Revista Ciencias Holguín

Ciencias Holguín / Revista trimestral / Volumen 26, No.1,  enero-marzo,   2020

Dimensiones y variables de la calidad de la fase de pre inversión / Dimensions and variables of pre investment quality  


Luis Alexis Aguilera-García(1)http://orcid.org/0000-0002-7346-3634; Yosvani Orlando Lao-León(1) http://orcid.org/0000-0001-7491-3548; Yumelys Lores-Rodríguez(2) http://orcid.org/0000-0003-3389-9799


Contacto:lagarcia@uho.edu.cu

Instituciones: Universidad de Holguín (1); Empresa de Sistemas de Seguridad Integral (SEISA) de Holguín(2)

País: Cuba
Este documento posee una licencia Creative Commons Reconocimiento - No Comercial 4.0 Internacional cc


Resumen
El articulo propone un estudio que se ha enfocado a la evaluación de la calidad del proceso inversionista, independientemente a su importancia como preámbulo de las inversiones existen marcadas insuficiencias en la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión, que limitan la efectividad del proceso inversionista de manera general. La investigación que se presenta persigue como objetivo identificar los parámetros y requisitos para la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión. Se emplearon métodos teóricos: histórico-lógico, sistémico estructural, inductivo-deductivo y análisis y síntesis, así como métodos empíricos como el análisis factorial, encuestas, análisis bibliométrico, entre otros. Se desarrolló un estudio bibliométrico para valorar el estado del conocimiento sobre el proceso inversionista, la fase de pre inversión y sus elementos de calidad, y un análisis factorial que permitió proponer variables y dimensiones para la evaluación de la calidad de esta fase.
Palabras Clave: Proceso inversionista; Evaluación de la calidad; Análisis bibliométrico; Fase de pre inversión.

Abstract

The article proposes a study that has focused on the evaluation of the quality of the investment process, regardless of its importance as a preamble to investments there are marked inadequacies in the evaluation of the quality of the pre-investment phase, which limit the effectiveness of the process investor in a general way. The research presented aims to identify the parameters and requirements for the evaluation of the quality of the pre-investment phase. Theoretical methods were used: historical-logical, structural systemic, inductive-deductive and analysis and synthesis, as well as empirical methods such as factor analysis, surveys, bibliometric analysis, among others. A bibliometric study was developed to assess the state of knowledge about the investment process, the pre-investment phase and its quality elements, and a factor analysis that allowed us to propose variables and dimensions for the evaluation of the quality of this phase.
Key Words: Investment process; Quality evaluation; Bibliometric analysis; Pre investment phase.

Introducción
El proceso inversionista constituye una propuesta de acciones que surgen con el fin de resolver una necesidad a través del uso de recursos humanos, materiales, tecnológicos con el fin de mantener o incrementar los beneficios en el futuro. A escala global es reconocido su papel protagónico en el crecimiento y desarrollo económico y social de un país, la ampliación y modernización de las capacidades productivas, incremento de las exportaciones y la sustitución de importaciones (Burneo, Víctore y Vérez, 2016). En América Latina y el Caribe el lento crecimiento de la actividad económica en varias economías ha frenado las entradas de inversiones disminuyendo en un 7,8% en 2016, a 167.180 millones de dólares (Reinaldo y Concepción, 2018).  
En el proceso inversionista pueden identificarse tres fases fundamentales: pre inversión, ejecución y desactivación e inicio de la explotación. Cada fase responde a las características y requerimientos de la inversión y puede realizarse en serie o simultaneando tareas sin comprometer la necesaria secuencia y agilidad del proceso (Project Managment, 2017).
En la fase de pre inversión se conceptualizan e identifican las necesidades propias de la inversión que serán concretadas e implementadas en la fase de ejecución y desactivación. En la fase de desactivación e inicio de la explotación es donde finaliza el ciclo de la inversión y son verificados los supuestos planificados en la fase inicial.
A través del estudio bibliográfico desarrollado se pudo constatar que se han desarrollado diversas propuestas específicas y generales concretadas en enfoques, metodologías y procedimientos para evaluar la fase de pre inversión con carácter metodológico en función del tipo de inversión o sector. Una valoración de estas propuestas permitió identificar la ausencia de un enfoque hacia la calidad en su concepción con respecto al proceso inversionista y específicamente a la fase de pre inversión, al considerarla implícita en el proceso, cuando la práctica indica que esta se debe garantizar de manera independiente (Dueñas y Banda, 2013; Rojas y Mendocilla, 2015; Suanes, 2015; Arias, 2016) .
El presente artículo se llevó a cabo bajo un enfoque bibliométrico, estudiándose la actividad científica referente a los elementos asociados a la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión del proceso inversionista con el objetivo de valorar el estado del conocimiento sobre el proceso inversionista, la fase de pre inversión y sus elementos de calidad, así como la obtención de variables y dimensiones para la evaluación de la calidad de esta fase mediante un análisis factorial.

