Introducción
El sector manufacturero
en el Ecuador con el paso de los años ha venido evolucionando por lo que ha
presentado grandes cambios, uno de ellos, un notable crecimiento. Cobos (2019)
manifestó que la producción de esta industria en el país durante el año 2018
presentó una mejora de alrededor de un once (11) %, lo que permitió un
incremento de ventas y por ende de inventarios.
Este sector abarca
varios subsectores, siendo el de más importancia, el subsector de alimentos y
bebidas. Burgos, et al. (2018) consideran a esta industria como la de mayor
aporte dentro de la manufactura ecuatoriana representando un treinta y ocho (38)
%.
En Ecuador, la
fabricación de alimentos y bebidas es considerada como la producción más importante
y grande del país, por su inmensa representación dentro del producto interno
bruto nacional y a su vez dentro del nivel productivo del sector manufacturero,
impulsando el crecimiento económico nacional (Guerra y Cobos, 2019).
La industria de bebidas
a su vez está compuesta por el sector de bebidas alcohólicas y no alcohólicas,
lo cual provoca que tenga un peso significante en cuanto a la producción total
de la industria alimenticia, y es aquí en donde se evidencia la gran aceptación
que estos productos poseen en el medio; hay que destacar que el consumo de
bebidas no alcohólicas en especial de aquellas que no tienen edulcorantes, y
tienden a ser más saludables, ha incrementado notablemente en los últimos años
a nivel nacional (Guerra y Cobos, Ob. Cit.).
Este notable
crecimiento se debe principalmente a que este tipo de bebidas ha significado un
cambio en el estilo de vida de muchas personas, por ende, al haberse generado
este cambio, el medio demanda el consumo de productos más ligeros y naturales
lo que provoca que éstos posean un valor agregado, es decir, que tengan cierta
diferenciación con respecto a los ya existentes, de esta manera se logra la
diversificación de la demanda y en consecuencia se satisface las peticiones
específicas en base a criterios establecidos por la sociedad (Benítez y Cruz,
2002).
De acuerdo con la
publicación de las cuentas nacionales del Banco Central del Ecuador (2017) en
el caso específicamente de las bebidas no alcohólicas, la industria ha venido
creciendo, para el año 2017 con cerca del 0,7%, dejando la tendencia
decreciente que se ha mantenido desde el 2015.
Sin embargo, a pesar de
haber presentado dicho crecimiento, se debe tomar en cuenta cierta problemática
que este sector ha evidenciado; en una entrevista realizada al Presidente
Ejecutivo de la Asociación Nacional de Fabricantes de Alimentos y Bebidas en
el 2017, Christian Walhi, mencionó que existe una situación en la que por lo
general el empresario está regularmente inmerso, siendo esta la alta
inseguridad debido a la implementación de políticas regulatorias, mismas que
afectan tanto a los negocios pertenecientes al sector, como a los
inversionistas quienes se han visto obligados a minorar sus participaciones
debido a la previsibilidad de la programación presupuestaria (Burgos, et al.,
2017).
La globalización y la
competencia en la que las empresas que elaboran bebidas no alcohólicas se
encuentran inmersas actualmente, han convertido a la gestión empresarial en una
ardua tarea frente a la supervivencia que las empresas requieren. La mejora que
el sector de alimentos y bebidas debe alcanzar tiene que ser tanto en niveles
de productividad como de crecimiento económico y así también, en cuanto a una
mejora de gestión, motivo por el cual es de suma importancia el análisis de la
situación de las empresas del sector alimenticio.
En consecuencia, el
objetivo del presente artículo es evaluar el comportamiento de los indicadores
de productividad y rentabilidad financiera de las empresas de las bebidas no
alcohólicas en Ecuador, mismos que tienen relación directa en cuanto al
mejoramiento de la gestión del sector y la correcta toma de decisiones. Hay que
destacar también que el análisis de estos indicadores permite conocer el
comportamiento de la organización mediante la observación de la estructura
financiera considerando sus fortalezas y vulnerabilidades (Chinchilla y Fallas,
2011).
