0,253 -0,042 -0,405 -0,042 -0,642 (0,172) (0,175) (0,223) (0,251) (0,165) GP/Iº -0,135*** -0,117** -0,151** -0,143** -0,092** (0,037) (0,037) (0,048) (0,054) (0,035) Slack2014 CR 0,470+ 0,221 0,506 -0,141 (0,251) (0,319) (0,360) (0,235) D/E -0,158 -0,406* -0,038 -0,607*** (0,150) (0,191) (0,215) (0,141) GP/Iº -0,119** -0,153** -0,146** -0,104** (0,039) (0,050) (0,056) (0,037) Slack2015 CR 0,873** 0,642+ -0,137 (0,286) (0,334) (0,219) D/E 0,027 0,099 -0,551*** (0,152) (0,178) (0,116) GP/Iº -0,321*** -0,165** -0,116*** (0,045) (0,052) (0,034) Slack2016 CR 1,124** 0,156** (0,354) (0,236) D/E 0,084 -0,446 (0,242) (0,162) GP/Iº -0,203*** -0,149*** (0,054) (0,036) Slack2017 CR (0,455)* (0,212) D/E (-0,19) (0,152) GP/Iº (-0,16)*** (0,036) Tabla 19: Análisis de la simetría temporal respecto a la Rentabilidad Económica Errores estandar en parentesis; +p<0.10, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001 90 3.6 DISCUSIÓN, CONCLUSIÓN, IMPLICACIONES Y LIMITACIONES Los meta-análisis de Daniel et al., (2004) y Carnes et al., (2019) pusieron de manifiesto la existencia de una relación positiva entre recursos slack y rendimiento. No obstante, los efectos varían según el tipo de slack, la medida del rendimiento y otras variables contingentes como el sector o la naturaleza de la empresa. Las diferencias entre los distintos estudios, aunque significativas, se pueden explicar por los contextos utilizados más que por profundas diferencias teóricas (Carnes et al., 2019). Partiendo de estas ideas, el objetivo de este estudio particular dentro de la presente tesis doctoral ha consistido en analizar la permanencia de estas relaciones en el tiempo, así como la duración de los efectos, teniendo en cuenta diferentes tipos de slack y distintas medidas de rendimiento. Los resultados obtenidos proporcionan conclusiones interesantes que permiten avanzar en el conocimiento del papel de los recursos slack sobre el rendimiento. El análisis abarca doce años, desde 2006 a 2017, que comprenden períodos de bonanza económica, de recesión y de recuperación. Se han considerado tres tipos de slack (disponible, recuperable y potencial), medidos a través de los indicadores más habitualmente empleados, y dos medidas de rendimiento, rentabilidad económica y financiera. Se han estimado multitud de relaciones entre las variables, con numerosos resultados significativos, pero una gran mayoría responden a efectos coyunturales o contingentes a un momento determinado, a un tipo de slack o a una medida de rendimiento. En esta discusión nos interesan exclusivamente aquellos resultados significativos que permanecen en el tiempo y que dan lugar a patrones claramente identificables. El slack disponible, medido a través del Current Ratio (CR), tiene un efecto positivo a corto plazo sobre la rentabilidad económica en todos los años analizados. Este impacto es significativamente más intenso en los dos primeros años, mostrando que las empresas emplean con más agresividad y complejidad (Carnes et al., 2019) estos recursos en períodos de bonanza económica. En otras etapas del ciclo, el slack disponible sigue teniendo un efecto significativo y positivo si bien no tan relevante. No se observan relaciones significativas entre este tipo de slack y la rentabilidad a medio y largo plazo, mostrando que las empresas utilizan estos recursos de forma inmediata, algo esperable teniendo en cuenta que su medida se realiza a través de magnitudes 91 del activo corriente y, por tanto, vinculadas con la actividad a corto plazo de la empresa. El efecto del slack disponible se produce exclusivamente sobre la rentabilidad económica y no sobre la financiera, indicando que esta relación es contingente a la medida de rendimiento utilizada. Se trata de un recurso de naturaleza operativa, relacionado con el beneficio de explotación u ordinario de la empresa a corto plazo. En consecuencia, este tipo de slack refleja la facilidad y flexibilidad en su utilización operativa para hacer frente a fluctuaciones tanto internas como externas y asegurar de esta forma el rendimiento de las empresas (Cyert & March, 1956; Sharfman et al., 1988). El slack recuperable, medido por la relación entre Gastos de Personal e Ingresos de Explotación, muestra un efecto significativo, negativo y permanente, a corto y medio plazo, tanto sobre la rentabilidad económica como financiera. Es el tipo de slack que presenta unas relaciones más estables y sobre ambas medidas de rendimiento. Este efecto persistentemente negativo es consistente con el encontrado por Carnes et al., (2019, p.76) en su meta-análisis, donde indicaban que "la holgura de los recursos humanos es el único tipo o forma de holgura que muestra una relación negativa consistente a través de las diversas especificaciones de rendimiento en nuestros resultados”. La relación negativa indica que la hipótesis de ineficiencia (Ju & Zhao, 2009; Tan & Peng, 2003) prima sobre la ventaja de disponer de los slack, es decir, que los mayores costes compensan los beneficios de recuperar y desplegar este tipo de slack (Carnes et al., 2019). Ciertamente, retener trabajadores en exceso o pagar salarios más elevados puede permitir a la empresa disponer de mayor conocimiento tácito y habilidades que pueden ser utilizadas en momentos de necesidad, pero los resultados muestran que estos recursos slack representan realmente ineficiencias más que retención de conocimiento y flexibilidad (Lecuona & Reitzig, 2014). Es sorprendente que este efecto se produzca en todo el período considerado y tanto a corto como a medio plazo, reflejando que en cada año las empresas más ineficientes en el uso de sus recursos humanos obtienen rentabilidades económicas y financieras más reducidas que el resto de las empresas. El análisis permite asegurar que las empresas con slack recuperable de recursos humanos en un determinado 92 ejercicio no utilizan este exceso para obtener mayores rentabilidades en años posteriores, pues no se observan efectos a largo plazo sobre el rendimiento. Finalmente, el slack potencial (Deudas/Equity) tiene un efecto principalmente, o casi exclusivamente, sobre la rentabilidad financiera. Este resultado refleja que la relación se debe no sólo al uso del slack sino también a la estrategia financiera de la empresa, concretada en este caso en el uso del apalancamiento financiero, en el que los efectos del tipo de interés e impositivo tienen una especial relevancia. El sentido de la relación cambia según el período de tiempo considerado, resultado similar al obtenido por Carnes et al., (2019, p.76) en su meta-análisis: los resultados muestran que el slack potencial afecta negativamente al rendimiento en el corto plazo, pero positivamente en el largo plazo lo que muestra diferencias en su uso. Los resultados de nuestro análisis, al considerar un amplio horizonte temporal, ponen de manifiesto que la relación entre slack potencial y rendimiento es más compleja que la obtenida por otros estudios, pues esa relación negativa sobre la rentabilidad a corto plazo y positiva sobre el rendimiento a largo plazo cambia según el contexto económico considerado 1 . Así, en períodos de crecimiento económico se obtienen relaciones similares a las señaladas por Carnes et al., (2019), pero esa relación se invierte en los períodos de recesión o crisis (positiva a corto plazo y en ocasiones negativa a medio y largo plazo). Estas diferencias están reflejando las distintas posibilidades que los slack ofrecen a las empresas, según su naturaleza y las circunstancias en las que se encuentra la compañía. En períodos de crisis, las empresas deben utilizar sus posibles slack financieros para asegurar su supervivencia, haciendo frente a las fluctuaciones externas a las que deben enfrentarse (Cyert & March, 1956). De ahí la relación positiva a corto y medio plazo entre slack potencial y rendimiento, sin que se observe relación a largo plazo en esos slack. Por el contrario, en períodos de crecimiento el slack puede tener un carácter más estratégico (Bourgeois, 1981) y, por tanto, la relación con el rendimiento será a más largo plazo, mientras a corto plazo un exceso de slack potencial está indicando 1 Hay que tener en cuenta que los signos de las relaciones estimadas con el slack potencial tendrán sentido contrario a los apuntados por Carnes et al., (2019), pues el cociente D/E indicará la existencia de mayor slack cuanto menor sea su valor 93 que la empresa no está apalancando suficientemente su estructura financiera (Carnes et al., 2019). El estudio exploró también la posibilidad de una relación curvilínea entre slack y rendimiento, analizando la hipótesis de Bourgeois, (1981) y George, (2005) según la cual las ventajas del slack para acometer proyectos estratégicos se pierden a partir de un cierto límite, reflejando entonces una ineficiencia en la gestión. Los resultados obtenidos confirman esa relación curvilínea obtenida en otros estudios (Wefald et al., 2010a; Chiu & Liaw, 2009; Love & Nohria, 2005), pero con diferencias según los tipos de slack y períodos considerados. La relación en forma de U invertida es relativamente consistente entre slack disponible y rentabilidad económica, sobre todo en períodos de crisis, lo que refleja la necesidad de ajustar de forma precisa la utilización de este tipo de recursos. También se observa una relación en forma de U entre slack potencial y rentabilidad financiera, mostrando una realidad similar: la necesidad de utilizar estos recursos en su adecuada proporción. Un excesivo apalancamiento o una escasa utilización de financiación ajena están reflejando situaciones que perjudican la rentabilidad, sobre todo a corto plazo. Por último, la duración de los efectos del slack sobre el rendimiento sólo se aprecia de forma consistente en el caso del slack recuperable, mostrando que la ineficiencia en el uso de los recursos humanos es difícil de eliminar en el tiempo, si bien el efecto se va reduciendo con el paso de los años. El slack disponible sólo tiene impacto a corto plazo, salvo en períodos de bonanza económica que se puede prolongar en varios ejercicios. La duración del efecto del slack potencial es contingente a la etapa del ciclo considerada, con un impacto más prolongado en los períodos de crecimiento que de crisis. En conclusión, cuando se analiza y determina la relación recursos slack – rendimiento es preciso tener en cuenta el tipo de slack, la medida del rendimiento y otras variables contingentes, como el período y contexto en el que se estudia esta relación. Aunque el concepto de slack es ampliamente aceptado, siendo caracterizado por aquellos recursos que pueden ser desplegados rápidamente para apoyar una serie de acciones que permitan alcanzar los objetivos organizativos (Sharfman, 1988), su naturaleza es compleja y, por tanto, su relación con el rendimiento ofrece resultados diversos. 