Materiales y Métodos
El enfoque bibliométrico lleva implícita la aplicación de métodos cuantitativos, indicadores y/o modelos matemáticos, con el objetivo de obtener datos que permitan evaluar el surgimiento y desarrollo de las actividades propias del conocimiento y aportar conocimiento en relación a la evolución de determinada producción científica y conocer igualmente su calidad y actividad científica de sus investigadores e instituciones (García Suárez, de León Rosales, Fuentes García y Ferreiro García, 2010; Hamdy, 2012; López y García, 2012; Pereyra, Romero y Villegas, 2014; Project Managment, 2017) . Los indicadores bibliométricos serán utilizados para clasificar las revistas científicas, su nivel de producción, difusión, influencia y prestigio así como la repercusión alcanzada en la comunidad científica entre otros elementos.
Material de estudio
El estudio se realizó en las hemerotecas en línea Scopus y Scielo por poseer visibilidad internacional y difundir la producción científica actualizada en diferentes áreas del conocimiento y lenguajes, lo que permite realizar un análisis sobre productividad y colaboración desde este contexto. El análisis se enfocó en el comportamiento de las publicaciones enfocadas en el proceso inversionista a través de un muestreo longitudinal comprendido desde el año 2012 hasta el mes de abril del 2019.
Recogida de datos
Para la recolección de los artículos se aplicó el modelo búsqueda avanzada TAK (Title, Abstract, Keywords) manejando las palabras claves en español e inglés: factibilidad, pre inversión, proceso inversionista, inversión, gestión de riesgos y calidad. Para ello, se tomaron las acciones siguientes: definir los indicadores bibliométricos que fueron utilizados para el análisis de la producción científica sobre la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión del proceso inversionista, aplicar los indicadores bibliométricos seleccionados y analizar los datos obtenidos a partir de este. El conjunto de información analizada proviene de 772 artículos, los cuales son firmados por 330 autores.
Análisis de los datos
El procesamiento digital de la información se realizó con los programas EndNote X7 y Microsoft Excel 2017, permitiendo introducir los datos con el fin de lograr un análisis efectivo. Para el análisis de redes sociales fue empleado el UCINET 6 para Windows, obteniéndose la red de colaboración autoral, todo ello con la intención de mostrar un análisis descriptivo referente a la producción científica referente a la evaluación de la calidad en la fase de pre inversión del proceso inversionista.

Resultados
Se pudo observar que de 330 autores que realizaron publicaciones (Tabla 1), 6 autores predominan con mayor productividad, de los cuales 2 presentan 4 publicaciones científicas cada uno y 4 autores 3 publicaciones; del resto, 64 autores publicaron 2 artículos y un total de 260 publicaron solamente uno. Los autores más productivos son Juan Carlos Guevara y Jihong Wang.
Tabla 1. Productividad autoral


Autor

No. de artículo

Guevara, Juan Carlos

4

Wang, Jihong

4

Faivre-Finn, C.

3

Grünwaldt, Eduardo Guillermo

3

Hanak, Dawid P.

