Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXX, No. 2, Abril - Junio 2024. pp. 218-232
FCES - LUZ ● ISSN:
1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como
citar: Serna, L. A., Duarte, L. S., Orozco, V., y Díez-Echavarría, L. (2024).
Sesgo hacia el presente y estructura de capital en Micro, Pequeñas y Medianas
Empresas de economías emergentes. Revista De Ciencias Sociales, XXX(2),
218-232.
Sesgo hacia el presente y estructura de
capital en Micro, Pequeñas y Medianas Empresas de economías emergentes
Serna
Montoya, Luis Alberto*
Duarte
Grisales, Liceth Smerly**
Orozco Zapata, Viviana***
Díez-Echavarría,
Luisa****
Resumen
Dado que falta
comprensión del efecto de elementos comportamentales en las decisiones de
estructuras de capital y en el contexto de
las micro,
pequeñas y medianas empresas en países en desarrollo, en este estudio se busca entender si existe, y qué papel
juega el sesgo hacia el presente
en las decisiones de estructura de capital en ese contexto. Con una encuesta
autoadministrada, se recolectó la información para estimar la relación de la estructura de capital con el sesgo hacia el
presente mediante las tasas de descuento a diferentes plazos, para
posteriormente, estimar el efecto con un modelo de regresión lineal múltiple.
Se encontró existencia del sesgo hacia el presente y, mientras más alto su
nivel, mayor proporción de deuda tiene la compañía para financiar sus activos.
Adicionalmente, la preferencia por deudas a largo plazo también se relaciona
positivamente con la deuda total. La evidencia invita a los decisores, a
cuestionar si esas elecciones son motivadas por las necesidades de la empresa o
por la impaciencia; y a los gobiernos, a proveer acceso al sistema
financiero para estas empresas que suelen ser informales. En conclusión, se
sugiere evaluar el sesgo en empresas grandes y en países desarrollados para su
respectiva comparación.
Palabras clave: Estructura de capital;
finanzas conductuales; sesgo hacia el presente; descuento cuasi-hiperbólico;
MiPYMES.
Present bias and
capital structure in Micro, Small and Medium Enterprises of emerging economies
Abstract
Given that there is a lack of understanding of the effect of behavioral
elements on capital structure decisions and in the context of micro, small and
medium-sized enterprises in developing countries, this study seeks to
understand if it exists, and what role does the bias towards the present in
capital structure decisions in that context. With a self-administered survey,
information was collected to estimate the relationship of the capital structure
with the bias towards the present through discount rates at different terms,
and subsequently estimate the effect with a multiple linear regression model.
The existence of a bias towards the present was found and, the higher its
level, the greater the proportion of debt the company has to finance its
assets. Additionally, the preference for long-term debt is also positively
related to total debt. The evidence invites decision makers to question whether
these choices are motivated by the needs of the company or by impatience; and
governments to provide access to the financial system for these companies that
are usually informal. In conclusion, it is suggested to evaluate the bias in
large companies and in developed countries for their respective comparison.
Keywords: Capital structure; behavioral finances; present bias;
quasi-hyperbolic discount; MSMEs.
Introducción
Las Micro,
Pequeñas y Medianas Empresas (MiPYMES) son el motor del desarrollo económico en
todo el mundo (Kumar, Sureka y Colombage, 2020; Navarro-Caballero
et al., 2020; Vieira et al., 2020; Mosquera, Vergel y
Bayona, 2021; Kokeyeva, Hájek y Adambekova, 2022). En Colombia, estas
empresas representan más del 97% del aparato productivo (Departamento Administrativo Nacional de Estadística [DANE], 2020) y juegan un papel crucial en la generación de empleo y
reducción de la pobreza (Departamento
Nacional de Planeación [DNP], 2020). A pesar de la relevancia de este sector productivo y del acompañamiento
del gobierno, existen todavía muchas barreras para la creación y sostenibilidad
de las MiPYMES.
Sobre la creación, Colombia es el país de Latinoamérica donde se percibe
mayor dificultad para emprender (Global
Entrepreneurship Monitor [GEM], 2021); y sobre la sostenibilidad, se
estima que las MiPYMES no sobrepasan los 5 años de vida (DANE, 2020; Romero et al., 2022). Algunas de
las causas de esta situación son: La debilidad institucional para apoyar el
ecosistema emprendedor, los bajos niveles de tecnología e innovación, la
escasez de financiamiento, y las pocas competencias empresariales que tienen
sus administradores (DNP, 2020).
