INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
Septiembre-Diciembre 2021). Vol. 6, No.3 pp. 227-245  
(
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v6.n3.2021.1781  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector  
comercio  
Firm size and its influence on productivity in the commerce sector  
Alexander Fernando Haro Sarango  
Universidad Técnica de Ambato, Ambato, Ecuador  
aharo8014@uta.edu.ec  
https://orcid.org/0000-0001-7398-2760  
Recepción: 13/06/2021 | Aceptación: 24/08/2021 | Publicación: 10/09/2021  
Cómo citar (APA, séptima edición):  
Haro Sarango, A. F. (2021). El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del  
sector comercio. INNOVA Research Journal, 6(3), 227-245.  
https://doi.org/10.33890/innova.v6.n3.2021.1781  
Resumen  
En el entorno investigativo empresarial existe una discusión constante sobre sí, el tamaño de la  
empresa es un elemento circunstancial para la supervivencia económica, conjuntamente, sobre los  
riesgos existentes y los factores que pueden generar problemas en una organización; este estudio  
pretende indagar sobre la influencia del tamaño de la empresa en la productividad perpetuada, la  
temporalidad radica en el periodo 2016 al 2020, CIIU “G”; los sujetos de estudio para esta  
investigación son: 15% (139) empresas grandes, 39% (361) medianas y 47% (445) pequeñas; los  
indicadores a usar son: índice Dupont, margen de rentabilidad neta sobre ventas, rotación de  
activos, multiplicador de capital, costo de financiamiento y operativos, la metodología para  
conocer la influencia de las variables usadas serán los modelos efectos fijos y aleatorios, previa  
consideración de Hausman, asimismo, una correlación con la finalidad de encontrar una relación  
entre variables directa o inversamente proporcional; por otro lado, para discernir sobre la  
influencia del tamaño de las empresas en los estratificaciones usadas se consentirá mediante  
ANOVA para grupos y Turkey para secciones. Los resultados del estudio determinan que el costo  
financiero y operativo no son variables significativas en la productividad, por otro lado, existe una  
alta afinidad en la gestión de las empresas grandes y medianas, adicional a esto, las empresas  
pequeñas presentan menor costo financiero y operativo y un mayor índice Dupont, con lo cual se  
determina que existe una ligera diferencia en algunas variables con respecto al tamaño de la  
empresa  
Palabras claves: tamaño de la empresa; productividad; Dupont; capital.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
227  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
Abstract  
In the business research environment there is a constant discussion about whether, the size of the  
company is a circumstantial element for economic survival, jointly, about the existing risks and  
factors that can generate problems in an organization; this study aims to inquire about the influence  
of the size of the company on the perpetuated productivity, the temporality lies in the period 2016  
to 2020, ISIC "G"; the subjects of study for this research are: 15% (139) large companies, 39%  
(361) medium and 47% (445) small; the indicators to be used are: Dupont index, net profitability  
margin over sales, asset turnover, capital multiplier, financing and operating cost, the methodology  
to know the influence of the variables used will be the fixed and random effects models, prior  
consideration of Hausman, also, a correlation with the purpose of finding a relationship between  
variables directly or inversely proportional; on the other hand, to discern about the influence of the  
size of the companies in the stratifications used will be consented through ANOVA for groups and  
Turkey for sections. The results of the study determine that the financial and operating cost are not  
significant variables in productivity, on the other hand, there is a high affinity in the management  
of large and medium-sized companies, in addition to this, small companies present lower financial  
and operating cost and a higher Dupont index, which determines that there is a slight difference in  
some variables with respect to the size of the company.  
Keywords: company size; productivity; Dupont; capital.  
Introducción  
En entornos volátiles y con crisis, el tamaño de la empresa se ejemplifica como el factor  
primordial de la supervivencia y crecimiento organizacional, si bien se sabe las pymes se  
consideran el tejido económico-productivo de una economía, presenta un significativo nivel de  
fragmentación y quiebre debido a su reducido tamaño y concentración de capital (Prats y Merino,  
2
015). Antagónicamente, Vilabella y Silvosa (2001) asevera que no existe diferencias abismales  
entre estos pragmáticos grupos empresariales en el ámbito financiero, asimismo confirma que la  
generalidad del riesgo aún sigue existiendo, debido a que las empresas pequeñas inician con alto  
nivel de endeudamiento a corto plazo, lo cual es una desventaja en el contexto del circulante. En  
la conceptualización de la innovación, Camison et al., (2002) alude que la relación entre la variable  
tamaño-innovación tiene alta afinidad e influencia, debido a la falta de adherencia a la  
investigación y desarrollo (I+D), así como a la falta de recursos asignados a dicha índole.  
Las empresas grandes y con mayor cantidad de recursos tienen una organización compleja  
y de difícil tratamiento (Garrido y Peres Núñez, 1998). En la gestión administrativa,  
específicamente en la evaluación y auditoría, el tamaño de la empresa influye en la calidad de la  
auditoria, lo cual indica que por su dimensión puede estar inmersa la posibilidad de cometer errores  
(Aguiar-Díaz y Díaz-Díaz, 2015), actualmente el proceso de evaluación y las nuevas normas se  
han adaptado de mejor forma a la era tecnológica, las Normas Internacionales de Auditoría (NIAs)  
como estándares de medición, las métricas de gestión y los sistemas contables, funcionan en  
conjunto con la tecnología de la información lo cual no limita el apoyo a la gestión auditora y  
permite tener toda la organización a la mano (De la Peña Gutiérrez, 2014; Luna, 2015; Martínez  
et al., 2012; Pelazas, 2015), aunque el mundo avance a gran velocidad, la adaptabilidad es la  
herramienta apropiada para superar nuevos retos.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
228  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
El objetivo de la investigación es determinar, contextualizar y discernir sí el tamaño de la  
empresa influye en la productividad, asimismo, se pretende indagar en la significancia de  
determinadas variables afín al costo por apalancamiento y operatividad, con la finalidad de  
verificar si la administración de estas cuentas está ligada a la productividad, debido a que siempre  
se categoriza a las empresas que no son grandes como más riesgosas, aunque la afirmación es  
parcialmente correcta, es circunstancial complementar que, no porque su adherencia al riesgo sea  
más alta no pueda ser productiva y rentable, por lo cual se evaluará mediante el argumento de  
productividad a las empresas del sector comercio, la misma que según La Clasificación Industrial  
Internacional Uniforme (CIIU) poseen el código “G46 - comercio al por mayor, excepto el de  
vehículos automotores y motocicletas” (A. García, 1981).  