3

Manovic, Vasilije

3

Autores con 2 artículos

64

Autores con 1 artículo

260

Fuente: Elaboración Propia

El primero de estos autores orienta su línea de investigación a las ciencias agrarias, principalmente al estudio de la factibilidad económica para los sistemas de producción de bovinos y caprinos. Desarrolla un procedimiento para estimar la receptividad de la inversión a desviaciones negativas de presupuesto y financiamiento. Relaciona la calidad de la factibilidad técnico económica con la rentabilidad de los precios del ganado con la escala productiva y los escenarios en los que estos se desarrollan (Grünwaldt y Guevara, 2011) .
Li et al. (2018), conducen su investigación hacia la generación de energías renovables y sus diferentes usos, fundamentalmente hacia el estudio de las estrategias para el desarrollo de centrales eléctricas con requisitos de control cuadriculados de frecuencia y carga. El estudio tiene la intención de indagar acerca de la factibilidad de instalar la Temperatura Alta Almacenamiento Termal (HTTS por sus siglas en inglés) para el ciclo termal de la central eléctrica con el agua de vapor, para identificar las posiciones de carga adecuada termal y de descarga en el ciclo y para experimentar cómo puede ayudar la integración HTTS a soportar la operación cuadriculada por central eléctrica a través del modelaje matemático dinámico y simulación.
Relaciona la calidad de las inversiones, específicamente la fase pre inversión, con la calidad de las pruebas de simulación para emular el comportamiento de los diferentes parámetros estudiados. En la tabla 2 se relacionan los grados de centralidad existentes en la red (que es el número de actores de la red a los cuales un actor está directamente unido), la cantidad de autores por grado y el porcentaje significativo de autores en cada grado, siendo los autores de grado cero el 71 % del total de autores, aspecto que evidencia la tendencia de los autores a publicar de forma independiente.

Tabla 2. Cantidad de autores por grado de centralidad


Grado

Cantidad de atores

% significativo

Grado 0

234

71,00

Grado 1

57

17,00

Grado 2

22

7,00

Grado 3

4

1,00

Grado 4

13

4,00

Fuente: Elaboración Propia

De los 772 artículos analizados se extrajeron 3313 palabras clave las cuales se clasificaron y ordenaron obteniendo entre estas las de mayor frecuencia y que se muestran en la tabla 3.

Tabla 3. Frecuencia de las palabras clave


Palabras clave

Frecuencia

Factibilidad

12

Proceso inversionista

7

Estudio de factibilidad

6

Inversión

6

Actividad física

6

Gestión de riesgos

6

Simulación

6

Calidad

5

Toma de decisiones

5

Diagnóstico

5

Sostenibilidad

5

Palabras con frecuencia 4

11

Palabras con frecuencia 3

43

Palabras con frecuencia 2

160

Palabras con frecuencia 1

3030

Fuente: Elaboración Propia

En primer lugar, destacan las palabras factibilidad con un total de 12 repeticiones, seguida por proceso inversionista con 7 repeticiones, estudio de factibilidad, inversión, actividad física, gestión de riesgos y simulación con 6 repeticiones, calidad, toma de decisiones, diagnóstico y sostenibilidad con 7, 11 palabras con 4 repeticiones, 43 con 3 repeticiones, 160 con 2 y otras 3030 palabras clave con una sola frecuencia. La producción científica, de acuerdo al período estudiado, fue publicada en 431 revistas, en la figura 1 se muestran las revistas que presentaron mayor productividad, entre las cuales se encuentran en primer lugar la Revista Radiotherapy and Oncology con 43 artículos, en segundo Procedia CIRP con 29 publicaciones, en tercero Energy Procedia y Procedia Computer Science con 20 y le siguen Procedia Engineering con 17, Procedia Manufacturing con 14, Contemporary Clinical Trials Communications con 13 y Asian Journal of Surgery con 11, mientras las 423 revistas restante oscilan entre 1 y 8 publicaciones.


1
Figura 1. Productividad de artículos por revista.
Fuente: Elaboración Propia

En la figura 2 se muestran los últimos 8 años de productividad científica. El análisis evidencia que durante el transcurso del año 2012 se publicaron 5 artículos, durante los años 2013, 2014 y 2015 las publicaciones fueron ascendiendo paulatinamente a 9, 10 y 19 respectivamente, en los años 2016 y 2017 descienden a 12 y 13 publicaciones respectivamente, mientras que en el 2018 se evidencia una superproducción con 664 publicaciones y en el año 2019 solo hasta el mes de enero se habían realizado 40 publicaciones, lo que demuestra que también será un año muy productivo. Estos elementos antes expuestos corroboran el creciente interés de la comunidad científica con respecto al tema.