94 Los recursos slack responden al consejo de la fábula de Esopo de guardar recursos para cuando llegue el invierno, que en principio debe guiar la gestión responsable de cualquier entidad económica y social. Sin embargo, esa recomendación estratégica no parece ser adecuada para todos los recursos slack. Únicamente el slack disponible, como su nombre refleja, tiene un efecto consistente y positivo sobre el rendimiento, pero exclusivamente a corto plazo. Además, esta relación es curvilínea poniendo de manifiesto la necesidad de una gestión adecuada de este tipo de recursos. En los otros tipos de slack también se observan efectos persistentes sobre el rendimiento, pero, en el caso del slack recuperable, con un signo negativo que contradice los beneficios que proporcionan estos recursos, y en el caso del slack potencial, el signo de la relación cambia dependiendo del contexto económico considerado. En consecuencia, los investigadores deben tener en cuenta esta diversidad de resultados según el tipo de slack considerado y definir adecuadamente la cuestión de investigación y el contexto del estudio. Desde el punto de vista de la práctica, los directivos deben ser precavidos a la hora de acumular recursos que puedan ser utilizados ante situaciones adversas o inesperadas. Sobre todo en el caso del slack recuperable, los resultados indican que es difícil ‘recuperar’ esos recursos en momentos de dificultades y que un exceso de recursos humanos conduce a un rendimiento inferior en cualquier circunstancia. Los otros tipos de slack requieren una gestión intencionada y adecuada, pues sólo en determinadas circunstancias y cantidades estos recursos afectan positivamente al rendimiento. En la medida que el efecto de los recursos slack va disminuyendo con el paso del tiempo, es necesario que la empresa realice no solo una gestión adecuada de su uso, sino también de la posible acumulación en los momentos donde sea factible. El presente estudio no está exento de limitaciones. En primer lugar, la selección muestral realizada se concentra en sectores de carácter manufacturero, sin entrar a valorar otro tipo de sectores como los de tipo extractivo o los servicios. La incorporación de nuevos sectores, o de datos de diferentes países, permitiría conocer el efecto diferenciado y comparativo para llegar así a resultados más generalizables. Del mismo modo, y aunque no es el objeto del estudio, la posibilidad de realizar un estudio de datos de panel puede ayudar a confirmar la estabilidad de las relaciones, si bien es cierto que esta aproximación metodológica no nos permitirá contextualizar 95 los resultados y comprender la simetría de estos. Finalmente, aunque la disponibilidad de datos para un amplio período de tiempo ha permitido llevar a cabo un estudio longitudinal de los slack, no se ha podido determinar cómo las empresas emplean estos recursos antes las fluctuaciones internas o externas y para propósitos estratégicos. Es preciso realizar estudios de procesos que permitan comprender cómo las empresas despliegan estos recursos para alcanzar sus objetivos. CAPÍTULO 4 EL EFECTO DEL CAMBIO EN LA CONFIGURACIÓN DE LOS RECURSOS SLACK SOBRE EL RENDIMIENTO 98 4.1 INTRODUCCIÓN Los resultados del capítulo anterior han puesto de manifiesto la importancia del tiempo en el análisis del efecto de los recursos slack sobre el rendimiento. La mayor parte de estos efectos se corresponden, coincidiendo con la literatura (Carnes et al., 2019), con situaciones donde prima el efecto del entorno organizativo, o de contingencia, así como con reacciones a corto plazo. Sin embargo, estos resultados muestran el efecto de la mera posesión de cada uno de los tipos de slack organizativo propuestos, considerados de forma aislada. Por otro lado, debemos recordar que Cyert & March (1963) ya plantearon que estos recursos eran particularmente importantes para estabilizar y adaptarse a los continuos cambios acaecidos en el entorno. En este sentido, comprender la posibilidad de su uso y su vinculación a diferentes situaciones externas, como por ejemplo la reciente crisis económica, resulta de especial interés. Tal y como se planteaba en el anterior capítulo, aunque existen divergencias en los resultados (Daniel et al., 2004), un número importante de investigaciones parecen encontrar en general un efecto positivo sobre la rentabilidad (Carnes et al., 2019). La aproximación más común en la literatura al estudio de los efectos de los recursos slack sobre el rendimiento ha sido un enfoque en el que se trata de determinar el efecto de un determinado tipo de slack sobre el rendimiento, estableciendo una relación lineal o curvilínea, similar a la planteada en el capítulo anterior. Sin embargo, es escasa la literatura que ha contemplado la posibilidad de que el efecto de los diferentes tipos de recursos slack no se produzca de forma aislada. Este es el caso de los trabajos que siguen un enfoque configuracional (Mousa et al., 2013; Marlin & Geiger, 2015a; Marlin & Geiger, 2015b; Geiger et al., 2019), reconociendo explícitamente el carácter multidimensional de los recursos slack (Daniel et al., 2004; Geiger & Cashen, 2002) y, con ello, la posibilidad de una gestión conjunta de estos recursos (Marlin & Geiger, 2015a). No obstante, estas investigaciones siguen utilizando el análisis transversal, centrándose en empresas de determinados sectores o características (Marlin, 2014; Geiger et al., 2019), a unque ya se ha propuesto que “deberían realizarse investigaciones adicionales con datos longitudinales y con otros tipos de empresas para examinar y validar la fuerza de estas 99 relaciones a lo largo del tiempo" (Mousa et al., 2013, p.242). Esta recomendación se une a la necesidad de profundizar en el conocimiento del proceso de generación, uso y vinculación a los resultados de los recursos slack (Love & Nohria, 2005; Tsang, 2006; Su et al., 2009; Argilés-Bosch et al., 2018). En consecuencia, el objetivo que persigue el presente capítulo es triple. En primer lugar, trata de determinar, siguiendo estudios previos, la existencia de configuraciones de recursos slack relativamente coherentes en las empresas analizadas, algo que no siempre es evidente o fácilmente interpretable (Mousa et al., 2013; Marlin & Geiger, 2015b). En segundo lugar, a través de los cambios que se producen en las configuraciones a lo largo del tiempo, se analiza la generación y uso de los recursos slack, en un período de crisis y recuperación económica que resulta especialmente apropiado para su estudio (Zona, 2012). Finalmente, se pretende establecer el efecto de las configuraciones de slack sobre el rendimiento, tanto desde una perspectiva transversal como longitudinal, analizando ese efecto según diversas situaciones y procesos seguidos por las empresas. 