Marco teórico  
La era tecnológica ha concebido un sinnúmero de herramientas que han logrado mitigar las  
consecuencias de las crisis económicas y financieras. En el entorno empresarial existen variedad  
de mecanismos con los cuales se diagnostica escenarios, las mismas facultan a la estructuración  
de soluciones inmediatas (Herrera, 2012). Con respecto a la historia, el físico matemático Edwards  
Deming alude que los principios organizacionales fundados en la filosofía condescendería  
entender cómo funcionan las cosas, basado en la calidad en una organización (Deming y Medina,  
1
989); el profesor japonés Kaouro Ishikawa ratifica en una nueva filosofía basada en el control de  
la calidad total, el cual es un esquema que permite a la administración direccionar esfuerzos a la  
mejora, asimismo, menciona que la responsabilidad recae en todos los miembros de la  
organización como un grupo, el cual debe orientarse a la calidad (Ishikawa, 2003). Pero que tiene  
que ver la calidad con la productividad, Gutiérrez Pulido (2010) asevera que, el mundo es cada día  
más globalizado, por lo cual las exigencias para las organizaciones son más rígidas, por dicha  
razón, el vínculo entre la calidad y la productividad son cada vez más significativos, mediante la  
gestión de la calidad se logrará una organización con manufactura esbelta, por ende, el nivel de  
productividad incrementará, la relación intrínseca entre estas variables posibilita la mejora de la  
competitividad y evita el desperdicio de esfuerzos.  
La era tecnológica: datos masivos e inversión en TIC y su relación con la productividad  
La terminología de productividad tiene un amplio campo de estudio y relaciones, cada autor  
asevera que existen una infinita gama de variables que pueden incidir en dichos indicadores, no  
obstante, cada cualidad permite crear diferentes hipótesis que solventan la gestión eficaz.  
Torrecilla (2005) manifiesta que la productividad reside principalmente en la satisfacción  
del recurso humano, confiere que los modelos organizacionales buscan esquemas de motivación  
que permitan generar un clima favorable para su propicio desempeño. El umbral de un nuevo  
mundo y el desarrollo de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones (TIC),  
concede que la inversión en este ámbito favorece a los indicadores de productividad, una muestra  
realizada a 500 empresas, determinan que por cada dólar asignado en capital TIC, se produce un  
incremento de 0,81 y de 2,62 dólares en el producto de la organización (Brynjolfsson y Yang,  
1
996; Dewan y Kraemer, 2000; Sánchez, 2004). El uso de datos masivos gestionados para la toma  
de decisiones, Big Data ha traspasado las fronteras, hablando de perspectivas de desarrollo local e  
internacional, las inversiones direccionadas a las dependencias de capacidad, almacenamiento y  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
229  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
procesamiento para la exploración y generación de datos, permiten a una organización tener una  
infraestructura de redes de alta velocidad e innovación, Mckinsey Global Institute (MGI)  
argumenta que las herramientas Big Data convierte los datos en factores de producción solventado  
una ventaja competitiva, sugiere que las empresa del futuro deberán adaptarse al mundo de los  
datos (Aguilar, 2016; Malvicino y Yoguel, 2017; Tascón, 2013).  
Como se mencionó con anterioridad la productividad tiene diferentes vínculos con  
múltiples aspectos, sin embargo, es necesario aclarar que cuando se origina un estudio la  
estratificación es circunstancial para determinar las variables significativas, la cualidad de  
segmentar es oportuno para abordar un análisis entre sujetos con las mismas particularidades.  
Enfoque teórico de la administración y finanzas en la productividad  
La mejora continua representa un reto para las empresas, la optimización de los factores  
productivos y los recursos conlleva un análisis complejo para alcanzar el éxito empresarial, por lo  
cual, el PHVA (Planificar, Hacer, Verificar y Actuar) surge como una herramienta para resolver  
problemas, por ende, mejorar el desempeño organizacional, basado en un sistema justo a tiempo,  
control de calidad y políticas eficaces que se formulan entorno a los fundamentos de mejora  
continua, se ha demostrado que esta metodología forja ideales de desarrollo competitivo en un  
sinnúmero de entidades, por lo cual su efectividad ha sido justificada con demasié (Cuadros y  
Angel, 2019; Zapata, 2016).  
Tárraga (2011) argumenta sobre las Practicas de Alta Implicación o Rendimiento (del  
inglés HIWP), grupo de destrezas de la gestión del talento humano que busca la mejora  
organizacional mediante la sinergia, su estudio determina que estas prácticas mejoran el  
performance de las empresas y modernizan los enfoques y estrategias, por ende, desarrolla la  
productividad.  
En el marco de la gestión, el Cuadro de Mando integral o Balanced Scorecard, se posiciona  
como un instrumento de gestión estratégica que confiere esquemas de comunicación eficiente,  
desarrollan la objetividad lo cual brinda una disminución de los tiempos, su aplicación como  
herramienta gerencial transforma a las empresas y las vuelve significativamente productivas  
(Scaramussa et al., 2010).  
En el campo financiero, específicamente en las fuentes de financiación podemos acotar que  
existen diversidad de productos financieros, sin embargo, no todos son propicios para las  
empresas, debido al Costo Anual Total (CAT), que se refleja en la carga financiera y los periodos  
de pago que se descuadran de las fechas de recuperación de la cartera, no obstante, al existir  
variedad como se mencionó, es tarea de la administración evaluar la viabilidad de la fuente de  
financiación con terceros para solventar el potencial de determinados recursos en la operabilidad.  
Las diversas teorías ratifican que el comportamiento financiero en base a la solvencia y  
rentabilidad, aseguran a una entidad a ser económicamente viable y sostenible a largo plazo; los  
indicadores de liquidez, endeudamiento, gestión y rentabilidad actúan como las métricas propicias  
para evaluar el comportamiento de la entidad y diagnosticar a tiempo, con la finalidad de corregir  
el camino de la empresa y evitar la adherencia al riesgo (Acín, 1996; Altman, 1968).  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
230  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
El término generación de valor es muy usado en la gestión empresarial, promete una  
evaluación que condesciende observar si una empresa es productiva y rentable, aunque muchos lo  
categorizan como el beneficio que obtiene una organización al final de un periodo, otros como la  
eficacia con la que hace frente a las obligaciones financieras, asimismo algunos, lo califican como  
la cuantía direccionada a la reinversión (Correa-García et al., 2018); sin embargo, esta cualidad  
está ligada a las estrategias de optimización productiva, es decir a la detección inmediata de  
falencias y la evaluación de viabilidad-sostenibilidad; una de las metodologías conocidas para  
medir la generación de valor es mediante el EVA (Economic Value Added) (Rivas Martínez y  
Montero Cabas, 2020).  