1
Figura 2. Cantidad de artículos por año.
Fuente: Elaboración Propia

Propuesta de variables y dimensiones para la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión

En correspondencia con los resultados obtenidos en el estudio bibliométrico, se identificaron las principales variables utilizadas como palabras clave en los artículos analizados. Se identificaron las variables: factibilidad, proceso inversionista, factibilidad económica, actividad física, gestión de riesgos, toma de decisiones, análisis económico, simulación, diagnóstico, indicadores, monitoreo, inversión, sostenibilidad, capital, implementación, capacitación, optimización, calidad y manufactura. Con estas variables se conformó un instrumento (Tabla 4), cuya validez de constructo se verificó a través del análisis factorial.
La investigación se realizó con la información primaria que proporcionaron los expertos seleccionados. La muestra utilizada fue de 13 expertos académicos y consultores, seleccionados a partir de la aplicación del procedimiento propuesto por León (2017). Los datos fueron obtenidos durante el período enero-mayo del 2019 y procesados a través de las herramientas del software Statistic Program for Social Sciences versión 19.0 para Windows.
Fue empleada una encuesta como instrumento de medición donde se plantearon 19 variables. Se utilizó una escala de Likert de cinco opciones/alternativas, la cual transita desde totalmente en desacuerdo hasta totalmente de acuerdo. Se evaluó la fiabilidad del instrumento de medición, para lo que se comprobaron los criterios de (Taylor, 2003) y (Blanchard, 2010), como se muestra en la tabla 5.

Tabla 4. Instrumento para valorar las variables a contemplar en la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión

CUESTIONARIO

Objetivo: valorar el impacto o influencia de los conceptos enunciados en la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión, como elemento base para la propuesta de indicadores para evaluarla.
Esta identificación permitirá la propuesta de las dimensiones a evaluar donde se propondrán los indicadores. Agradecemos su colaboración en la respuesta de este cuestionario y el esfuerzo en reportar los datos con alta confiabilidad. Los resultados obtenidos de su aplicación serán manejados con total confidencialidad ya que el estudio es estrictamente académico.
Instrucciones: lea cuidadosamente todo el documento y circule la respuesta seleccionada a partir de su consideración de en qué medida se debe contemplar el concepto enunciado en la evaluación de la calidad en la fase de pre inversión (1. Totalmente en desacuerdo 2. En desacuerdo 3. Indeciso 4. De acuerdo 5. Totalmente de acuerdo)

Factibilidad

1

2

3

4

5

Proceso inversionista

1

2

3

4

5

Factibilidad económica

1

2

3

4

5

Actividad física

1

2

3

4

5

Gestión de riesgos

1

2

3

4

5

Toma de decisiones

1

2

3

4

5

Análisis económico

1

2

3

4

5

Simulación

1

2

3

4

5

Diagnóstico

1

2

3

4

5

Indicadores

1

2

3

4

5

Monitoreo

1

2

3

4

5

Inversión

1

2

3

4

5

Sostenibilidad

1

2

3

4

5

Capital

1

2

3

4

5

Implementación

1

2

3

4

5

Capacitación

1

2

3

4

5

Optimización

1

2

3

4

5

Calidad

1

2

3

4

5

Manufactura

1

2

3

4

5

Fuente: Elaboración Propia

Tabla 5. Estadísticos


Estadísticos de fiabilidad

 

Estadísticos de contraste

Alfa de Cronbach

N de elementos

 

N

13

,769

19

 

W de Kendalla

,715

 

 

 

Chi-cuadrado

167,193

 

 

 

Gl

18

 

 

 

Sig. asintót.

,000

 

 

 

a. Coeficiente de concordancia de Kendall

Fuente: Elaboración propia.