4.2 MARCO TEÓRICO El estudio del efecto de los recursos excedentes o slack sobre el rendimiento ha atraído la atención de muchos investigadores a lo largo del tiempo (véase Karacay, 2017, para una revisión). A pesar de las múltiples metodologías aplicadas, la literatura está dominada por estudios empíricos que han analizado el efecto de estos recursos sobre el rendimiento a través del análisis del efecto asociado a un determinado tipo de slack (Tsang, 2006; Kim et al., 2008; McClelland et al. 2010; Haleblian et al., 2012; Lecuona & Reitzig, 2014; Tyler & Caner, 2016) alcanzando resultados relativamente contradictorios. Los distintos trabajos que han tratado de unificar la literatura existente (Carnes et al., 2019; Daniel et al., 2004; Gral, 2014) han puesto de manifiesto que el efecto sobre el rendimiento varía según el tipo de slack, si bien las hipótesis teóricas plantean la misma relación con el rendimiento con independencia del tipo de slack. Frente a este enfoque unidimensional, algunos autores han propuesto la aproximación configuracional como una forma de abordar esta inconsistencia de los resultados (Mousa et al., 2013; Marlin & Geiger, 2015a; Marlin & Geiger, 2015b). Partiendo de las ideas y trabajos sobre configuraciones organizativas (Fiss, 2007; Gruber et al., 2010; Short et al., 2008), este enfoque plantea que los recursos slack 106 orientados a la acumulación de slack, con valores elevados de slack disponible, recuperable y potencial (en la medida que el potencial se mide como D/E, un menor valor de este indicador muestra una mayor dotación de slack), mientras que los otros dos (G1 y G2) están formados por empresas más centradas en la eficiencia, con valores comparativa y significativamente más reducidos de los tres tipos de slack. En dicha tabla, hemos denominado a los diferentes grupos a través de los siguientes acrónimos. E=eficiencia. S=slack. R=recuperable. P=potencial. A=disponible. Así, dentro del clúster que hemos denominado G1 nos encontramos empresas que muestra un nivel bajo, o eficiente (E), de slack recuperable (gastos de personal) en comparación con el resto de los grupos. En el clúster G2, nos encontramos con empresas con un nivel de CR muy bajo, de hecho, casi muestran niveles casi idénticos de las partidas corrientes. En G3 y G4 pasamos a considerar valores asociados a slack (S), es decir, niveles más elevados que el resto de los grupos, siendo estos niveles asociados al recuperable (G4) y al disponible (G3). Es igualmente interesante resaltar la asociación del slack potencial (P) con el disponible (A) en la formación de los grupos. 107 2006 CLUSTERS ANOVA Comparación de Medias G1 (E-R) G2 (E-AP) G3 (S-AP) G4 (S-R) F Sig (n=198) (n=17) (n=77) (n=127) Current Ratio 1.3585 1.0016 3.1279 1.5458 180.995 .000 G3>G4>G2;G3>G1 Deuda/F.P. 2.062 8.6338 0.6909 1.6355 185.883 .000 G2>G1>G4>G3 Gastos Pers./Iº. 10.9634 13.2535 18.5701 26.8352 175.018 .000 G4>G3>G2.G1 Edad 23.11 15.47 28.13 29.83 7.382 .000 G4>G1.G2;G3>G2 Empleados 4.4795 4.3806 4.7862 4.9192 5.318 .001 G4>G1 Familiar 0.4 0.29 0.39 0.55 3.378 .018 Internacional 2.25 2.18 2.65 2.38 2.791 .04 Cotiza 0.99 1 1 0.98 0.473 .701 ROA 7.8368 1.8388 11.3096 4.4426 16.196 0 G3>G1>G4>G2 ROE 23.5872 19.8073 18.5802 10.4382 9.012 0 G1>G4 2010 CLUSTERS ANOVA Comparación de Medias G1 (E-R) G2 (E-AP) G3 (S-AP) G4 (S-R) F Sig (n=122) (n=75) (n=68) (n=154) Current Ratio 1.648 1.108 4.040 1.899 318.015 .000 G3>G4>G1>G2 Deuda/F.P. 1.250 4.630 .494 .975 156.300 .000 G2>G1>G3;G2>G4 Gastos Pers./Iº. 9.155 19.456 23.743 25.132 102.568 .000 G4>G3>G2>G1 Edad 28.02 28.61 31.66 30.85 1.102 .348 Empleados 4.375 4.831 4.490 4.781 5.329 .001 G4.G2>G1 Familiar .39 .28 .51 .52 4.909 .002 G4.G3>G2 Internacional 2.32 2.03 2.62 2.44 4.245 .006 G3>G2 Cotiza .98 1 1 .99 .722 .539 ROA 7.621 2.205 7.882 5.449 8.375 .000 G4.G3.G1>G2 ROE 15.707 5.746 11.665 10.009 2.946 .000 G1>G2 2014 CLUSTERS ANOVA Comparación de Medias G1 (E-R) G2 (E-AP) G3 (S-AP) G4 (S-R) F Sig (n=94) (n=161) (n=107) (n=57) Current Ratio 1.978 1.2926 4.05 2.1484 85.614 0 G3>G1.G4>G2 Deuda/F.P. 1.0812 2.4572 0.4905 0.8997 59.096 0 G2>G1.G4>G3 Gastos Pers./Iº. 10.1839 18.621 24.4534 24.534 81.866 0 G4.G3>G2>G1 Edad 32.02 32.61 35.66 34.85 1.102 .34 Empleados 4.4183 4.8449 4.4638 4.8113 5.434 .001 G2.G4>G1 Familiar 0.39 0.28 0.51 0.52 4.909 .002 G3.G4>G2 Internacional 2.32 2.03 2.62 2.44 4.245 .006 G3>G2 Cotiza 0.98 1 1 0.99 0.722 .539 ROA 7.4927 3.5238 5.911 5.7241 3.479 .016 G1>G2 ROE 13.8423 17.6413 8.5855 9.6615 3.956 .008 G2>G4 Tabla 21: Medias y resultados de los análisis para las diferencias significativas 108 La evolución de las variables que definen las configuraciones muestra tendencias similares en los cuatro clústeres, una tendencia a aumentar el slack disponible y potencial en el período de crisis, que continúa en la recuperación de forma menos intensa y significativa. Las pruebas muestran que existen diferencias significativas en los valores de las variables CR y D/E de los cuatro clústeres entre 2010 y 2006 (G1: CR, p<0,001; D/E, p<0,001; GP/V, p<0,05. G2: CR, p<0,05; D/E, p<0,001. G3: CR, p<0,001; D/E, p<0,05; GP/V, p<0,005. G4: CR, p<0,001; D/E, p<0,001; GP/V, p<0,001); diferencias que no se observan entre 2010 y 2014 (sólo G1: CR, p<0,05; y G3: CR, p<0,1; GP/V, p<0,05; el resto de las relaciones no son significativas). En consecuencia, en los períodos de crisis, las empresas tienden a aumentar sus slack disponible y potencial con la finalidad de evitar posibles situaciones de crisis y quiebras (Campello et al., 2011; Mellahi & Wilkinson, 2010). Esta evolución es especialmente observable en el caso del slack potencial, donde las empresas más orientadas a la eficiencia reducen sustancialmente su endeudamiento en el período de recesión para hacer frente a posibles crisis y contingencias de insolvencia. Por el contrario, el slack recuperable, medido como el cociente entre GP/Ventas, muestra una cierta estabilidad en el período con cambios en algunos de los clústeres, sin diferencias significativas y consistentes entre los diferentes años del análisis. El análisis de las variables de control muestra una mayor presencia de empresas familiares e internacionales en los clústeres 3 y 4, sobre todo en los momentos de crisis y recuperación. Este resultado confirma lo señalado por la literatura en el sentido que las empresas familiares y las internacionales tienen una mayor tendencia a acumular recursos slack (George, 2005; Kim & Hemmert, 2016). Los resultados del ANCOVA (Tabla 22) muestran que para los tres años considerados las configuraciones de recursos slack determinan de forma significativa tanto el ROA como el ROE; más intensamente el primero en 2006 y 2010 y con mayor efecto sobre el ROE en 2014. No se observa una clara relación entre combinación de slack y rendimiento según el tipo de configuración, pues tanto alguna orientada a la eficiencia como alguna otra que tiene mayor dotación de slack presentan rendimientos elevados. Estos resultados vienen a confirmar la relación de equifinalidad entre configuración de slack y rendimiento encontrada por Marlin & Geiger, (2015). Los resultados del ANCOVA son confirmados por el MANCOVA, mostrando que las 109 variables de control no son significativas salvo la naturaleza familiar de la empresa, y que el grado de explicación de los modelos es relativamente reducido (R2 ajustadas menores que 0,1). Edad Empleados Familiar Internacional Cotiza Cluster Overall F ROA 2006 .077 .147 5.638** .028 1.622 15.485*** 7.322*** ROE 2006 3.295* .01 2.342 .03 .197 6.556*** 4.594*** ROA 2010 1.037 .224 2.858+ .628 .426 9.331*** 4.047*** ROE 2010 3.729+ .002 .063 .068 .919 2.954* 1.806* ROA 2014 2.392 .685 8.417*** .153 .063 2.992** 3.622*** ROE 2014 0.145 .102 9.052** .604 1.96 5.925*** 4.197*** + p<.1, * p<.05, ** p<.01, *** p<.001 Tabla 22: Resultados multivariantes y univariantes sobre el resultado 2006. 2010 y 2014. El análisis dinámico permite explorar los cambios que experimentan las empresas y las configuraciones. Ya se ha señalado que los clusters muestran una cierta estabilidad en sus características, si bien se observa un relativo aumento en los slack disponible y potencial a lo largo del período. La Tabla 23 recoge las transiciones de empresas entre clusters en los años considerados. Se observan ligeros cambios en las transiciones entre 2006-2010 y 2010-2014, pero también se aprecia un patrón general: las empresas que se encuentran en las configuraciones de eficiencia y en las de slack permanecen en sus respectivas configuraciones o en configuraciones de la misma tipología, es decir, las empresas cambian poco sus configuraciones de slack. Así, las empresas de los grupos de eficiencia permanecen en su propio grupo entre 2006 y 2010, mientras que, entre 2010 y 2014, cambian mayoritariamente de grupo, pero dentro de las configuraciones de eficiencia. En la segunda transición (2010-2014) se observa un mayor porcentaje de empresas con slack que cambian hacia grupos de eficiencia, reduciendo de esta forma sus dotaciones de slack. Si agrupamos las dos configuraciones de eficiencia, por un lado, y las dos de slack, por otro, se observa que entre 2006 y 2010, el 75% de las empresas que pertenecen a los clusters de eficiencia permanecen en ellos y lo mismo sucede con el 82% de las empresas de los grupos 110 de slack. En la transición 2010-2014, estos porcentajes son del 91% y del 66%, indicando que en este período las empresas con slack reducen considerablemente sus dotaciones de slack. Así pues, los cambios indican y reflejan el consumo o acumulación que las empresas realizan de sus slack. En el período 2006-2010 las empresas utilizan sus slack siguiendo el patrón de las empresas de su grupo, con un aumento del slack disponible y potencial y un mantenimiento o aumento del slack recuperable según el grupo de que se trate. En la segunda transición (2010-2014), las empresas que se inclinan hacia la eficiencia continúan con su misma estrategia de recursos slack, mientras que un importante número de empresas con elevados slack reducen su nivel probablemente para hacer frente a los retos que la recuperación implica (Arogyaswamy et al., 1995). CLUSTER 2010 G1 (E-R) G2 (E-AP) G3 (S-AP) G4 (S-R) TOTAL n % n % n % n % CLUSTER 2006 G1 (E-R) 107 54.0% 39 19.7% 14 7.1% 38 19.2% 198 G2 (E-DP) 2 11.8% 13 76.5% 0 0.0% 2 11.8% 17 G3 (S-DP) 7 9.1% 4 5.2% 33 42.9% 33 42.9% 77 G4 (S-R) 6 4.7% 19 15.0% 21 16.5% 81 63.8% 127 Total 122 75 68 154 419 CLUSTER 2014 G1 (E-R) G2 (E-AP) G3 (S-AP) G4 (S-R) TOTAL n % n % n % n % CLUSTER 2010 G1 (E-R) 36 29.5% 81 66.4% 3 2.5% 2 1.6% 122 G2 (E-DP) 51 68.0% 11 14.7% 13 17.3% 0 0.0% 75 G3 (S-DP) 0 0.0% 20 29.4% 11 16.2% 37 54.4% 68 G4 (S-R) 