Factores determinantes en el tamaño de la empresa, estructura y productividad  
Los estudios empíricos sobre la combinación de recursos propios y ajenos para unificar un  
valor considerable y sustancial para la operatividad abundan, cada uno de ellos presentan contextos  
diferentes; Jiménez Naharro y Palacín Sánchez (2007) asevera que, la mayoría de empresas  
presentan una carga significativa de endeudamiento, alrededor del 68,41% al 72,05%, sin embargo,  
aquí es necesario conocer sí esta carga excesiva de cuentas con terceros perjudican al desarrollo  
propicio de la entidad, Haro (2021) argumenta en un planteamiento basado en riesgo y rentabilidad  
que una empresa con un valor de endeudamiento entre el 50 al 70% es segura, siempre y cuando  
los recursos tengan una administración coherente afín a la solvencia y reinversión.  
Adicional a esto, es circunstancial evaluar qué tan significativo es el costo financiero con  
relación a los productos económicos adquiridos. Sanz y Ayca (2006) aluden que el costo financiero  
es uno de los principales problemas de insolvencia en las empresas Latinoamericanas, debido a su  
alto valor que es imposible cubrir con la operatividad, por otro lado, argumentan que si no existe  
esa captación monetaria es complicado acceder a un mercado competitivo; Colina (2006) ratifica  
que no solo se debe considerar los costos financieros, sino, debe existir una inclusión de todas las  
fuentes de costos, con la premisa de inducir a un diseño estratégico conducido a la satisfacción por  
medio del rendimiento. En congruencia con lo anterior, Cabellos Mendo y Naito Endo (2015)  
asegura que el tratamiento del índice Dupont (productividad) tiene alta relación con el costo de la  
deuda y el apalancamiento financiero, asegura que su relación es significativa.  
Terreno (2013) en su investigación determina que existe una alta afinidad entre el tamaño  
empresarial afín a la estructura patrimonial y los derivados de los costos, asimismo, menciona que  
estas variables son significativas con respecto a los valores de utilidad y productividad. Por último,  
Zabaleta García (2012) infiere que la generación de valor y productividad está ínfimamente  
vinculado al alza contante de las variaciones de capital y valores monetarios  
Metodología  
Población y estratificación  
Para este estudio se comienza con la estratificación del tamaño de las empresas, según la  
SUPERCIAS (2020) su cualificación es la siguiente:  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
231  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
Tabla 1  
Cuartiles de los indicadores de productividad  
Tamaño  
Nivel de ingresos  
Empresa Pequeña  
Mediana Empresa  
Empresa Grande  
$100.001,00 y $1’000.000,00  
$1’000.001,00 y $5’000.000,00  
Superiores a los $5’000.001,00  
Nota: Estratificación realizada por la Superintendencia de Compañías Valores y Seguros  
Por otra parte, la segmentación por actividad económica generada para este estudio según  
La Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU) es “G46 – comercio al por mayor,  
excepto el de vehículos automotores y motocicletas”.  
El estudio tendrá la temporalidad de 5 años, comprendidos desde el 2016 hasta el 2020, su  
desarrollo territorial comprende a las empresas que residen en Ecuador que se encuentren  
legalmente registradas en la Superintendencia de Compañías Valores y Seguros, por otra parte,  
como un medio de evaluación de los estados financieros se observará mediante la fórmula contable  
si los valores son acordes y no existe errores de registro, esto se realiza para evitar cifras que  
perjudiquen la validez del estadístico. Asimismo, el estudio no tendrá muestra, se trabajará con la  
población total de empresas, con dicho esquema se pretende aumentar el nivel de confianza de los  
resultados. La población de estudio resultante de la evaluación previa y estratificación es la  
siguiente:  
Figura 1  
Población de estudio  
Fuente: Elaboración propia, mediante la representación gráfica en el aplicativo SPSS v.21  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
232  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
La población total analizada es de 945 empresas, distribuidas de forma uniforme en cada  
año; las empresas grandes representan el 15% (139), las medianas el 38% (361) y las pequeñas el  
4
7% (445); como se observa en la figura 1. la distribución del tamaño de las empresas por cada  
periodo evaluado es uniforme, y su varianza es mínima.  
Tipo de investigación, enfoque y tratamiento de variables  
El enfoque metodológico de la investigación es de carácter cuantitativo, debido al manejo  
de indicadores financieros que presentan el carácter medible; el tipo de estudio es correlacional,  
generado por la comparación entre variables y la determinación de la influencia y congruencia  
entre las mismas; basado en la representación numérica de las variables, estás toman la  
característica de continuas, porque se distribuyen dentro de intervalos y su representación es libre  
de caracteres.  
Métricas de evaluación de la productividad  
Índice Dupont  
El encuadre del modelo simplifica el análisis financiero ejemplificando una relación entre  
valores del potencial de una entidad para forjar rentabilidad, el uso de recursos para el giro del  
negocio y el financiamiento propio; mediante la formulación de la ecuación unificada por el  
múltiplo de los tres elementos se observará las causas intrínsecas que generan la rentabilidad en la  
empresa (O. L. García, 2009). La ecuación del índice Dupont según el autor citado es la siguiente:  
푼풕풊풍풊풅풂풅 풏풆풕풂  
푽풆풏풕풂풔  
푽풆풏풕풂풔 푨풄풕풊풗풐 풕풐풕풂풍  
풙
푨풄풕풊풗풐풔 풇풊풋풐풔 푷풂풕풓풊풎풐풏풊풐  
풙
Los elementos desagregados del índice Dupont se detallan a continuación:  
Margen de rentabilidad neta en ventas: la utilidad neta es el valor resultante de la  
operación lucrativa de la empresa descontado los costos, gastos, intereses e impuestos  
generados en la actividad económica (Gitman, 2003); la rentabilidad financiera es una  
cuantificación relativa que busca comparar la utilidad frente a las ventas, este indicador  
faculta a la empresa a identificar que tanta capacidad tiene para ser productiva (Morillo,  
2
001).  
푼풕풊풍풊풅풂풅 풏풆풕풂  
푽풆풏풕풂풔  
Rotación de activos: considerado un indicador de eficiencia en la actividad empresarial,  
indica la capacidad que posee y usa una empresa para la obtención de ingresos (Rosillón,  
2
009).  
푽풆풏풕풂풔  
푨풄풕풊풗풐풔  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
233  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
Multiplicador de capital: denominado apalancamiento, es una consideración cuantificada  
de forma relativa el cual determina el grado de funcionalidad de los recursos propios  
(Masgrau, 2005).  
푨풄풕풊풗풐 풕풐풕풂풍  
푷풂풕풓풊풎풐풏풊풐  
Costo del financiamiento  
Son las decisiones que toma una empresa con respecto a los flujos del efectivo para  
satisfacer la administración del capital de trabajo y el circulante; la costeabilidad del  
financiamiento radica en los intereses y la temporalidad (Díaz, 2012).  