Por todo lo mencionado
anteriormente se ve necesario desarrollar el presente trabajo con el propósito
de aportar conocimientos relacionados con el comportamiento de la productividad
y rentabilidad financiera de las compañías que elaboran bebidas no alcohólicas,
mediante el análisis de la estructura financiera, identificando la situación
del sector con métodos técnicos que implican su mejoramiento considerándolos
como los elementos claves para que las empresas logren cumplir con éxito su
misión y visión en un contexto de cambios científicos y tecnológicos
permanentes.
Metodología
Para el desarrollo de
esta investigación se utilizó el enfoque cualitativo y cuantitativo apoyado en
la aplicación de un análisis discriminante multivariante (ADM). Para esto se
contó con información secundaria disponible en el sitio web de la
Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SUPERCIAS). Con estos datos numéricos
se calcularon ratios financieras de productividad y rentabilidad de las
compañías dedicadas a la elaboración de bebidas no alcohólicas en Ecuador en el
año 2015 y 2017.
En concordancia con el
propósito de la investigación se utilizaron fuentes de información secundarias,
principalmente datos cuantitativos de los estados contables reportados por las
compañías pertenecientes a la rama manufacturera, específicamente a las compañías
bajo la Clasificación Industrial Internacional Uniforme CIIU C1104.01 dedicadas
a la actividad de bebidas no alcohólicas embotelladas (excepto cerveza y vino
sin alcohol): bebidas aromatizadas y/o edulcoradas: limonadas, naranjadas,
bebidas gaseosas (colas), bebidas artificiales de jugos de frutas (con jugos de
frutas o jarabes en proporción inferior al cincuenta (50) %), aguas tónicas,
gelatina comestible, bebidas hidratantes, etcétera. Estos datos se obtuvieron
del portal de información financiera del sector societario de la SUPERCIAS para
los años 2015 y 2017 respectivamente.
Al tratarse de un
estudio con características industriales, la población del estudio se
constituyó por 137 compañías pertenecientes a la clasificación CIIU C1104.01.
Sin embargo, para la unidad de análisis únicamente se distinguió una muestra de
quince (15) empresas; considerando la permanencia activa dentro del mercado y
que dispongan de los reportes de información financiera de los años de estudio
en la SUPERCIAS. En este contexto, las firmas elegidas como objeto de análisis
se detallan en el Cuadro 1.
|
N°
|
Compañías
|
|
1
|
Begoro S. A
|
|
2
|
Industrial de Gaseosas S. A
|
|
3
|
Baloru S. A
|
|
4
|
Refrescos Sin Gas S.A. Re.S.Ga.Sa
|
|
5
|
Viera Sánchez Cía. Ltda.
|
|
6
|
Ajecuador S. A
|
|
7
|
Pacific Bottling Company S.A. Pbcom
|
|
8
|
Forcycorp S. A
|
|
9
|
Normalex Cía. Ltda.
|
|
10
|
Compañía De Tradición Tropical S.A. Cottsa
|
|
11
|
Ecuador Drinks Ecuadrinks Cía. Ltda.
|
|
12
|
Meramexair S. A
|
|
13
|
Olympic Juice Olyjuice Cía. Ltda.
|
|
14
|
Horchatas Del Austro S. A. Horchaustro
|
|
15
|
Ac Bebidas, S. De R.L. De C.V.
|
Cuadro 1. Muestra de
la investigación
Fuente: SUPERCIAS
Para la clasificación
de las variables de estudio se utilizaron índices financieros de productividad
y rentabilidad que se ubicaron en dos grupos, conforme a los criterios de
Fontalvo, et al. (2012) y Jaime y Sánchez (2019). Estos indicadores fueron
calculados a partir de los estados contables de las compañías que componen la
muestra, como se refleja en el Cuadro 2 y 3.
|
Indicador
|
Ecuación
|
|
(MB) Margen Bruto
|
|
|
(MO) Margen Operacional
|
|
|
(MN) Margen Neto
|
|
Cuadro 2. Indicadores
de productividad utilizados para el análisis discriminante
Fuente: Fontalvo, et al. (2012)
y Jaime y Sánchez (2019).
|
Indicador
|
Ecuación
|
|
(IP1) Razón utilidad bruta y valor agregado
|
|
|
(IP2) Razón utilidad operacional y valor
agregado
|
|
|
(IP3) Razón utilidad neta y valor agregado
|
|
|
(IP4) Razón utilidad operacional y capital de
trabajo
|
|
|
(IP5) Razón utilidad neta y valor agregado
|
|
Cuadro
3 . Indicadores de productividad utilizados
para el análisis discriminante
Fuente: Fontalvo,
et al. (2012) y Jaime y Sánchez (2019).