7 4.5% 49 31.8% 80 51.9% 18 11.7% 154 Total 94 161 107 57 419 Tabla 23: Transiciones entre configuraciones 2006-2010 y 2010-2014 Finalmente, se llevó a cabo un ANCOVA para determinar cómo influyen las decisiones de las empresas acerca del cambio en sus configuraciones de recursos sobre la rentabilidad. El análisis compara las empresas que han permanecido en sus mismos grupos en los procesos de transición con aquéllas que han experimentado 111 cambios de grupo, para lo que se han agrupado las configuraciones de eficiencia, por un lado, y las de slack por otro. Los resultados para los dos períodos muestran que el proceso de transición influye en la rentabilidad económica media del período, pero no en la rentabilidad financiera. Así, la transición presenta un efecto significativo (F=7.256, p<0.001 para el periodo 2006-2010 y F=2.982, p<0.01 para el periodo 20102014). Un análisis de los valores medios muestra que las empresas que mantienen su configuración presentan niveles superiores de rentabilidad frente a las que experimentan un cambio en su configuración de slack. Es curioso resaltar que la edad aparece como significativa en las transiciones sobre la media del ROE para los dos periodos, y el carácter familiar sobre la media del ROA. Edad Empleados Familiar Internacional Cotiza Transicion F Comp. Medias MEDIA ROA 2006-2010 .778 .054 8.673*** .427 .127 7.256*** 4.013*** S.E.ES>SE MEDIA ROE 2006-2010 4.283* 1.054 1.367 .536 .034 2.196 2.037* S>E MEDIA ROA 2010-2014 1.746 .191 7.152** .746 .093 2.982** 2.444** E>SE MEDIA ROE 2010-2014 9.799** .382 4.453* 2.107 .004 1.576 3.004** + p<.1, * p<.05, ** p<.01 *** p<.001 S = grupos slack (configuraciones 1 o 2 en ambos años) SE = slack-eficiencia (se mueve de configuración 1 o 2 en el primer año a 3 o 4 en el segundo). ES= eficienciaslack (se mueve de configuración 3 o 4 en el primer año a 1 o 2 en el segundo). E = grupos eficiencia (configuraciones 3 o 4 en ambos años) Tabla 24: Resultados del análisis multivariante y univariante sobre el performance analizando las transiciones entre clusters. 4.5 CONCLUSIONES El presente estudio representa una aportación en la línea de estudio que trata de analizar la relación entre recursos slack y rendimiento desde una perspectiva configuracional (Mousa et al., 2013; Marlin & Geiger, 2015a; Marlin & Geiger, 2015b). La diferencia principal con los estudios previos reside en la consideración del tiempo y la posibilidad de llevar a cabo un análisis dinámico de la relación entre slack y rendimiento, junto con el examen de la utilización o generación que las empresas hacen de esos recursos. A continuación, se exponen las conclusiones para los tres objetivos perseguidos. En primer lugar, el estudio trataba de determinar la existencia de configuraciones de recursos slack entre las empresas analizadas. Con una muestra también de empresas industriales, Marlin & Geiger (2015) obtuvieron seis 112 configuraciones; una de ellas con una superior dotación en todos los tipos de recursos slack (la número 4) y otra con una clara orientación hacia la eficiencia (número 6), pero no en todos los recursos slack. Entre ambos extremos se situaban los demás grupos con combinaciones diversas de slack. Los resultados de nuestro estudio son similares, pero los grupos muestran una mayor coherencia en las configuraciones, con una nítida orientación de las empresas hacia la eficiencia o hacia la dotación de slack. Las empresas parecen gestionar los distintos tipos de recursos slack de manera coordinada, si bien se observan diferentes alternativas que dan lugar a configuraciones distintas en aquellas empresas inclinadas a la eficiencia y en aquellas más propensas a acumular slack. En segundo lugar, la consideración de un amplio horizonte temporal permite abordar una cuestión escasamente tratada por la literatura sobre slack, como es la relativa al consumo, uso, reducción o acumulación de este tipo de recursos. Además, esta cuestión adquiere especial relevancia en períodos de crisis económica y de recuperación, pues los recursos slack pueden ser utilizados como un amortiguador frente a contingencias externas (Latham & Braun, 2009) y como una forma de impulsar las estrategias de recuperación (Arogyaswamy et al., 1995). Los resultados muestran que las empresas no suelen hacer cambios sustanciales en las configuraciones de recursos slack, sino que se mueven siguiendo determinadas tendencias, orientadas a dotarse de mayores niveles de slack durante la crisis. No obstante, en los períodos de recuperación de una crisis económica muchas empresas con elevadas dotaciones de slack los utilizan, reduciendo su nivel, para hacer frente a ese proceso de recuperación. En todo caso, estas empresas que hacen un uso intensivo de sus slack representan una minoría frente al total. En tercer lugar, el estudio ha abordado la relación entre recursos slack y rendimiento, tanto desde una perspectiva transversal, habitual en la literatura, como longitudinal, considerando el efecto de la posible reducción o acumulación de slack sobre la rentabilidad. En el primer caso, los resultados confirman las conclusiones de estudios anteriores en el sentido de que las configuraciones de slack influyen en el rendimiento (Mousa et al., 2013) observándose una relación de equifinalidad (Marlin & Geiger, 2015a), pues diferentes tipos de configuraciones conducen a rendimientos igualmente elevados. En nuestro caso, tanto las empresas que se orientan a la 113 eficiencia como aquellas con elevadas dotaciones de recursos slack obtienen rentabilidades económicas y financieras similares. Desde el punto de vista temporal también se aprecia que las decisiones de las empresas acerca de la utilización de los recursos slack influye en el rendimiento. En este sentido, las empresas que cambian su configuración de recursos slack obtienen rentabilidades económicas más reducidas que las firmas que mantienen su estrategia de configuración. La consistencia en la gestión de los recursos slack produce mejores resultados tanto en los períodos de crisis como de recuperación. Estas conclusiones no están exentas de limitaciones. El análisis longitudinal de las relaciones debe ser realizado bajo la lente de enfoques y metodologías específicos para comprobar tanto el proceso de modificación de las configuraciones como la estabilidad de los resultados en el tiempo. En este sentido, la reducción, uso o acumulación de recursos se ha estudiado a partir de la evolución de las configuraciones y de los cambios entre configuraciones de las empresas, pero es preciso un análisis más profundo que permita comprender cómo las empresas gestionan estos recursos slack y cómo esta gestión influye en el rendimiento. CAPÍTULO 5 EL ESTUDIO DEL CONSUMO DE LOS RECURSOS SLACK ANTE UNA CRISIS ECONÓMICA GENERALIZADA 122 capaces de explicar las variaciones en las mejoras que se produzcan del rendimiento” (Boyne & Meier, 2009, p 838). Es importante, pues, comprender cuál es el sentido o significado del consumo de slack dentro de las organizaciones, desde la perspectiva multidimensional que presenta el concepto de slack y asumiendo el carácter contingente, o asociado a factores como la orientación de la empresa, para comprender el efecto que presenta sobre los resultados de esta (Cheng & Kesner, 1997). Sin embargo, ninguno de estos trabajos refleja la condición dinámica en esencia de los recursos. Si recurrimos a los planteamientos del trabajo de Dierickx & Cool (1989), la empresa debe controlar tanto el flujo de entrada de recursos slack como el de salida, ya que ambos son igualmente importantes. Así, si empíricamente parece existir una relación entre el stock de recursos slack, en sus diferentes tipos y funciones, con los resultados, este stock no puede ser ajustado de forma instantánea y necesita una gestión estratégica de dichos stocks. Del mismo modo, y asumiendo las características de este tipo de recursos para la generación de una ventaja competitiva (Barney, 1991), en algunos casos pueden plantear cierta facilidad de réplica al no ser recursos específicos o diferenciados, pero es su gestión a través de las diferentes dimensiones dentro de la secuenciación y la lógica económica (Hambrick & Fredrickson, 2005) la que pueden otorgar dicho carácter estratégico (Lavie, 2012). En este sentido, los estudios previos que han investigado el impacto de la reducción del slack lo han hecho sobre la capacidad de innovación (e.g., Mellahi & Wilkinson, 2010), y se han centrado en los recursos humanos (e.g., Cheng & Kesner, 1997; Luan et al., 2013; Mellahi & Wilkinson, 2010; Wagan, 1998; Kim & Ployhart, 2014), valorando el efecto de la reducción de tamaño sobre el rendimiento. De hecho, la evidencia de este consumo hay que buscarlo en la literatura de turnaround. Namiki (2016) considera que la reducción de slack, en términos de cash y gastos generales, es similar a los recortes de costes y activos asociados a empresas en crisis que buscan la recuperación. En este sentido, Lim et al (2013 p.43) define recorte como el proceso de la eliminación de activos deliberadamente y/o reducción de costes como un medio para incrementar la eficiencia de la empresa. Esta definición se ajusta a lo planteado por la teoría de la agencia asociado a la posesión de slack (George, 2005). 123 Sin embargo, estas perspectivas obvian la necesidad de acumulación de este tipo de recursos para hacer frente a los diferentes objetivos o amenazas a los que se enfrenta la organización. 