푰풏풕풆풓풆풔풆풔 풑풂품풂풅풐풔  
푼풕풊풍풊풅풂풅 풏풆풕풂  
Costos operativos  
Esta relación ejemplifica que tanto ocupa la actividad operativa en los ingresos de empresa,  
calculado en una temporalidad específica, en el cual se observará la administración productiva en  
el esquema de la costeabilidad.  
푪풐풔풕풐풔 풐풑풆풓풂풕풊풗풐풔  
푰풏품풓풆풔풐풔  
Modelo de efectos fijos o aleatorios  
Siendo la distribución de la información datos de panel es propicio evaluar las variables  
con mayor influencia en la productividad mediante el planteamiento de hipótesis con base en el  
comportamiento de los residuos por reducción de suposiciones; el modelo de efectos fijos se  
descompone en dos partes, ya sea en una constante para los individuos o una aleatoria, esta se  
genera al insertar variables condicionales categóricas por los sujetos analizados, el cálculo de este  
es interpretado fácilmente por MCO (Granados, 2011); la formulación es la siguiente:  
푦 =∝ +훽푋 + 푢  
푖푡  
푖푡  
푖푡  
Por otro lado, el modelo de efectos aleatorios es similar y congruente al de efectos fijos,  
sin embargo, este añade la variable 푣 , la cual afije a los sujetos de estudio en variables netamente  
푖
aleatorias por causales temporales, asimismo, ejemplifica el tratamiento de los residuos a una  
푉푎푟(푣 ) ≠ 0; una vez considerado esto, el modelo es el siguiente:  
푖
푦 =∝ +훽푋 + 푣 + 푢  
푖푡  
푖푡  
푖푡  
푖
Por lo general el modelo de efectos aleatorios es más eficiente, debido a que la estimación  
de la varianza es ínfima, sin embargo, su consistencia es medianamente baja.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
234  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
Prueba de especificación, Test de Hausman  
Post evaluación de los estimadores surge la incógnita, cuál estadístico es más eficiente para  
el tratamiento de los datos de origen; por dicha cuestión, el test de Hausman infiere en la  
comparación de la varianza, en otras palabras, realiza la suposición entre 휃 y 휃 , si las diferencias  
1
2
en las estimaciones no son altas, no son sistemáticas, ni tienen un sesgo o perturbación y son  
consistentes, se elige el más eficiente 휃 , en caso alterno, las diferencias son significativas y  
2
sistemáticas, se usa el estimador con mayor consistencia técnica 휃 (Montero, 2005; Mutl y  
1
Pfaffermayr, 2011). En otras palabras, Hausman adjudica dos criterios con respecto al P-valor:  
2
Sí, Prob>Chi es menor que 0,05 se accede a presentar la metodología de efectos fijos  
2
Sí, Prob>Chi es mayor que 0,05 se consiente la metodología de efectos aleatorios  
Correlación de Pearson  
Tiene como objetivo medir la fuerza o grado de asociación entre dos variables aleatorias  
cuantitativas que poseen una distribución normal bivariada conjunta (Restrepo & González,  
007). Sí, es cercano a -1 (inversamente proporcional), 1 (directamente proporcional) El  
2
coeficiente se define por la siguiente ecuación:  
푐표푣(푥, 푦)  
푝 =  
− ꢂ ≤ 푝 ≤ ꢂ  
휎ꢀ 휎ꢁ  
ANOVA (análisis de varianza para comparar múltiples medias)  
Estadístico creado en 1930 por Fisher, se lo reconoce como una herramienta básica para el  
estudio y análisis de uno o más factores sobre la media de una variable de tipo continua; el objetivo  
del estadístico es comparar si los grupos tienen o no diferencia significativa entre ellos (Girden,  
1
992).  
Las condiciones de parametricidad clasifica la diferencia de los individuos y su  
estratificación en grupos, así como en categorías; pero como saber si es necesario usar el análisis  
de la varianza (ANOVA), esto deriva a la cantidad de grupos estudiados, en caso que el estudio  
tenga dos variables es recomendable el T de Student, por otra parte, si las particularidades  
evaluadas adjudican más de dos categorías es circunstancial aplicar ANOVA (Stihle y Wold,  
1
989).  
Para Diez et al., (2019) el estadístico denominado ANOVA analiza el 퐹  
, el cuál es el  
ꢃꢄ푡푖ꢅ  
2
valor estudiado entre las varianzas de las medias de los grupos. En específico, si 푆 es la varianza  
1
2
2
2
de una muestra de tamaño 푛 extraída de una población normal de varianza σ y 푆 es la varianza  
1
1
2
2
de una muestra de tamaño 푛 forjada de una población normal de varianza σ , y ambas muestras  
2
son independientes, el cociente seria:  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
235  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
2
푆1  
σ12  
퐹ꢃꢄ푡푖ꢅ  
=
2
푆2  
σ22  
Según la investigación de Rubio-Hurtado & Berlanga-Silvente (2012) las hipótesis para el  
análisis del ANOVA son:  
퐻 : Afirma que las variables analizadas no poseen diferencia entre sí  
퐻 : Afirma que existe un cierto grado de diferencia entre sí  
1
ꢆ
El proceso para aceptar o rechazar las hipótesis radica en la revisión del P-valor, el  
valor P indica la significancia de una valoración, en términos generales este encuadre es la  
garantía de calidad, siempre y cuando su arbitraje sea en análisis del 95%-99% del nivel de  
confianza. Se rechaza la hipótesis nula y se concede a la alternativa cuando el p<0,5; por otra  
parte, si el p>0,05 aceptamos la hipótesis nula donde adjudica que no hay diferencia  
explicativa.  