En el instrumento de medición aplicado en el estudio y acorde con el criterio de Cronbach (1951) se muestra que existe alta confiabilidad y según el criterio del coeficiente de concordancia de Kendall la opinión de los expertos concuerda y es confiable (Los juicios de los expertos manifestaron un nivel de consenso mayor que 0.5 según el coeficiente de concordancia W de Kendall. Como k> 7 se comprobó el grado de significación de los juicios por medio del test de contraste Chi-cuadrado obteniendo que en ambos casos el estadígrafo calculado fue superior que el tabulado para un NC de un 95%). Con el objetivo de identificar las dimensiones en que se agruparon las variables, se realizó un análisis factorial y se verificó que la matriz de datos tuviese suficientes correlaciones para justificar la aplicación del análisis. Se comprobaron los indicadores estadísticos formales que permitieron verificar que el modelo factorial fue apropiado (tabla 6).

Tabla 6. Estadísticos para verificar modelo factorial


KMO y prueba de Bartlett

Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin.

,735

Prueba de esfericidad de Bartlett

Chi-cuadrado aproximado

582,531

Gl

18

Sig.

,000

Fuente: Elaboración propia


Se comprobó que el determinante de la matriz de correlación fue 0.000, la prueba de Bartlett (X2) de 582.531 y el KMO de 0.735. A partir de lo planteado por Mahlotra (2004), se acepta la validez del análisis. En esta investigación se tomaron 19 variables para analizar, las que se relacionan con cada una de las preguntas de la encuesta, aplicándose un total de 13 encuestas.
Para determinar el número de factores a extraer, se utilizó el método de análisis de componentes principales y el criterio de la raíz latente (autovalor (eigenvalue) de las variables, menor que 1). En su extracción se utilizó como criterio que sus eigenvalues fuesen mayores a 1. En la extracción se produjeron tres factores que explicaron el 61.37% de la varianza de los datos originales; ignorándose el resto por considerarse no significativos (tabla 7).

Tabla 7. Varianza total explicada


Componente

Autovalores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción

Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación

Total

% de la varianza

% acumulado

% acumulado

% acumulado

1

5,161

27,162

27,162

27,162

22,517

2

3,313

17,436

44,598

44,598

43,523

3

3,187

16,775

61,373

61,373

61,373

4

2,519

13,257

74,630

 

 

5

1,847

9,722

84,352

 

 

6

1,372

7,223

91,574

 

 

7

,965

5,078

96,652

 

 

8

,636

3,348

100,000

 

 

19

-4,230E-16

-2,226E-15

100,000

 

 

Fuente: Elaboración Propia

Con la finalidad de lograr soluciones de factor significativas y más simples fue necesario emplear un método rotacional por lo que se utilizó el método rotacional ortogonal VARIMAX, ya que se debería reducir el número de variables a un conjunto más pequeño de variables no correlacionadas, y que pertenecen a las funciones estratégicas y actividades claves del modelo conceptual, la rotación convergió en cinco interacciones (tabla 8).

Tabla 8. Matriz de componentes rotada

 

Componente

1

2

3

Sostenibilidad

,918

 

 

Calidad

,878

 

 

Capital

,846

 

 

Factibilidad económica

,702

 

 

Gestión de riesgos

,627

 

 

Monitoreo

,608

 

 

Capacitación

,534

 

 

Diagnóstico

 

,838

 

Manufactura

 

,837

 

Implementación

 

,811

 

Simulación

 

,763

 

Análisis económico

 

,487

 

Optimización

 

,476

 

Indicadores

 

,455

 

Actividad física

 

,349

 

Proceso inversionista

 

 

,901

Factibilidad

 

 

,831

Toma de decisiones

 

 

,757

Inversión

 

 

,480

Fuente: Elaboración Propia

Comrey (1973), plantea que los niveles de carga de los factores por encima de 0.45 se considerarán válidos, por encima de 0.55 se considerarán buenos, por encima de 0.63 se considerarán muy buenos y superiores a 0.71 son excelentes. Se puede observar en la tabla 8 que el primer y segundo componente lo integran 7 variables y el tercero 4 variables.
Se desechó la variable Actividad física debido a que su carga de asociación al segundo componente resultó menor de 0,45 resultando no ser válida. Las evaluaciones de las preguntas denotan un elevado grado de agrupamiento por cada uno de los componentes, esto permitió su delimitación y posterior denominación de las dimensiones como se muestra en la tabla 9. La denominación de los componentes obedece a la concepción de las dimensiones para evaluar la calidad de la fase de pre inversión.