5.2.2 VÍNCULOS CON OTROS FRENTES DE INVESTIGACIÓN Dentro de la Visión Basada en los Recursos, comprender como los recursos son acumulados y utilizados es una cuestión que aún no ha recibido una gran atención (Lavie, 2012), y aún menos en el caso de los recursos slack (Flammer & Ioannou, 2020; Namiki et al., 2015, 2016). No obstante, en la amplia y variada literatura relacionada directa o indirectamente con los recursos slack, se ha analizado esta cuestión en situaciones específicas de la empresa, como en los casos de turnaround y más concretamente en el retrenchment, o en los procesos de downsizing en relación con los recursos humanos, o en la gestión de la liquidez cuando la empresa se enfrenta a crisis financieras generalizadas. La literatura específica sobre slack hace escasas referencias a los recortes en activos y costes (para excepciones ver, Lim et al., 2013; Morrow et al., 2004; Sharfman et al., 1988). El retrenchment puede definirse como “la eliminación deliberada de los activos y/o reducción de los costes como medio para aumentar la eficiencia de la empresa” (Lim & Mccann, 2013, p.43). Esta definición enlaza directamente con la gestión de recursos slack desde una perspectiva basada en la ineficiencia (George, 2005). En efecto, los recortes en costes se refieren a la reducción neta de los costes totales como los gastos de venta, generales y administrativos (SGA); gastos financieros; y otros costes (Robbins & Pearce, 1992; Lim & Mccann, 2013), l o que permite vincular este proceso de gestión con el uso o aplicación de los slack recuperables. La mayor parte de la literatura plantea el uso de estos recortes en situaciones de crisis empresariales; pero más recientemente, los investigadores han contemplado también los factores de contingencia que influyen en los efectos de estos recortes (Dewitt, 1998; Francis & Pett, 2004; Guthrie & Datta, 2008; Morrow et al., 2004). A sí, estos recortes, sobre todo en costes, pueden responder a descensos en la munificencia del entorno (Boyne & Meier, 2009). Por su parte, dentro de la amplia literatura sobre downsizing, algunos estudios han analizado cómo este proceso afecta al resultado de la innovación (Dougherty y 124 Bowman, 1995; Mellahi & Wilkinson, 2010) y al rendimiento de la empresa (Love & Nohria, 2005; Guthrie & Datta, 2008). El downsizing se define como “la decisión de una empresa de reducir su capacidad de aquellos recursos humanos que exceden los requisitos necesarios para el funcionamiento eficiente de la empresa” (Mellahi & Wilkinson, 2010: 485), relacionándose esta definición directamente con el slack recuperable. Mellahi & Wilkinson (2010) señalan que una de las principales debilidades de los estudios entre slack e innovación es su enfoque exclusivo en el nivel de slack disponible en las organizaciones hasta el punto de descuidar el posible impacto de la reducción repentina de los slack en la innovación. Se trata, pues, de una importante laguna en la investigación, dado que las empresas ajustan regularmente su nivel de holgura para adaptarse al entorno empresarial en el que operan para seguir siendo competitivas (Cheng & Kesner, 1997). Mellahi & Wilkinson (2010) concluyen que la relación entre la reducción de este slack recuperable y la innovación es más compleja de lo que inicialmente se había planteado, requiriendo más estudios dinámicos sobre esta cuestión. Finalmente, en el área de finanzas hay numerosos estudios que analizan la gestión de la liquidez y otras decisiones financieras de las empresas ante una situación de crisis generalizada (Nason & Patel, 2016; Campello, et al., 2011; Jung et al., 2020). Estos slack de recursos financieros se relacionan normalmente con el slack disponible y potencial (Voss et al., 2008), vinculándose con la Teoría de la Jerarquía Financiera o Pecking Order Theory (Myers & Majluf, 1984). El slack disponible, asociado a los activos líquidos, constituye un elemento importante de protección frente al entorno, facilitando la adaptación y búsqueda de opciones (Deb, et al., 2017; Kim & Bettis, 2014). Así, en circunstancias donde se precisa una rápida respuesta, este tipo de recursos es particularmente importante (Kim & Bettis, 2014), siendo vital para la supervivencia y la reacción ante las crisis (Arslan-Ayaydin et al., 2014). Junto a la liquidez, algunos autores han planteado que el apalancamiento de la empresa, el slack potencial, es de especial importancia en situaciones de crisis, incluso por encima de los recursos líquidos Arslan-Ayaydin et al., 2014. En este sentido, la evidencia empírica ha mostrado que las empresas con mayores niveles de slack presentan un mayor descenso en su rentabilidad a principios de la crisis; sin embargo, también muestran un superior aumento de la rentabilidad en la recuperación (Latham & Braun, 2008; Latham & Braun, 2009). 125 Como puede observarse de los estudios precedentes, el consumo o aplicación de los slack constituye una cuestión que plantea aún notables lagunas (Namiki et al., 2016). Cuando la empresa se enfrenta a una situación de crisis generalizada, que reduce su rentabilidad y puede amenazar su supervivencia, es lógico pensar que la empresa hará uso de sus recursos slack para hacer frente a esa situación y a la incertidumbre que conlleva (Bourgeois & Singh, 1983). Sin embargo, algunos autores han planteado que la posesión de altos niveles de slack puede retardar la velocidad de reacción ante recesiones o crisis (Arogyaswamy et al., 1995; Mellahi & Wilkinson, 2010; Namiki et al., 2015), o que incluso estos recursos no van a ser agotados a fin de evitar posibles situaciones que afecten a la supervivencia de la empresa (Campello et al., 2011). Los estudios previos han analizado el consumo, reducción o aplicación de determinados recursos slack y cómo estos procesos se relacionan con variables de rendimiento o de innovación. Así, estos estudios analizan si una reducción súbita del slack presenta algún tipo de impacto en la innovación (Mellahi & Wilkinson, 2010), o si una mayor o menor reducción de costes y activos en un proceso de retrenchment favorece la supervivencia de la empresa y el proceso de turnaround (Robbins & Pearce, 1992; Barker y Mone, 1994). Por su parte, los estudios sobre la liquidez en situaciones de crisis analizan la gestión que las empresas realizan entre las diferentes fuentes de financiación que disponen (Campello et al., 2011), vinculando esa gestión con la supervivencia o mantenimiento de la rentabilidad de la empresa (Cheng & Kesner, 1997; Deb et al., 2017; Paeleman & Vanacker, 2015). Frente a esos estudios, el trabajo realizado en el presente capítulo analiza cómo las empresas consumen o aplican sus recursos slack cuando se enfrentan a una crisis generalizada. No trata de determinar la respuesta individual de una empresa concreta, sino la respuesta que la mayoría de las empresas adoptan, si es posible observar ese comportamiento ‘típico’, cuando se enfrentan a una profunda recesión económica. No busca conocer si un determinado comportamiento en relación con los recursos slack produce un efecto positivo o negativo, sino cuál es ese comportamiento que las empresas siguen cuando deben aplicar o consumir los recursos que han acumulado precisamente para hacer frente a esas presiones externas motivadas por una crisis profunda (Bourgeois & Singh, 1983). 126 En principio, y teniendo en cuenta la definición y características de cada tipo de slack, es posible esperar que las empresas utilizarán el slack disponible para hacer frente a los primeros síntomas de la crisis, si bien también es posible que su reacción sea más o menos intensa o rápida (Namiki et al., 2015, 2016). Respecto al slack recuperable, es probable que las empresas ajusten su nivel, reduciendo la cantidad de estos recursos, cuando la crisis afecta a la actividad operativa de la empresa (Lim & Mccann, 2013). La literatura sobre turnaround ha señalado que el mayor o m enor ajuste de este tipo de recursos, y por tanto un mayor o menor retrenchment, depende de la severidad del declive (Arogyaswamy et al., 1995). En una recesión económica profunda es posible esperar que las empresas ajusten sus slack recuperables con cierta rapidez, pues es la forma de mantener su eficiencia y rentabilidad (Flammer & Ioannou, 2020; Love & Nohria, 2005; Wiseman & Bromiley, 1996). Finalmente, el slack potencial tiene gran importancia en los momentos de crisis, sobre todo cuando esa situación se prevé duradera y puede afectar a la supervivencia de la empresa (ArslanAyaydin et al., 2014; Jiang & Lie, 2016), pero se conoce poco acerca de cómo las empresas se comportan en relación con el apalancamiento y si existe una cierta respuesta común de las empresas afectadas por la recesión (Bradley et al., 2011; Baker & Nelson, 2005; George, 2005; Tan, 2003). Al abarcar un amplio horizonte temporal, que comprende tanto un período de crisis profunda como una etapa de recuperación, el estudio empírico permitirá conocer no sólo cómo las empresas consumen o aplican los diferentes tipos de recursos slack cuando sufren una intensa presión externa, sino también cómo acumulan esos recursos en un entorno más munificente. 