Prueba de Tukey  
García-Villalpando et al., (2001) argumentan que la prueba de Tukey es usado en conjunto  
con ANOVA y ayuda a determinar la correlación en base a las medias entre variables, este test  
faculta a no definir un solo resultante, sino a especificar entre que variables existe diferencia o  
similitud estadística; el valor analizado por la tabla de Tukey usa como numerador al número de  
eventos y denominador a los grados de libertad del error; es usado cuando los valores muestrales  
son iguales, lo cual adjudica un nivel de significancia favorable. La ecuación para valorar esta  
metodología es:  
퐶푀퐸  
푤 = 푞 푥 √  
푟
Donde:  
푞 = valorado por el número de tratamiento y los grados de libertad del error  
퐶푀퐸 = cuadrado del medio del error  
푟 = número de repeticiones  
Resultados y Discusión  
Con la finalidad de estratificar y segmentar de forma correcta los datos se observará la  
información en base a rangos, el planteamiento se hará iniciando en el primer cuartil (25%)  
finalizando en el tercer cuartil (75%), con esta formulación se suprimen los datos atípicos,  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
236  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
brindando confianza en la evaluación estadística; los rangos parametrizados por cuartiles son los  
siguientes:  
Tabla 2  
Cuartiles de los indicadores de productividad  
Cua  
rtil  
Índice  
Dupont  
6,05%  
Margen de rentabilidad Rotación de Multiplicador  
Costo del  
Costos  
neta en ventas  
0,83%  
activos  
1,075  
1,727  
3,041  
de capital  
1,86  
financiamiento operativos  
2
5
7
5%  
0%  
5%  
0,00%  
0,00%  
13,86%  
50,79%  
69,19%  
82,91%  
15,83%  
37,01%  
2,32%  
3,14  
4,89%  
6,53  
Fuente: Elaboración propia, mediante la representación visual en diagrama de caja simple SPSS  
v.21  
Tabla 3  
Diagramas de los indicadores  
Fuente: Elaboración propia, mediante la representación visual en diagrama de caja simple SPSS  
v.21  
Mediante la observación de los datos se puede enfatizar que el potencial de las empresas  
pertenecientes a la actividad económica G46 es la rotación de los activos y el multiplicador de  
capital, mientras que la rentabilidad neta es un valor relativamente bajo; por otra parte, los gráficos  
permiten aludir que la distribución de la diferencia entre medias pareciera no ser tan significativa,  
sin embargo, el estadístico enfatizará en dicha aseveración.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
237  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
Tabla 4  
Hausman  
(
b)  
(B)  
Efectos Aleatorios  
6,148833  
(b-B)  
sqrt  
Variable  
Efectos Fijos  
6,147463  
0,084860  
0,046214  
0,010040  
-0,001435  
0,004909  
0,002197  
Diferencia  
-0,001370  
-0,000037  
-0,000006  
0,000734  
0,000004  
-0,000043  
-0,000028  
S.E.  
Margen de rentabilidad sobre las ventas  
Rotación de activos  
0,007969  
0,000098  
0,000011  
0,002097  
0,000634  
0,000132  
0,000149  
0,084897  
Multiplicador de capital  
Costo del financiamiento  
Costo Operativo  
0,046220  
0,009306  
-0,001439  
0,004952  
Empresa pequeña  
Mediana empresa  
0,002225  
2
Prob>Chi = 0,9798  
Fuente: Elaboración propia en base a los datos de las empresas, representando Hausman, sigmamore con el estadístico  
STATA v.16  
2
Una vez ejemplificado los datos y con un Prob>Chi superior a 0,9798 se determina que el  
modelo de efectos aleatorios es eficiente para el tratamiento de datos; el modelo se presenta a  
continuación:  
Tabla 5  
Efectos aleatorios  
Source  
Model  
Residual  
SS  
5,14  
0,48  
df  
7
937  
944  
MS  
0,73  
0
Total  
5,63  
0,01  
Sujetos  
Prob > F  
R
=
=
=
945  
0,000  
0,9144  
2
Índice Dupont  
Coef.  
6,1488  
0,0849  
0,0462  
0,0093  
-0,001  
0,005  
Std, Err,  
0,0769  
0,0015  
0,0006  
0,0204  
0,0087  
0,0023  
0,0023  
0,0081  
Valor (t)  
79,97  
55,74  
72,23  
0,46  
-0,17  
2,16  
0,97  
P>t  
0,000  
0,000  
0,000  
0,649  
0,869  
0,031  
0,331  
0
Margen de rentabilidad sobre las ventas  
Rotación de activos  
Multiplicador de capital  
Costo del financiamiento  
Costo Operativo  
Empresa pequeña  
Mediana empresa  
0,0022  
-0,3245  
Constante  
-39,88  
Fuente: Elaboración propia en base a los datos de las empresas, representando xtreg, re con el estadístico STATA v.16  
Mediante el análisis de efectos aleatorios con un nivel de significancia de 0,000, es decir,  
con un nivel de confianza del 99,99% ejemplifica que el modelo es veraz, asimismo, el modelo  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
238  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
expuesto y sus variables adjudican una explicación del 91,44%, previa observación se determina  
que, el margen de rentabilidad sobre ventas (+), rotación de activos (+), multiplicador de capital  
(+) y la empresa categorizada como pequeña (+) posee una asociatividad y relación mayor al 95%  
del nivel de confianza, sin embargo, el modelo muestra que, el financiamiento y el costo operativo  
no son variables influyentes.  
Tabla 6  
Efectos aleatorios  
Margen de  
Índice  
Dupont  
rentabilidad  
sobre las  
ventas  
Rotación  
de activos  
Multiplicador  
de capital  
Costo del  
financiamiento Operativo  
Costo  
Índice Dupont  
Margen de  
rentabilidad  
sobre las ventas  
Rotación de  
activos  
Multiplicador  
de capital  
Costo del  
1
0,5172*  
1
0
0
,2827*  
,4523*  
-0,2163*  
-0,2419*  
0,0444  
1
-0,1460*  
-0,0428  
0,0837*  
1
-
-
0,0257  
0,0094  
-0,0517  
-0,0099  
1
financiamiento  
Costo  
Operativo  
-0,0531  
-0,0213  
1
Fuente: Elaboración propia en base a los datos de las empresas, representando pwcorr, star (95%)  
con el estadístico STATA v.16  
Con la finalidad de observar la relación entre variables de carácter individual, mediante  
correlación se determina que: el margen de rentabilidad sobre las ventas, rotación de activos,  
multiplicador de capital son variables con significancia estadística del 95% y con una relación  
proporcional positiva con relación al índice Dupont; rotación de activos, multiplicador de capital  
se presentan como variables significativas con relación inversa ante el margen de rentabilidad  
sobre las ventas; por último, el multiplicador de capital se posiciona como variable significativa  
con una relación inversamente proporcional con respecto a la rotación de los activos.  