La técnica de cálculo
multivariado denominado Análisis Discriminante a través del uso del software
SPSS Statistics 25, permitió establecer las diferencias existentes en cuanto a
los indicadores de productividad y rentabilidad de las empresas del sector de
elaboración bebidas no alcohólicas. En palabras de De la Fuente (2011) esta herramienta estadística tiene la capacidad de establecer la existencia de
diferencias significativas entre grupos de objetos en relación con variables de
estudio.
Procesamiento de análisis
Para aplicar que el
método estadístico ADM sea aplicable se comprobó los supuestos:
1.
Normalidad: se analizó mediante la prueba
estadística de Shapiro y Wilk; se encontró que la mayoría de las variables
cumple la condición de normalidad (p valor menor a 0,05), excepto en el Margen
Bruto (MB) y Razón utilidad bruta y valor agregado (IP1) del año 2015. Se
continuó con el análisis considerando que el método no es sensible a la
normalidad (Lachenbrunch, 1975).
2.
Homogeneidad de matrices de varianza-covarianza: se
comprobó mediante la prueba de Box; arrojó un valor para M de Box de 108,48 y
para F de 2,81 con una probabilidad asociada de p valor = 0; es decir existen
diferencias entre las matrices de covarianza y es factible aplicar la
metodología.
Resultados
Al aplicar las fórmulas
para cada ratio financiero, tal como se presenta en el Cuadro 2 y Cuadro 3, de
las quince (15) empresas de estudio se obtuvo las siguientes medias:
|
Año
|
Indicador
|
Media
|
Desv. Típ.
|
|
2015
|
MB
|
0,548860
|
0,309248
|
|
MO
|
0,316036
|
0,350232
|
|
MN
|
-0,900515
|
3,832169
|
|
IP1
|
-0,737375
|
4,989941
|
|
IP2
|
0,332961
|
0,322523
|
|
IP3
|
-0,900515
|
3,832169
|
|
IP4
|
-0,902263
|
8,969270
|
|
IP5
|
-0,250805
|
1,156271
|
|
2017
|
MB
|
0,442880
|
0,400975
|
|
MO
|
0,123512
|
0,444839
|
|
MN
|
0,040995
|
0,057098
|
|
IP1
|
0,424945
|
0,438644
|
|
IP2
|
1,898945
|
7,207940
|
|
IP3
|
0,040995
|
0,057098
|
|
IP4
|
9,148307
|
35,434616
|
|
IP5
|
-0,437227
|
2,608866
|
Cuadro 4. Medias de
los indicadores financieros
Fuente: Elaboración propia en base al
software SPSS
Los indicadores Margen
Neto (MN), Razón Utilidad Bruta/Valor Agregado (IP1),
Razón Utilidad Operacional/Valor Agregado (IP2), Razón Utilidad Neta/Valor
Agregado (IP3), Razón Utilidad Operativa/Capital de Trabajo (IP4) presentan un cambio significativo de un periodo a otro, mientras que
los indicadores Margen Bruto (MB), Margen Operacional (MO) y Razón Utilidad Neta/Capital de Trabajo (IP5), presentan cambios negativos.
Sin embargo, hay que
señalar que a pesar de la mejora que presentan los indicadores Razón Utilidad Operacional/Valor Agregado (IP2) y Razón Utilidad
Operativa/Capital de Trabajo (IP4), se puede observar que la desviación de la
población aumentó de un año a otro, lo que evidencia la alta dispersión en los
indicadores de las compañías que elaboran bebidas no alcohólicas.