5.3 MUESTRA Y METODOLOGÍA Utilizando la misma muestra de empresas que en capítulos anteriores, para la realización de este análisis volvemos a tomar los recursos para el periodo completo de 2007 a 2017. A fin de analizar los patrones de aplicación de los recursos slack, y siguiendo el planteamiento de Bentley & Kehoe (2020), distinguimos dentro de la muestra aquellas empresas que tienen un slack elevado, en comparación con la media del sector, de aquellas otras empresas con un slack más reducido, es decir por debajo de la media del sector. Nuestro interés está en conocer cómo las empresas que han 127 acumulado slack lo consumen o aplican ante una situación de crisis económica. Aunque el estudio se centra en aquellas empresas con slack superior, también se analiza el comportamiento de las compañías con poco o nulo slack pues, aunque todas las empresas se vieron afectadas por la recesión (Flammer & Ioannou, 2020), lógicamente la aplicación que pueden hacer de los slack debe ser diferente. Respecto a las medidas de las variables, debemos distinguir de nuevo entre los tres tipos de slack considerados: disponible, recuperable y potencial (Bourgeois & Singh, 1983). A diferencia de capítulos anteriores, en este se propone la utilización de dos medidas para el disponible. Esta decisión se debe, por una parte, a que el CR es la medida más comúnmente empleada para medir este tipo de slack (Daniel et al., 2004; Carnes et al., 2019); sin embargo, son cada vez más los trabajos que analizan la importancia del cash en la gestión y estrategia empresarial (Deb et al., 2017; Kim & Bettis, 2014), sobre todo en los casos de crisis financieras generalizadas (Campello et al., 2011), siendo el QR la medida más utilizada de esta variable. Las medidas de potencial y recuperable son las mismas que en análisis precedentes: el apalancamiento para el slack potencial y los gatos de personal sobre ingresos para el recuperable. En este último caso, esta medida es de especial relevancia teniendo en cuenta que el gasto de personal fue uno de los elementos clave en la crisis financiera del 2008. Las dos medidas de rendimiento: ROA y ROE, además de las ventas fueron utilizadas para tratar de comprender el comportamiento y resultados de las empresas. El período de análisis (2007-2017) se dividió en dos subperíodos (2007-2012 y 2012-2017), coincidiendo el primer y último año de cada subperíodo. El primero corresponde a los años inmediatamente siguientes a la crisis económica de 2008. Debido al empleo de cuatro tipos diferentes de slack y dos subperíodos, el análisis supuso trabajar con ocho poblaciones diferentes atendiendo a si en el año original de cada subperíodo (2007 y 2012), el valor del slack considerado se encontraba por encima o por debajo de la media, de forma que se podía comprobar en qué medida dicho slack había sido consumido o acumulado en los 5 años posteriores. 128 5.3.1 PROCESO ANÁLITICO. LAS CURVAS DE CRECIMIENTO Una de las principales limitaciones del análisis de los recursos slack es que, salvo contadas excepciones (Flammer & Ioannou, 2020; Love & Nohria, 2005; Namiki et al., 2013, 2016), los estu dios han considerado el nivel o posesión de slack como determinante del rendimiento. Sin embargo, el trabajo de Bourgeois (1981) ya planteaba que es la aplicación de estos recursos la que puede conducir a la obtención de resultados, y más recientemente Carnes et al (2019) señalaban la necesidad de especificar la utilización de los slack para conocer cómo estos recursos afectan al rendimiento. Los escasos estudios que han estudiado el consumo o aplicación los recursos slack han usado un enfoque basado en la variación (Namiki et al., 2013, 2016). Aunque este tipo de análisis permite comprender la sensibilidad del uso de los recursos, no permite determinar la trayectoria o patrón general de uso; aspecto que el análisis de datos de panel tampoco hace posible. En este sentido, Bergh & Fairbank (2002), plantean diferentes vías para medir el cambio dentro la dirección estratégica, una de las cuales es el análisis de curvas de crecimiento o growth curve modelling (GCM). Estas curvas “… representan el nivel de una variable en función del tiempo” (Linn, 1981, p.89). En concreto, esta técnica es adecuada para el estudio del cambio cuando se dispone de medidas repetidas para los mismos individuos a lo largo del tiempo (Duncan & Duncan, 2004). El análisis del GCM puede ser abordado desde varias perspectivas estadísticas (Chou et al., 1998). En este estudio, aplicamos la aproximación a través de ecuaciones estructurales en la valoración de las curvas de crecimiento latente utilizando AMOS 25.0 (Ferrer et al., 2004; Lomax & Schumacker, 2004), en lugar del uso de modelos jerárquicos (HLM) (Revilla & Fernández, 2003), ya que este tipo de análisis es especialmente poderoso para aislar y probar las construcciones de crecimiento latente que surgen de los datos longitudinales, basados en los fenómenos de desarrollo subyacentes (Bollen & Curran, 2006). Concretamente, proporciona una prueba estadística para determinar si las relaciones de la muestra siguen una trayectoria de desarrollo común, tal como se describe en los parámetros de crecimiento latente, o si cada relación se desarrolla en una trayectoria única o aleatoria. En consecuencia, usando el modelado de ecuaciones estructurales (SEM), el GCM es particularmente apropiado para nuestra investigación. El SEM también ofrece pruebas estadísticas del 129 ajuste global del modelo (Duncan & Duncan, 2004) y, aunque el SEM se ve desafiado por paneles desequilibrados, nuestro panel es equilibrado porque incluye sólo empresas con datos de todos los períodos. En consecuencia, seguimos la sugerencia de que la aplicación de las curvas de crecimiento latente demanda que el investigador seleccione cuidadosamente una muestra centrada en las variables latentes sustantivas a lo largo de las cuales se requiere un cambio para probar válidamente las hipótesis (Williams et al., 2009). Curran et al., (2010) nos ofrecen una visión práctica del proceso a través del cual desarrollar este tipo de análisis. Las curvas de crecimiento no son sino la representación de una forma agregada de crecimiento de una población. Así, partiendo de que cada individuo tiene un crecimiento diferente, Figura 21: Representación del crecimiento de los individuos. el conjunto de la población se pude modelizar como: Figura 22: Representación básica de una curva de crecimiento con SEM. 19 37 The Latent Variable Growth Model In Practice 38 Individual Development Over Time (1) yti = Ș0i+ Ș1ixt+ İti (2a) Ș0i= Į0+ Ȗ0wi+ ȗ0i (2b) Ș1i= Į1 + Ȗ1wi+ ȗ1i y 1 w y 2 y 3 y 4 η 0 η 1 ε 1 ε 2 ε 3 ε 4 t = 1 t = 2 t = 3 t = 4 i = 1 i = 2 i = 3 y x 23 45 Latent Growth Model Parameters And Sources Of Model Misfit y 1 y 2 y 3 y 4 η 0 η 1 ε 1 ε 2 ε 3 ε 4 46 Latent Growth Model Parameters For Four Time Points Linear growth over four time points, no covariates. Free parameters in the H1unrestricted model: • 4 means and 10 variances-covariances Free parameters in the H0growth model: (9 parameters, 5 d.f.): • Means of intercept and slope growth factors • Variances of intercept and slope growth factors • Covariance of intercept and slope growth factors •Residual variances for outcomes Fixed parameters in the H0growth model: •Intercepts of outcomes at zero • Loadings for intercept growth factor at one •Loadings for slope growth factor at time scores •Residual covariancesfor outcomes at zero 130 Es importante resaltar dos elementos dentro de este modelo que determinan la curva de crecimiento: el intercepto y la pendiente. El intercepto η0i refleja el estado inicial. En concreto, muestra la parte sistemática de la variación de la variable en el momento cero. La pendiente η1i se corresponde con la tasa de crecimiento o tendencia. A partir de ella observamos la parte sistemática del aumento de la variable de resultados para un aumento de la puntuación de tiempo de una unidad. Para la aplicación de este tipo de modelos es importante disponer al menos de 3 momentos de tiempo diferente. Los pesos desde el intercepto suelen igualarse a 1, mientras que los que vinculan a la pendiente con cada una de las medidas en el tiempo van a reflejar la forma del crecimiento. Una de las variantes de los modelos de crecimiento son los modelos autorregresivos, es decir cuando los valores en un momento t están asociados al valor de dicha variable en el momento t-1 (Bollen & Zimmer, 2010). El análisis desde una perspectiva de ecuaciones estructurales requiere dos fases. Por un lado, se debe tratar de identificar cual es la “forma” que tiene la evolución a lo largo del tiempo. En este sentido, y a diferencia de otras técnicas, esta forma no es impuesta, permitiendo la posibilidad de considerar crecimientos no lineales (Grimm et al., 2011). Tras esta etapa de identificación, se analizan las características de la trayectoria en una segunda etapa. 5.4 RESULTADOS La tabla 25 recoge las estadísticas descriptivas de las distintas variables del estudio para las muestras utilizadas. Obsérvese que el tamaño de cada muestra es diferente debido a que el criterio de selección para determinar altos o bajos slack ha sido la media del sector. Estas diferencias de tamaño no afectan a la determinación de las curvas de crecimiento de cada una de las muestras consideradas. Los datos indican que existen diferencias notables y claramente significativas en los niveles iniciales de todas las variables analizadas entre las empresas con altos y bajos o nulos slack. 