Tabla 7  
Descriptivos  
Intervalo de confianza  
Desviación Error para la media al 95%  
N
Media  
Mínimo Máximo  
típica  
típico  
Límite  
Límite  
inferior  
superior  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Mediana  
1
3
39 3,25%  
61 2,44%  
4,11%  
3,89%  
0,35%  
0,20%  
2,56%  
2,04%  
3,94%  
2,85%  
0,00% 13,11%  
0,00% 13,84%  
Costo del  
financiamiento  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
239  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
Intervalo de confianza  
Desviación Error para la media al 95%  
N
Media  
Mínimo Máximo  
típica  
típico  
Límite  
Límite  
inferior  
superior  
Empresa  
Pequeña  
Total  
Empresa  
Grande  
Empresa  
4
45 1,33%  
3,22%  
3,69%  
8,50%  
0,15%  
0,12%  
0,72%  
1,03%  
1,80%  
70,14%  
1,63%  
2,27%  
72,99%  
0,00% 13,84%  
0,00% 13,84%  
52,17% 82,89%  
945 2,04%  
1
3
4
39 71,57%  
61 70,42%  
45 67,62%  
8,20%  
0,43%  
69,57%  
71,27%  
51,35% 82,90%  
Costo operativo Mediana  
Empresa  
Pequeña  
Total  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Mediana  
Empresa  
Pequeña  
Total  
8,87%  
8,70%  
6,94%  
0,42%  
0,28%  
0,59%  
66,80%  
68,72%  
14,23%  
68,45%  
69,83%  
16,56%  
50,85% 82,76%  
50,85% 82,90%  
6,11% 34,64%  
945 69,27%  
1
3
4
39 15,39%  
61 16,90%  
45 17,21%  
7,42%  
0,39%  
16,13%  
17,67%  
6,16% 36,42%  
Dupont  
8,14%  
7,72%  
0,39%  
0,25%  
16,45%  
16,33%  
17,97%  
17,32%  
6,05% 36,98%  
6,05% 36,98%  
945 16,83%  
Tabla 8  
ANOVA de un factor  
Suma de  
cuadrados  
488,352  
12389,596  
12877,948  
2416,335  
69096,496  
71512,831  
354,070  
Media  
gl  
F
Sig.  
cuadrática  
244,176  
13,152  
Inter-grupos  
Intra-grupos  
Total  
Inter-grupos  
Intra-grupos  
Total  
Inter-grupos  
Intra-grupos  
Total  
2
18,565 ,000  
Costo del  
financiamiento  
942  
944  
2
942  
944  
2
1208,167  
73,351  
16,471 ,000  
Costo  
operativo  
177,035  
59,347  
2,983  
,051  
Dupont  
55904,773  
56258,843  
942  
944  
Fuente: Elaboración propia en base a los datos de las empresas, representando ANOVA de un factor con el estadístico  
SPSS v.21  
El Tratamiento de la información con respecto a ANOVA de un factor determina valores  
con alta significancia mayor al 99,99% del nivel de confianza en el costo de financiamiento y  
operativo, lo cual asevera que, entre los tamaños de empresas adjudican valores diferentes en estas  
categorías, por otro lado, en el índice Dupont se presenta una significancia de 0,051, lo cual indica  
que en cierta proporción es algo explicativo con respecto al modelo analizado, sin embargo,  
determinamos que el índice es similar entre los grupos analizados, para solventar dicha  
característica de congruencia al valor P, se hará continuidad con el test de Turkey.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
240  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
Tabla 9  
Tabla de Turkey  
Intervalo de confianza al  
95%  
Variable  
dependiente  
Diferencia de  
medias (I-J)  
(
I) xe  
(J) xe  
Error típico  
0,36202%  
Sig.  
Límite  
inferior  
-0,0416%  
Límite  
superior  
1,6581%  
0
,80825%  
,066  
Empresa  
Mediana  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Grande  
1,92358%*  
-0,80825%  
1,11533%*  
-1,92358%*  
-1,11533%*  
0,35239%  
0,36202%  
0,25688%  
0,35239%  
0,25688%  
0,85492%  
,000  
,066  
,000  
,000  
,000  
,374  
1,0964%  
-1,6581%  
0,5123%  
-2,7508%  
-1,7183%  
-0,8619%  
2,7508%  
0,0416%  
1,7183%  
-1,0964%  
-0,5123%  
3,1518%  
Costo del  
financiamiento  
Empresa  
Mediana  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Mediana  
1
,14498%  
Empresa  
Mediana  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Grande  
3,94177%*  
-1,14498%  
2,79680%*  
-3,94177%*  
-2,79680%*  
0,83219%  
0,85492%  
0,60665%  
0,83219%  
0,60665%  
0,76899%  
,000  
,374  
,000  
,000  
,000  
,122  
1,9883%  
-3,1518%  
1,3727%  
-5,8953%  
-4,2209%  
-3,3141%  
5,8953%  
0,8619%  
4,2209%  
-1,9883%  
-1,3727%  
0,2962%  
Empresa  
Mediana  
Costo operativo  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Mediana  
-
1,50892%  
Empresa  
Mediana  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Grande  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Grande  
-1,81973%*  
1,50892%  
-0,31081%  
1,81973%*  
0,31081%  
0,74855%  
0,76899%  
0,54567%  
0,74855%  
0,54567%  
,040  
,122  
,836  
,040  
,836  
-3,5769%  
-0,2962%  
-1,5917%  
0,0626%  
-0,9701%  
-0,0626%  
3,3141%  
0,9701%  
3,5769%  
1,5917%  
Empresa  
Mediana  
Dupont  
Empresa  
Pequeña  
Empresa  
Mediana  
*
. La diferencia de medias es significativa al nivel 0.05.  
Fuente: Elaboración propia en base a los datos de las empresas, representando la prueba de Turkey (Post Hoc) con el  
estadístico SPSS v.21  
Turkey determina y converge los datos de forma exitosa y concluye que el costo del  
financiamiento entre la empresa grande con respecto a la mediana presenta una ligera diferencia  
entre medias de 0,80825% con un nivel de significancia de 0,066 asevera que son iguales entre sí;  
por otro lado, la empresa grande con respecto a la pequeña presenta una diferencia entre medias  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
241  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
de 1,92358% con un nivel de significancia de 0,000 ratifica que existe diferencia explicativa, la  
empresa pequeña con respecto a la mediana presenta una diferencia entre medias de -1,11533% y  
un nivel de significancia de 0,000 lo cual determina que son diferentes entre sí.  
Asimismo, en la estratificación de costo operativo la empresa grande con relación a la  
empresa mediana presenta diferencias entre medias de 1,14498% con un nivel de significancia de  
0
,374 lo cual determina que son relativamente congruentes entre sí, la empresa grande con respecto  
a la pequeña presenta una diferencia entre grupos de 3,94177% con un nivel de significancia de  
,00 lo cual indica que existe una diferencia significativa entre estas categorías, la empresa  
0
pequeña con respecto a la mediana presenta una diferencia entre medias de -2,79680% y un nivel  
de significancia de 0,000 lo cual determina que son diferentes entre sí.  