Tabla 9.
Agrupación de las variables


Pregunta de la encuesta

Componente

Carga de la variable

Definición de la dimensión

Sostenibilidad

 

,918

Efectividad

Calidad

,878

Capital

,846

Factibilidad económica

,702

Gestión de riesgos

,627

Monitoreo

,608

Capacitación

,534

Diagnóstico

2

,838

Gestión

Manufactura

,837

Implementación

,811

Simulación

,763

Análisis económico

,487

Optimización

,476

Indicadores

,455

Proceso inversionista

3

,901

Continuidad

Factibilidad

,831

Toma de decisiones

,757

Inversión

,480

Fuente: Elaboración Propia

Conclusiones

  • El proceso inversionista y dentro de este la fase de pre inversión, ha tomado un interés creciente de la comunidad científica, como resultado de su papel clave para impulsar el desarrollo y lograr el éxito empresarial, a partir del incremento de las capacidades instaladas.
  • A partir de la consulta a la bibliografía especializada y otras fuentes bibliográficas a las que se tuvo acceso quedó demostrado que existen deficiencias en la evaluación de la calidad de la fase pre inversión, lo que corrobora la actualidad y pertinencia de este temática.
  • La valoración de las diversas propuestas específicas y generales desarrolladas concretadas en enfoques, metodologías y procedimientos para evaluar la fase de pre inversión con carácter metodológico permitió identificar la ausencia de un enfoque hacia la calidad en su concepción, al considerarla implícita en el proceso obviando las desviaciones y limitaciones dentro del proceso.
  • Como resultado del análisis bibliométrico realizado y la contextualización de las principales palabras clave resultantes de este, se logró identificar las variables y dimensiones a contemplar para la evaluación de la calidad de la fase de pre inversión, lo que puede constituirse como una sólida base para la propuesta de indicadores para su posterior evaluación cuantitativa.

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Síntesis curricular de los Autores
(1) MSc. Luis Alexis Aguilera-García Ingeniero Industrial (2015). Profesor Instructor, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Holguín. Doctorando en Gestión Organizacional, sus intereses investigativos abordan la Gestión de la Calidad del proceso inversionista. Email: lagarcia@uho.edu.cu  ORCID http://orcid.org/0000-0002-7346-3634

(1) DrC. Yosvani Orlando Lao-León Ingeniero Industrial (2010) y Máster en Ingeniería Industrial (2013). Doctor en Ciencias Técnicas (2017) y es Profesor Auxiliar. Metodólogo del Departamento de Comercialización de Servicios Académicos. Sus intereses investigativos versan sobre la aplicaciones de la Teoría de las Restricciones en la logística y el proceso inversionista. Email: ylaol@uho.edu.cu  ORCID http://orcid.org/0000-0001-7491-3548 

(2) Ing. Yumelys Lores-Rodríguez Ingeniera Industrial (2010). Especialista comercial de la empresa de Sistemas de Seguridad Integral (SEISA) de Holguín. Maestrante de la Maestría de Ingeniería Industrial 6ta edición, sus intereses investigativos versan sobre la Evaluación de la Calidad de la fase de pre inversión del proceso inversionista. Email: yumelis@seisa.cu ORCID http://orcid.org/0000-0003-3389-9799

 

Institución de los autores
1 Universidad de Holguín
2 Empresa de Sistemas de Seguridad Integral (SEISA) de Holguín

 


Fecha de Recepción: 27 de noviembre 2019
Fecha de Aprobación: 19 de diciembre 2019
Fecha de Publicación: 31 de enero 2020

 

 

Fecha de Recepción: 27 de noviembre 2019
Fecha de Aprobación: 19 de diciembre 2019
Fecha de Publicación: 31 de enero 2020

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