131 Para analizar los resultados de las curvas de crecimiento, en lugar de ajustar todas las formas posibles a la curva, y debido a las limitaciones de los grados de libertad, utilizamos tres modelos: lineal, cuadrático y una función de crecimiento no especificada (Meredith & Tisak, 1990). Esta última es aceptable cuando se desconoce la forma de las trayectorias y los datos pueden determinar la forma de la curva (Duncan & Duncan, 2004). En la tabla 25 presentamos los resultados de los diferentes modelos probados para los dos periodos, el iniciado en 2007 y el iniciado en 2012. La elección de los modelos se realizó siguiendo la propuesta de usar más de un indicador (Hair, et al., 1998) y en concreto la de Hu & Bentler (1999). En el presente estudio se ha atendido a los valores obtenidos para el CFI, RMSEA y el SRMR. En la tabla 25 se puede observar que la tendencia de variación de los slack difiere dependiendo del periodo estudiado. No obstante, e independientemente del horizonte temporal utilizado, los resultados muestran un claro predominio de trayectorias curvilíneas y no especificadas debido a que, como sugiere la literatura, el uso y resultado de este tipo de recursos es contingente y depende de las circunstancias donde se aplique (Love & Nohria, 2005). 138 La figura 20 muestra las trayectorias de las variables en ambas muestras de empresas durante el período de recuperación. En este caso, las gráficas señalan una evolución diferente. Ahora, las tres variables que seguían trayectorias similares durante la crisis presentan evoluciones dispares, con correlaciones entre las dos muestras no significativas en todos los casos (CR, r=-0,788; D/E, =-0,029; GP/V, r=- 0,662). Las empresas con altos y bajos slack mantienen a lo largo del período sus niveles de recursos, con una ligera tendencia de las empresas con reducidos slack a aumentar su dotación en los tres tipos de recursos slack. Por el contrario, el QR presenta trayectorias muy semejantes en ambos grupos de empresas (r=0,935, p<0,05), indicando que todas las empresas aumentan su liquidez, con notable celeridad, para protegerse ante la posibilidad de nuevas recesiones. Además, si se observan los niveles de esta variable durante y después de la crisis, se deduce que las empresas tratan de establecer un colchón suficientemente amplio después de una crisis tan profunda como la experimentada en la Gran Recesión de 2008. Como en el período de crisis, las empresas con elevados slack tienen rentabilidades superiores a las de reducidos o nulos slack, si bien estas últimas experimentan una notable subida aprovechando la recuperación económica. Las ventas de las empresas con bajos slack siguen siendo superiores, pero a diferencia del período previo con una tendencia decreciente. Consistencia de los resultados (Robustness) En todo estudio empírico, y más en uno de naturaleza exploratoria, es preciso analizar la consistencia de los resultados obtenidos para comprobar que éstos no son simples artefactos estadísticos o derivan de decisiones de selección (Flammer & Ioannou, 2020). Así, se han llevado a cabo tres tipos de análisis adicionales para comprobar la robustez de los resultados obtenidos. En primer lugar, la distinción entre empresas con altos y bajos slack puede dar lugar a problemas de selección de la muestra, teniendo en cuenta además que las distintas muestras de empresas tenían tamaños diferentes. Para evitar esos posibles problemas, seleccionamos para cada variable los cuartiles superior e inferior de la 139 distribución para distinguir a las empresas con elevados y reducidos slack. De esta forma, además, todas las muestras contenían el mismo número de empresas. Los resultados de las curvas de crecimiento son muy semejantes a los obtenidos en el modelo de referencia y las trayectorias para las distintas variables prácticamente iguales. En segundo lugar, el análisis base se ha llevado a cabo identificando las muestras de empresas para cada tipo de slack, pero es posible que las empresas lleven a cabo una gestión coordinada de todos sus recursos slack, como se ha visto en el capítulo anterior y señalan algunos autores (Mousa et al., 2013; Marlin & Geiger, 2015a; Marlin & Geiger, 2015b; Geiger et al., 2019). Para abordar esta cuestión, se seleccionó una muestra con empresas con slack positivo y superior en todos y cada uno de las ratios considerados (40 para el periodo 2007-2012 y 50 empresas para el periodo 2012-2017). Para estas muestras reducidas se determinaron las trayectorias de los distintos tipos de recursos slack utilizando las curvas de crecimiento. Las estimaciones obtenidas dibujan una evolución muy similar a la observada para las empresas con slack superior en las muestras originales. 2007-2012 2012-2017 GP/I 0.907 p<0.01 0.990 p<0.01 CR 0.971 p<0.01 .532 QR 0.992 p<0.01 0.872 p<0.05 D/E 0.954 p<0.01 0.979 p<0.01 Tabla 29: Correlación entre la muestra general y las empresas con slack en todos los años. Finalmente, en tercer lugar, los resultados podrían verse afectados por los períodos de tiempo seleccionados. Para explorar esta posibilidad, prolongamos el período de crisis hasta el año inicial de la recuperación (2007-2014) y comenzamos el período de recuperación un año después del modelo base (2013-2017). Los resultados son prácticamente iguales, con la diferencia de los niveles iniciales de las distintas variables, confirmando las trayectorias de los recursos slack que han sido analizadas. 140 5.5 CONCLUSIONES Siguiendo la idea planteada por numerosos autores sobre la importancia de analizar el consumo o aplicación de los recursos slack (Love & Nohria, 2005; Singh, 1986; Tan, 2003; Tan & Peng, 2003; Wiseman & Bromiley, 1996), este capítulo ha explorado la forma en que las empresas dan uso a sus recursos slack ante una situación de crisis generalizada, en concreto la reacción frente a la crisis financiera mundial de 2008, que tuvo una especial incidencia en España. A pesar de la amplia literatura sobre los recursos slack, se trata de una cuestión escasamente abordada en la literatura (Latham & Braun, 2008; Latham & Braun, 2009; Namiki et al., 2015; Wiersma, 2017). Para realizar este análisis se distingue entre diferentes tipos de slack (disponible, recuperable y potencial), pues se estima que el comportamiento de la empresa respecto a cada uno de ellos será diferente (Alessandri, Cerrato, y Depperu, 2014). En principio, ante una profunda recesión económica la primera actuación de las empresas debe ir dirigida al slack disponible, pues constituye un elemento de colchón o buffering frente al entorno (Deb et al., 2017; Kim & Bettis, 2014). Sin embargo, el uso que las empresas hacen de este recurso slack es muy diferente según se mida a través del CR o del QR, que son los dos indicadores más utilizados para determinar este tipo de slack. En una situación de crisis generalizada tiene una importancia crucial el slack más disponible, representado por QR. Las empresas con slack elevados reducen su QR drásticamente para hacer frente al primer shock provocado por la crisis, pero lo mantienen posteriormente en niveles estables con el propósito de ‘proteger la caja’ para asegurar la maniobrabilidad y capacidad de la empresa durante el período de crisis (Mishina et al., 2004; Deb et al., 2017; Kim & Bettis, 2014). Esta evolución confirma la existencia de un nivel mínimo o de supervivencia del slack más disponible (Campello et al., 2011), si bien dicho nivel será diferente según la orientación hacia la eficiencia que tenga la empresa (Deb et al., 2017; Kim & Bettis, 2014). Por el contrario, el resto de los tipos de slack no realizan la función de buffering ante una recesión económica, pues sus niveles no se reducen durante el período de crisis, sino que se produce un ligero aumento en estos recursos. La gestión del CR resulta especialmente paradójica pues, como slack disponible, se podría esperar una 141 reducción de este indicador en los primeros momentos de la crisis y una recuperación con el cambio de ciclo. Sin embargo, se observa un aumento nada más comenzar la crisis, que se produce no por voluntad de la empresa, sino por una acumulación en las partidas de existencias y crédito a clientes, incluyendo cuentas impagadas, debido al efecto de la crisis económica sobre las ventas. En definitiva, los slack disponibles no presentan el mismo nivel de disponibilidad, debiendo prestar especial atención a la consideración de la tesorería como activo estratégico (Deb et al., 2017; Kim & Bettis, 2014). Respecto al slack potencial, algunos autores han señalado la necesidad de considerar el nivel conjunto de flexibilidad financiera (Arslan-Ayaydin et al., 2014), disponibilidad y apalancamiento de la empresa, para comprender el éxito de las empresas en situaciones de crisis. En nuestro caso, las empresas aumentan durante la crisis su slack potencial, mediante una mejora de su ratio de apalancamiento (D/E), con mayor intensidad en aquellas compañías con menores niveles de slack y, por tanto, relativamente más endeudadas. Esta tendencia responderá tanto a un deseo de la empresa para disponer de margen de endeudamiento en caso de mayores dificultades financieras, como sobre todo a la dificultad o imposibilidad de acceder a fuentes de financiación externas (Campello et al., 2011). Con relación al slack recuperable, como se ha señalado en los estudios previos (Carnes et al., 2019), este tipo de recurso absorbido no resulta fácil de recuperar cuando vienen los momentos de crisis, pues el coste de su reducción puede compensar los beneficios que supone (Lecuona & Reitzig, 2014). No obstante, en un momento