Por último, el índice Dupont en relación a la empresa grande con respecto a la mediana  
adjudica una diferencia entre grupos de 0,76899% con un nivel de significancia de 0,122 asevera  
que son similares entre sí, la empresa grande con respecto a la pequeña adjudica una diferencia  
entre medias de -1,82973% y con un nivel de significancia de 0,040 determina que son disimiles  
entre sí, la empresa pequeña con respecto a la mediana presenta una diferencia entre medias de  
0
,31081% y un nivel de significancia de 0,836 lo cual determina que son muy similares entre sí.  
Conclusiones  
El desarrollo del estudio tuvo aseveraciones disímiles a la de Vilabella y Silvosa (2001), la  
cual menciona que el tamaño no influye en el estrato financiero de las empresas, sin embargo, los  
resultados determinaron que en el costo financiero y operativo en las empresas grandes con las  
medianas son similares, sin embargo, la pequeña presenta resultados diferentes, mediante la  
estratificación de los datos se determina que las empresas pequeñas tienen menos costo financiero,  
menos costos operativos y un índice Dupont más elevado, lo cual es beneficioso e implica un  
preámbulo a la excelencia administrativa, por otro lado, las premisas teóricas enfatizan que,  
mientras más carga de capital y recursos, es necesario una administración compleja, afirman que  
el tratamiento y manejo de infraestructura, talento humano y procesos productivos aumentan la  
dificultad en la consecución de rendimiento, pero, en un enfoque al mercado tienen más beneficios.  
Basándonos en el costo financiero es importante disputar con lo argumentado por Jiménez  
Naharro y Palacín Sánchez (2007), afirma que el endeudamiento de las empresas circunda el 70%,  
pero, las empresas pequeñas y medianas no tienen un acceso tan rápido y eficiente como las  
empresas grandes a recursos externos, uno de los problemas que se presenta en esta afirmación es  
el costo financiero, en Ecuador los créditos con Instituciones Financieras Intermediarias (IFis)  
presentan intereses sumamente altos, que en ciertos casos se encuentran superiores al 25%  
(microcrédito) según los datos del Banco Central del Ecuador, Sanz y Ayca (2006) mencionan que  
el costo financiero es uno de los principales problemas de insolvencia en las empresas  
Latinoamericanas, debido a su alto valor que es imposible cubrir con la operatividad; por otro lado,  
argumentan que si no existe esa captación monetaria es complicado acceder a un mercado  
competitivo, debido a esto, es propicio que las empresas consideren las distintas fuentes de  
financiamiento existentes en el entorno, con el objetivo de controlar el riesgo de liquidez y  
solvencia. Aunque las particularidades de las empresas abunden, es propicio forjar ideales  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
242  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
administrativos alineados a la generación de valor económico, es necesario que el talento humano  
encargado de la dirección esté en constante indagación del área desempeñada para tomar las  
mejores decisiones, Colina (2006) afirma que los costos no son aberrantes, estos permiten tomar  
decisiones correctivas y de mejora continua en la organización.  
Mediante los estadísticos que buscaban determinar variables significativas en la  
productividad (Dupont) se determinó que tanto el costo financiero como operativo no son valores  
significativos, por otro lado, mediante categóricos se comprueba que pertenecer a una pequeña  
empresa influye de forma positiva en la consecución de productividad, por medio de la correlación,  
se esclarece que el estudio difiere a lo indagado por Cabellos Mendo y Naito Endo (2015), el cual  
asegura que el índice Dupont tiene alta relación con el costo de la deuda.  
Aunque la información apunta que la empresa pequeña es más productiva es necesario  
observar y plantear incidencias que permitan categorizar diferentes cuestiones con respecto a esta  
entidad, los futuros trabajos, deberán ligarse a la liquidez, eficiencia técnica, eficacia en la  
consecución de beneficios y a la gestión.  
Referencias Bibliográficas  
Acín, J. A. M. (1996). Estructura financiera y crecimiento de las PYMES. Economía industrial,  
3
10, 29-40. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=139890  
Aguiar-Díaz, I., & Díaz-Díaz, N. L. (2015). Audit quality, Second-Tier and size: Effect on the  
Spanish private distressed firms. Spanish Journal of Finance and Accounting, 44(1), 24-  
4
6. https://doi.org/10.1080/02102412.2014.982386  
Aguilar, L. J. (2016). Big Data, Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones.  
Alfaomega Grupo Editor.  
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate  
Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.1111/j.1540-  
6
261.1968.tb00843.x  
Brynjolfsson, E., & Yang, S. (1996). Information technology and productivity: A review of the  
literature. Advances in computers, 43, 179-214.  
Cabellos Mendo, J., y Naito Endo, M. (2015). Determinantes de la rentabilidad de las instituciones  
microfinancieras peruanas en el periodo 2006-2013: Un enfoque según el modelo de  
Dupont y la teoría de Modigliani-Miller. Repositorio de la Universidad del Pacífico - UP.  
http://repositorio.up.edu.pe/handle/11354/1697  
Camison, C., Lapiedra, R., Segarra, M., y Boronat, M. (2002). Meta-Análisis De La Relación Entre  
Tamaño De Empresa E Innovación. Working papers = Documentos de trabajo: Serie EC,  
No. 15, 200253 págs.  
Colina, M. A. V. (2006). Gerencia basada en valor: La inclusión del costo financiero como un  
costo de oportunidad. Actualidad contable FACES, 9(13), 154-165.  
Correa-García, J. A., Gómez Restrepo, S., y Londoño Castañeda, F. (2018). Indicadores  
financieros y su eficiencia en la explicación de la generación de valor en el sector  
cooperativo. Revista Facultad de Ciencias Económicas, 26(2), 129-144.  
https://doi.org/10.18359/rfce.3859  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
243  
Alexander Fernando Haro Sarango  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3, pp. 227-245  
Cuadros, Q., y Ángel, M. (2019). Implementación de la Metodología PHVA para incrementar la  
productividad en una empresa de servicios. Repositorio de Tesis - UNMSM.  
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/20.500.12672/10822  
De la Peña Gutiérrez, A. (2014). Auditoría. Un enfoque práctico. Editorial Paraninfo.  
Deming, W. E., y Medina, J. N. (1989). Calidad, productividad y competitividad: La salida de la  
crisis. Ediciones Díaz de Santos.  
Dewan, S., & Kraemer, K. L. (2000). Information technology and productivity: Evidence from  
country-level data. Management science, 46(4), 548-562.  
Díaz, I. A. (2012). Finanzas Corporativas en la Práctica. Delta Publicaciones.  
Diez, D., Çetinkaya-Rundel, M., & Barr, C. (2019). Open Intro Statistics: Fourth Edition.  
García, A. (1981). Clasificación industrial de todas las actividades económicas: CIIU. Ministerio  
de Trabajo.  
García, O. L. (2009). Administración financiera fundamentos y aplicaciones. Prensa Moderna.  