A continuación, se
seleccionó las variables que mejor discriminan aplicando la distancia D2 de
Mahalanobis. A través de esta métrica se determinó que no se usaría el
indicador Razón Utilidad Neta/Valor Agregado (IP3) por su bajo nivel de
tolerancia:
|
Año
|
|
2015
|
2017
|
|
MB
|
-47,868
|
-47,348
|
|
MO
|
44,970
|
43,902
|
|
MN
|
23,739
|
23,111
|
|
IP1
|
59,914
|
62,393
|
|
IP2
|
-49,123
|
-51,646
|
|
IP4
|
0,019
|
0,031
|
|
IP5
|
0,229
|
0,394
|
|
(Constante)
|
-3,502
|
-4,183
|
Cuadro 5. Coeficiente
de la función de clasificación
Fuente: Elaboración propia en base al
software SPSS
Adicionalmente, el
resultado de la clasificación evidencia que la capacidad de clasificación es
buena, a razón de que se obtuvo un error tipo I de 13,3% y un error tipo II de
40%, para un promedio de clasificación de 73,3%. De esta manera, se determina
que el 86,7% de las empresas del grupo 2015 y el 60% de las del grupo 2017 son
correctamente clasificadas:
|
Año
|
Pertenencia a grupos pronosticada (%)
|
Total
|
|
|
2015
|
2017
|
|
Recuento
|
2015
|
13
|
2
|
15
|
|
2017
|
6
|
9
|
15
|
|
%
|
2015
|
86,7
|
13,3
|
100
|
|
2017
|
40
|
60
|
100
|
Cuadro 6. Resultados
de clasificación
Fuente: Elaboración propia en base al
software SPSS
Por otra parte, utilizando las funciones discriminantes se procede a realizar el análisis de sensibilidad de la productividad, con
el fin de conocer el impacto que tendrán ciertas variaciones en las variables
estudiadas de las compañías que elaboran bebidas no alcohólicas en el Ecuador en años posteriores
planteando escenarios. Se parte de las variables del año 2007 (
), cuyo valor es 
.
Cuadro
7. Ecuación 1. Función discriminante
Escenario 1
Conociendo la tendencia bajista que presentaron los
indicadores de rentabilidad en los años de estudio, específicamente el
indicador margen operacional, se supone un incremento de las ventas del sector
de bebidas no alcohólicas en un cinco (5) % como consecuencia de una mayor
diversificación del mercado o a su vez de un mejor manejo de la gestión
empresarial, bajo estas conjeturas se obtienen los siguientes resultados.
|
Año
|
|
2017
|
N
|
|
MB
|
0,442
|
0,427
|
|
MO
|
0,123
|
0,050
|
|
MN
|
0,040
|
0,046
|
|
IP1
|
0,424
|
0,453
|
|
IP2
|
1,898
|
0,102
|
|
IP4
|
0,040
|
9,723
|
|
IP5
|
9,148
|
-0,466
|
|
(Constante)
|
-0,437227
|
-4,183
|
Cuadro 8. Pronóstico Escenario 1
Fuente: Elaboración propia en base al
software SPSS
Con los valores
obtenidos del pronóstico, se aplicó nuevamente la función discriminante, y
resultó que 
; se puede observar que el
sector sufriría una caída de aproximadamente un punto, demostrando así que este
requiere del incremento de un mayor porcentaje para presentar una tendencia
alcista en cuanto a los indicadores de rentabilidad.
Escenario 2
Conociendo la tendencia de los indicadores de productividad,
los cuales demostraron un decrecimiento o declive, específicamente los ratios
relacionados con el valor agregado, se plantea como supuesto un incremento del
porcentaje respecto al valor agregado, mismo que al incrementarse permitiría
que las ganancias en la productividad sean mayores (Shimizu, et al., 2001). Por
tanto, si dichos indicadores se aumentaran en aproximadamente cinco (5) % se
prevén los siguientes resultados.
|
Año
|
|
2017
|
N
|
|
MB
|
0,442
|
0,407
|
|
MO
|
0,123
|
0,048
|
|
MN
|
0,040
|
0,044
|
|
IP1
|
0,424
|
0,476
|
|
IP2
|
1,898
|
0,107
|
|
IP4
|
0,040
|
9,723
|
|
IP5
|
9,148
|
-0,490
|
|
(Constante)
|
-4,183
|
-4,183
|
Cuadro 7. Pronóstico Escenario 2
Fuente: Elaboración propia en base al
software SPSS
En el escenario 2, 
lo que evidencia que el
sector pudiese presentar una tendencia alcista de aproximadamente más de un
punto, demostrando así que el sector requiere el mejoramiento e incremento del
valor agregado permitiendo de esta manera que se vuelva más competitivo en el
mercado.