de recesión económica, con un descenso generalizado, y en ocasiones pronunciado, de las ventas de las compañías, el mantenimiento de la ratio GP/V refleja que las empresas han reducido sus gastos de personal al mismo ritmo que la disminución de las ventas. En todo caso, desde la óptica de los slack, las empresas con altos niveles de este recurso no han sido capaces de ‘recuperarlo’ para aumentar su eficiencia y mejorar su posición ante la crisis. No obstante, la estimación de esta variable presenta una elevada variabilidad en las muestras utilizadas, reflejando el comportamiento relativamente dispar de las empresas en este tipo de slack. En conclusión, el estudio muestra que, ante una profunda crisis generalizada, las empresas con altos niveles de slack únicamente recurren de forma inmediata al 142 slack más disponible para hacer frente al primer shock del cambio de tendencia, manteniendo o aumentando ligeramente los niveles del resto de tipos de slack durante el período de crisis, bien como un medio de protección ante una profundización de la crisis, como sucede con el slack potencial, o bien como una consecuencia del deterioro de las ventas, como en el caso del slack disponible medido por el CR. En el período de recuperación, las empresas con slack elevados mantienen sus niveles de recursos, mientras que las compañías con bajos slack tienden a aumentarlos. Después de un período de profunda recesión económica, todas las empresas ponen un especial énfasis en aumentar su disponibilidad financiera durante la fase de recuperación, alcanzando su tesorería valores superiores al período pre-crisis. El presente estudio realiza una serie de contribuciones teóricas y prácticas. Desde el punto de vista académico, en primer lugar, los resultados ponen de manifiesto que las medidas ampliamente utilizadas en la literatura deben ser utilizadas con precaución cuando se analiza la función de los slack, porque no todos los tipos de estos recursos se utilizan como buffering ante un shock externo o interno (Bourgeois, 1981), sino que cada uno de ellos tiene su propia función en la empresa. En segundo lugar, a través de un enfoque basado en los hechos (Flammer & Ioannou, 2020), nos hemos centrado en documentar el impacto de un fenómeno de carácter complejo como fue la crisis económica de 2008 a un nivel de toma de decisiones en la empresa, tratando de contribuir a la demanda de Agarwal et al., (2009) sobre la necesidad de realizar estudios sobre estos raros fenómenos que permitan una mejor comprensión de sus efectos. En tercer lugar, el estudio es longitudinal y utiliza un enfoque dinámico, que no ha sido empleado en el análisis de los recursos slack, contribuyendo al análisis del consumo o aplicación que las empresas hacen de estos recursos, una cuestión escasamente abordada en la literatura. Desde un punto de vista práctico, los resultados muestran cómo utilizan sus recursos slack las compañías industriales cuando se enfrentan a una crisis generalizada en función del nivel de slack que poseen y cómo los gestionan una vez que se inicia el proceso de recuperación, lo que puede servir de orientación o guía para las empresas cuando se enfrenten a una situación parecida. Es preciso considerar que todas las empresas analizadas han sobrevivido al período de crisis y han seguido operando en la recuperación. Este estudio no está exento de limitaciones. Así, si bien la metodología refleja cambios con mucha más precisión que la mayoría de los estudios realizados, sólo se 143 han utilizado algunos indicadores de slack, mostrando que slacks asociados al mismo tipo presentan comportamientos radicalmente diferentes. Es por tanto necesario introducir nuevas medidas que confirmen los resultados obtenidos. Por otro lado, aunque los resultados confirman que las empresas con mayores niveles de slack presentan rentabilidades superiores, no se ha abordado la causalidad de las relaciones, lo que exigiría un estudio de naturaleza diferente. Finalmente, el análisis se ha realizado con empresas industriales españolas y podría cuestionarse la generalización de los resultados obtenidos; no obstante, la crisis económica de 2008 afectó a la práctica totalidad de países y los estudios que se han realizado en otros contextos han puesto de manifiesto resultados similares (Namiki et al., 2015, 2016; Campello et al., 2011). CAPÍTULO 6 CONCLUSIONES 146 En el presente capítulo se tratarán de exponer de forma simplificada y conjunta las conclusiones relativas a los tres análisis que constituían el objeto de la presente investigación. Junto a ellas, se reflejarán también las limitaciones que, aunque ya han sido expuestas parcialmente en cada uno de los análisis, es importante tener en cuenta a la hora de interpretar los resultados que aquí se exponen. En último lugar, se establecerán algunas líneas futuras de investigación que han ido apareciendo a medida que se llevaba a cabo el presente trabajo y que pretenden marcar el desarrollo futuro de esta investigación con objeto de profundizar en las materias aquí expuestas. 6.1 CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN Sin ser el objetivo de la presente investigación, la terrible crisis planteada por el COVID-19 nos recuerda la importancia de gestionar las crisis económicas imprevistas y tratar de entender cómo las empresas hacen frente a tales sacudidas del entorno. A pesar de que todavía es muy pronto para establecer las consecuencias y el comportamiento diferente de las empresas en la crisis actual, será una cuestión importante valorar la capacidad de seguir activas o de mantener los resultados por parte de las empresas. En el presente estudio, y para valorar el efecto de una crisis, se observó lo ocurrido durante la crisis financiera y el colapso económico de 20072009, conocida popularmente como la Gran Recesión. A través del estudio de un factor o evento general, que afectó a las economías de forma global, se pretendía comprender la relevancia de la preparación para la crisis que tenían las empresas ante esta situación; preparación que ha sido establecida por muchos autores (Elsubbaugh, Fildes y Rose, 2004), pero pocas veces explorada empíricamente. A diferencia de la mayoría de los estudios que han analizado los recursos slack, la presente investigación pretendía avanzar en la comprensión del papel del tiempo en la gestión e impacto de este tipo de recursos. La importancia de tener en cuenta la acumulación y el despliegue de recursos juega un rol fundamental (Lavie, 2012), que nos lleva a preguntarnos sobre las diferentes formas de orquestación de recursos. En este sentido, se plantea la necesidad de tener en cuenta que, a diferencia de la mayoría de las investigaciones sobre recursos slack, "lo que una empresa hace con sus recursos es al menos tan importante como los recursos que posee" (Hansen et al., 2004: 1280) y la habilidad de una empresa para "orquestar" sus recursos 147 contribuye a la consecución de sus objetivos estratégicos (Sirmon et al., 2011), o la capacidad de respuesta frente amenazas. Enfrentar una crisis económica significa que el acceso a los recursos externos es limitado y, por lo tanto, las empresas deben decidir si desean crecer, invertir, reducir su tamaño... entre otras opciones (Agarwal et al., 2009). En consecuencia, para desarrollar los posibles arquetipos de actuaciones ante la crisis, no sólo tenemos en cuenta el comportamiento a lo largo de la recesión (Lalonde, 2004), sino también el punto de partida desde la perspectiva de la disponibilidad de recursos. Por tanto, comprender cómo las empresas acumulan y consumen sus recursos slack, siendo éstos "el conjunto de recursos de una organización que excede el mínimo necesario para producir un determinado nivel de rendimiento organizacional" (Nohria & Gulati, 1996,p. 1246), ante las sacudidas ambientales puede ayudar a los administradores en su tarea, no sólo para el momento de una crisis, cuando poco se puede hacer, sino para aquellos momentos en que esos recursos pueden ser acumulados. La primera aproximación, desde una perspectiva tradicional, nos mostró que no todos los recursos slack son igual de importantes ni tienen el mismo efecto sobre las medidas de rentabilidad. En este sentido, la importancia del slack disponible, medido como el Current Ratio, tiene un efecto positivo a corto plazo sobre la rentabilidad económica en todos los años analizados. Este impacto es significativamente más intenso en los dos primeros años, lo que demuestra que las empresas utilizan estos recursos de forma más agresiva y con mayor complejidad (Carnes et al., 2019) en períodos de prosperidad económica. En otras etapas del ciclo, la holgura disponible sigue teniendo un efecto significativo y positivo, aunque con coeficientes más bajos. Estos resultados se vieron complementados en el estudio del consumo a través de las curvas de crecimiento. Así, este tipo de slack constituye un elemento de amortiguación fundamental y flexible frente a un entorno inesperadamente hostil (Deb et al., 2017; Kim & Bettis, 2014). Es importante remarcar que, si bien las diferentes medidas muestran resultados similares, cuando se aborda el consumo los resultados difieren. Así, aquellas empresas se han dotado de slack disponible en sus balances, y tras hacer frente a la primera sacudida causada por la crisis, posteriormente la mantienen en niveles estables con el fin de "proteger la caja" para garantizar la maniobrabilidad