García-Villalpando, J. A., Castillo-Morales, A., Ramírez-Guzmán, M. E., Rendón-Sánchez, G., y  
Larqué-Saavedra, M. U. (2001). Comparación de los procedimientos de Tukey, Duncan,  
Dunnett, Hsu y Bechhofer para selección de medias. Agrociencia, 35(1), 79-86.  
Garrido, C., y Peres Núñez, W. (1998). Las grandes empresas y grupos industriales  
latinoamericanos en los años noventa. https://repositorio.cepal.org//handle/11362/31047  
Girden, E. R. (1992). ANOVA: Repeated Measures. SAGE.  
Gitman, L. J. (2003). Principios de administración financiera. Pearson Educación.  
Granados, R. M. (2011). Efectos fijos o aleatorios: Test de especificación. 5.  
Gutiérrez Pulido, H. (2010). Calidad total y productividad. McGraw Hill Educación. http://up-  
rid2.up.ac.pa:8080/xmlui/handle/123456789/1392  
Haro, A. F. (2021). La estructura financiera y el fracaso empresarial: Una apreciación a las grandes  
empresas de pesca y acuicultura. Revista Ciencia Multidisciplinaria CUNORI, 5(1), 1-16.  
https://doi.org/10.36314/cunori.v5i1.148  
Herrera, J. L. (2012). Productividad. Palibrio.  
Ishikawa, K. (2003). ¿Qué es el control total de calidad? Editorial Norma.  
Jiménez Naharro, F., y Palacín Sánchez, M. J. (2007). Determinantes de la estructura financiera  
de la empresa. https://idus.us.es/handle/11441/43891  
Luna, Y. B. (2015). Auditoría integral: Normas y procedimientos. Ecoe Ediciones.  
López-Sánchez, J. I. (2004). ¿Pueden las tecnologías de la información mejorar la productividad?  
Universia Business Review, (1), 82-95. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43300108  
Malvicino, F., y Yoguel, G. (2017). Big data: Avances recientes a nivel internacional y  
perspectivas para el desarrollo local. CIECTI.  
Martínez, Y. A., Alfonso, B. B., y Marichal, L. L. (2012). Auditoría con Informática a Sistemas  
Contables.  
Revista  
Arquitectura  
e
Ingeniería,  
6(2),  
4-14.  
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4004937  
Masgrau, E. G. (2005). El apalancamiento financiero: De cómo un aumento del endeudamiento  
puede mejorar la rentabilidad financiera de una empresa. Revista de contabilidad y  
dirección, 2, 71-91. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2235220  
Montero, R. (2005). Test de Hausman. Documentos de Trabajo en Economía Aplicada, 3.  
https://www.ugr.es/~montero/matematicas/hausman.pdf  
Morillo, M. (2001). Rentabilidad financiera y reducción de costos. Actualidad Contable FACES,  
4(4), 35-48. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=25700404&iCveNum=676  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
244  
El tamaño de la empresa y su influencia en la productividad del sector comercio.  
Mutl, J., & Pfaffermayr, M. (2011). The Hausman test in a Cliff and Ord panel model. The  
Econometrics Journal, 14(1), 48-76. https://doi.org/10.1111/j.1368-423X.2010.00325.x  
Pelazas, A. (2015). Planificación de la auditoría. Ediciones Paraninfo, S.A.  
Prats, M., y Merino, F. (2015). La importancia del tamaño en la empresa española. ICE Revista de  
Economía, 885, 13.  
Restrepo, L. F., & González, J. (2007). From pearson to Spearman. Revista Colombiana de  
Ciencias Pecuarias, 20(2), 183-192.  
Rivas Martínez, S. P., y Montero Cabas, I. A. (2020). Análisis y desarrollo de estrategias para la  
optimización de los indicadores financieros de la firma Scain administración e ingeniería  
SAS. [Thesis, Corporación Universitaria Minuto de Dios]. En Reponame: Digitales  
Uniminuto. https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/10209  
Rosillón, M. A. N. (2009). Análisis financiero: Una herramienta clave para una gestión financiera  
eficiente.  
http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1315-  
9842009000400009&lng=es&tlng=es.  
Rubio-Hurtado, M.-J., y Berlanga-Silvente, V. (2012). Cómo aplicar las pruebas paramétricas  
bivariadas de Student ANOVA en SPSS. Caso práctico.  
https://core.ac.uk/display/39101713  
Revista  
venezolana  
de  
Gerencia,  
14(48),  
606-628.  
9
t
y
Sanz, L. J., y Ayca, J. (2006). Costo (financiero) de problemas de insolvencia en América Latina.  
Un caso de estudio. Academia. Revista Latinoamericana de Administración, 36, 65-81.  
Scaramussa, S. A., Ribeiro, A. A., y Reisdorfer, V. K. (2010). La contribución del Balanced  
Scorecard como instrumento de gestión estratégica en el apoyo a la gerencia. Visión de  
futuro, 13(1), 95-109. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7408098  
Stihle, L., & Wold, S. (1989). Analysis of variance (ANOVA). Chemometrics and Intelligent  
Laboratory Systems, 6(4), 259-272. https://doi.org/10.1016/0169-7439(89)80095-4  
SUPERCIAS. (2020). RankingCias. Empresas sujetas al control de la Superintendencia de  
Compañías, Valores y Seguros. https://appscvs.supercias.gob.ec/rankingCias/  
Tárraga, A. J. (2011). Uso de indicadores financieros para evaluar el impacto de las Prácticas de  
Alta  
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4787171  
Tascón, M. (2013). Introducción: Big Data. Pasado, presente y futuro. Telos: Cuadernos de  
comunicación innovación, 95, 47-50.  
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4423775  
Terreno, D. D. (2013). Analisis empírico de la relación de Dupont. Contabilidad y Decisiones, 5,  
1-11.  
Implicación.  
WPOM,  
2(2),  
32-43.  
e
1
Torrecilla, O. D. (2005). Clima organizacional y su relación con la productividad laboral. Mza.,  
documento de cátedra, Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, UNC.  
Vilabella, L. B., y Silvosa, A. R. C. (2001). Incidencia del tamaño sobre el comportamiento  
financiero de la empresa. Un análisis empírico con pymes gallegas. 10, 24.  
Zabaleta García, H. E. (2012). Análisis de rentabilidad de la Distribuidora la Princesa: Roa –  
Roe/análisis  
Dupont  
y
simulaciones  
–
flujo  
de  
caja  
2009-2011.  
https://repositorio.utb.edu.co/handle/20.500.12585/953  
Zapata, A. (2016). Ciclo de la calidad PHVA. Universidad Nacional de Colombia.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
245