Predicción de insolvencia en la empresa familiar

El objetivo de este trabajo es la construcción de un modelo para predecir la insolvencia de las empresas familiares. El hecho de centrarnos en esta tipología de empresas deriva de dos motivos esenciales: Primero, por la importante participación de la empresa familiar en el ámbito de la economía española, así como en la economía mundial (Allouche et al., 2008). España tiene en la actualidad 1,1 millones de empresas familiares, un 85% del total de empresas, las cuales generan siete millones de empleos directos, esto es, un 70% del empleo privado. Este hecho ha provocado que la investigación en el campo de la empresa familiar haya crecido significativamente durante las dos últimas décadas (Gómez-Mejia et al., 2011). Y segundo, porque pensamos que las diferencias y características propias de la empresa familiar deberían tomarse en consideración para la predicción de la insolvencia empresarial. Estas circunstancias han motivado el interés en analizar las causas que propician la insolvencia en las empresas familiares e intentar facilitar herramientas o estrategias a los gestores de las mismas, con vistas a evitarla y asegurar la viabilidad de sus empresas. Además, hasta la fecha no se ha estudiado la predicción de insolvencia en las empresas familiares, donde encontramos un gap que pretendemos cubrir con la presente investigación. En consecuencia, la inexistencia de trabajos empíricos con muestras específicas de empresas familiares, tanto españolas como internacionales, hace especialmente interesante que analicemos las causas que propician su posible insolvencia. Por ello, y con objeto de contar con un mayor margen para realizar estrategias que eviten la insolvencia de este tipo de empresas, pretendemos obtener modelos que tengan como objeto predecirla 1, 2 y 3 años antes de que ésta se produzca, comparándose las similitudes y diferencias de dichos modelos a medida que nos alejamos del momento de la insolvencia. Con objeto de resolver esta cuestión de investigación hemos dispuesto de seis muestras elaboradas a partir de una base de datos creada expresamente para el presente estudio, y que incluirá información económico-financiera de empresas familiares y no familiares, tanto solventes como insolventes. Estas muestras contienen un número suficiente de empresas para construir fiables modelos de predicción y conocer las variables predictivas propias de cada una de ellas. Así mismo, y con objeto de dotar de robustez a los modelos, se ha considerado un período total de análisis de ocho años, comprendidos entre el ejercicio 2005 y el 2012, periodo que abarcaría varios ciclos económicos y, en consecuencia, evita el riesgo de obtener modelos sólo válidos para épocas de crecimiento o, en su caso, de decrecimiento económico. En el análisis empírico desarrollado utilizaremos dos métodos diferentes para predecir la insolvencia: técnicas de regresión logística (LOGIT) y técnicas computacionales de redes neuronales (NN). Si bien los modelos LOGIT han tenido y siguen manteniendo una especial relevancia en los estudios realizados en esta materia en los últimos treinta y cinco años, los modelos NN se corresponden con metodologías más avanzadas, que han mostrado tener un importante potencial en el ámbito de la predicción. La principal ventaja de los modelos LOGIT reside, no sólo en la capacidad de predecir previamente si una empresa se espera resulte solvente e insolvente, sino en facilitar información respecto a cuáles son las variables que resultan significativamente explicativas de la insolvencia, y en consecuencia, permiten deducir estrategias adecuadas en la gestión de la empresa con objeto de asegurar la solvencia de la misma. Por su parte, los modelos NN presentan un gran potencial de clasificación, superando en la mayoría de los casos al LOGIT, si bien su utilidad explicativa está menos contrastada. Nuestro estudio contribuye a la literatura existente sobre predicción de insolvencia de varias formas. En primer lugar, construyendo modelos específicos para empresas familiares y no familiares, lo que puede mejorar la eficiencia en la predicción del fracaso empresarial y evitar el concurso de acreedores, así como las consecuencias negativas de la insolvencia empresarial para la economía en general, dada la importancia de la empresa familiar en el mundo. En segundo lugar, nuestras conclusiones sugieren que la relación entre la evolución de ciertas variables financieras y la insolvencia empresarial toma connotaciones específicas en el caso de las empresas familiares. Aunque los modelos de predicción de insolvencia confirman la importancia de algunas variables financieras comunes para ambos tipos de empresas (eficiencia y dimensión empresarial), también identifican factores específicos y únicos. Así, la rentabilidad es el factor diferenciador para las empresas familiares como lo es el apalancamiento para las empresas no familiares.

Una Estimación del Impacto del Gasto en Atención a la Dependencia en Andalucía

La atención a la dependencia es, sin lugar a dudas, uno de los grandes retos de futuro de las sociedades que envejecen aceleradamente, al que España y Andalucía no sólo no son ajenos, sino que presentan rasgos que lo amplifican. Sin embargo, es un fenómeno que adolece de importantes lagunas de información, fundamentalmente la carencia de una perspectiva integral que conecte la realidad social, el cambio económico, y la necesidad de transformación de los modelos de bienestar en general y de cuidados en particular, el gasto necesario para su desarrollo y el impacto económico asociado; enfoque holístico que se adopta en este trabajo. Dentro del marco expuesto el objetivo principal del trabajo es cuantificar el impacto en términos de actividad, empleo y retorno fiscal, así como la relación entre la prestación recibida y las características de los dependientes, que permita avanzar en la consideración de este gasto social como una inversión. Para la estimación de los impactos se ha utilizado el Marco Input-Output de Andalucía (MIOAN) de 2010. No obstante, para calcular los incrementos de renta generados por los requerimientos producidos, se ha endogeneizado la demanda de consumo, esto ha implicado construir expresamente para este cálculo una matriz ampliada de Leontief, procediendo a una estimación especifica de la fila adicional ampliada. Finalmente para estimar la relación entre prestación y características de los dependientes se han construido distintos modelos logísticos binarios, y un modelo multinomial. Desarrollado el trabajo de investigación y cuantificado el impacto, la conclusión fundamental no es sólo fuerte efecto arrastre del gasto en dependencia en la actividad y el empleo , sino que se produce en el marco de un cambio irreversible que sitúa a los Cuidados de Larga Duración asociados a la dependencia con un papel central en el contexto de la evolución del Estado el Bienestar. En concreto se ha verificado que: • Andalucía realiza un elevado gasto en atención a la dependencia, 1314 millones de euros, un 85 % del cual total es público y un 15 % privado, y que este gasto genera un fuerte impacto en la economía andaluza, pues su contribución a los grandes agregados macroeconómicos de Andalucía es de un 0,9 % del PIB, superior al impulso de demanda que supone el gasto en atención a la dependencia. • La atención a la dependencia ha mostrado una elevada capacidad de generación de empleo, más de 40.000 empleos, muy concentrado además en personas de difícil inserción en el mercado laboral, mujeres maduras de cualificación media-baja y con poca experiencia acreditable en sector formal de la atención. • La relación entre usuarios, gasto, e impacto para las trasferencias y los servicios muestra un modelo en escalera que caracteriza un sistema de universalización de coste medio con impacto moderado. Un modelo en el que las transferencias suponen el 50 % de los atendidos, el 30 % del gasto y el 20 % del impacto. • El retorno fiscal generado por la dependencia es muy elevado, casi del 45%. • El esfuerzo financiero, tanto bruto como neto, descontado el retorno vía impuestos que obtiene de cada administración, es muy asimétrico lo que puede generar un efecto desincentivador del desarrollo de un modelo con más servicios frente a transferencias. • Las características de los dependientes condicionan la prestación que parece ajustarse a los la características personales y de grado de discapacidad más que las socioeconómicas.