Conclusiones
El análisis discriminante elaborado en esta investigación
utilizó quince (15) compañías del sector que elabora bebidas no alcohólicas en
el Ecuador. En esta muestra de empresas el modelo presentó una buena
efectividad en la clasificación. Para el año 2015 su precisión es del 86,7% y
para 2017 del 60%, con un promedio total de clasificación de 73,3% lo que
demuestra la seguridad de predicción del comportamiento de los indicadores de
rentabilidad y productividad del sector en el futuro.
Asimismo, de los resultados obtenidos en la investigación a
partir de la aplicación del análisis discriminante, se determina la existencia
de diferencias significativas en los indicadores de productividad y
rentabilidad durante los dos periodos analizados. Se puede decir que los ratios
que presentaron variación en el 2017 fueron el indicador Margen Bruto (MB), la
razón Utilidad Bruta/Valor Agregado (IP1), la razón Utilidad Operativa/Capital
de Trabajo (IP4) y finalmente, la razón Utilidad Neta/Capital de Trabajo (IP5), mismas que
presentaron variaciones tanto positivas como negativas.
Así también, gracias a la aplicación del análisis
discriminante se pudo obtener una función discriminante con la cual se puede
estudiar los indicadores que segregan mejor y tomar acciones en base al cálculo
de los mismos.
Por último, en relación a la función objetivo obtenida, se
pudo realizar proyecciones las cuales se basaron en escenarios obtenidos en
base al diagnóstico financiero, mismas que evidencian que si los indicadores de
rentabilidad, específicamente el indicador margen operacional incrementase en
un 5% diversificando su mercado, el sector podría sufrir una caída de
aproximadamente un punto; así también en relación a los indicadores de
productividad, si se incrementara el valor agregado en un 5%, el sector podría
presentar una tendencia alcista de más de un punto.
Para posteriores investigaciones se recomienda al sector de
bebidas no alcohólicas del Ecuador mejorar su eficiencia operacional, de tal
manera que el sector evidencie cambios positivos en relación con el indicador
margen operacional, así también se recomienda a las empresas miembros,
incrementar el volumen de ventas para así obtener resultados positivos en
cuanto al indicador margen neto.
Referencias
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Nacionales: Producción Bruta por Industria. Quito: Banco Central del
Ecuador.
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alimentaria. Agroalimentaria, 27-41.
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Ekos, 62-64.
Chinchilla, A., y Fallas, M. (2011). La
rentabilidad como fuente de crecimiento y sostenibilidad en el entorno empresarial.
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Cobos, E. (2019). La industria manufacturera
mejora en el último año. Revista Gestión.
Fontalvo, T., Mendoza, A., y Visbal, D.
(2016). Evaluación del comportamiento de los indicadores de productividad y
rentabilidad en las empresas prestadores de salud del Régimen Contributivo en
Colombia. Salud Uninorte, 32(3), 419-428.
Fontalvo, T., Morelos, J., y Mendoza, A.
(2012). Incidencia de la certificación ISO 9001 en los indicadores de
productividad y rentabilidad en empresas de zona franca–Barranquilla mediante
análisis discriminante. Revista de la Facultad de Ingenierías
Fisicomecánicas, 11(2), 215-225.
Guerra, S., y Cobos, E. (2019). La producción
de bebidas no alcohólicas marcha a buen paso. Revista Gestión.
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Guayaquil. Obtenido de http://repositorio.ucsg.edu.ec/bitstream/3317/12835/1/T-UCSG-PRE-ECO-ADM-501.pdf
Lachenbrunch, P. (1975). Discriminant
Analysis. New York, EE.UU: Editorial Macmillan Pub Co.
Shimizu, M., Wainai, K., y Nagai, K.
(2001). Value Added Productivity Measurement and
Practical Approach to Management Improvement. Tokyo: Asian Productivity Organization.