Una de esas competencias es la capacidad de planear estratégicamente
que, en el contexto empresarial, implica definir unos objetivos a corto,
mediano y largo plazo, incluyendo los pasos y la gestión de los recursos para
lograrlos (Nag, Hambrick y Chen, 2007). Es en la planeación estratégica donde la
asignación del capital de inversión se convierte en un factor determinante en
la creación, sostenibilidad y crecimiento de las empresas. Ese proceso visional
converge en la toma de decisiones sobre la combinación de formas de
financiación de esos objetivos o, en otras palabras, en una planeación de
inversiones y su estructura de capital (Kumar et al., 2020; Kokeyeva et al., 2022).
Existen diferentes variables que pueden influir en las decisiones de la
estructura de capital como: La antigüedad de la empresa, el tamaño, la
rentabilidad esperada, y la posibilidad de crecimiento (Eldomiaty y
Azim, 2008; Ezeoha y Okafor, 2010; Köksal y Orman, 2015; Kolandaisamy et al.,
2017; Ezenwakwelu et al., 2019; Zunckel
y Nyide, 2019; Vieira et al., 2020; Lussuamo y Serrasqueiro, 2021; Zabri, Ahmad y Adonia, 2021; Dube et al., 2022; Kokeyeva
et al., 2022),
entre otras características personales y psicológicas del decisor.
El estudio de estas últimas ha cobrado interés en los últimos años con
la aparición de las finanzas del
comportamiento, área en la que se asume que el modelo tradicional de
racionalidad e información perfecta funciona muy bien para explicar algunos
fenómenos económicos y financieros, pero existen otros lejos de poder ser
explicados mediante ese paradigma de racionalidad (Roa, 2010; Murphy, 2013). En otras palabras, la racionalidad
perfecta asume que las decisiones de las personas están gobernadas únicamente
por la maximización de los beneficios, pero no tienen en cuenta otros aspectos
personales y del entorno que resultan fundamentales (Kahneman y Tversky, 1979).
Las inconsistencias de racionalidad se conocen como sesgos, y en este
trabajo es de interés el sesgo hacia
el presente. Este último se define como la preferencia de los beneficios
en el corto plazo a pesar de que los de largo plazo sean mejores (Thaler, 1981; Kumar
et al., 2020; Kim, 2022). A pesar de que el estudio sobre esa impaciencia a nivel gerencial no ha
recibido la suficiente atención (Graham, Harvey
y Puri, 2013), se ha evidenciado que, por ejemplo, administradores con sesgo hacia el presente prefieren
invertir en activos con mayor riesgo (Chunxiang, Li y Wang, 2016), pagan
dividendos más rápido (Chen, Li y Zeng, 2014), y prefieren mayores niveles de endeudamiento
con vencimientos más cortos (Hastings y
Mitchell, 2020).
La mayoría de los estudios sobre los influenciadores de las decisiones
de estructura de capital se han enfocado en variables de mercado, en contextos
de países desarrollados y para empresas grandes (Lussuamo y Serrasqueiro, 2021) entonces, resulta relevante entender
el papel que juega el sesgo hacia el
presente en las decisiones de estructura de capital en las MiPYMES,
donde parece haber más efecto (Kim, 2022), y en economías emergentes. Por lo anterior, en este estudio se
responden las preguntas: ¿Los empresarios de MiPYMES en
una economía emergente presentan sesgo hacia el presente? Si existe el sesgo hacia
el presente, ¿hay relación con la estructura de capital de su negocio?
Como Antioquia es el departamento con más MiPYMES en Colombia, el Valle
de Aburrá es la subregión que más aporta al crecimiento del Producto Interno
Bruto (PIB), con un porcentaje de participación en el 2021 del 37%
aproximadamente (DANE, 2020); y Medellín,
cuenta con una relativamente alta cultura de emprendimiento (Graham, 2013), este trabajo se enfocará en esa ciudad y su
área metropolitana.
Es así como
este estudio evalúa la presencia del sesgo hacia el presente de empresarios, y
su relación con la estructura de capital de su negocio. El entendimiento de los factores aporta a una
mayor claridad para la definición de los planes estratégicos más adecuados, contribuyendo
a la estabilidad y crecimiento de este sector económico. En ese sentido, este
trabajo apunta al objetivo de Desarrollo Sostenible 8: Trabajo decente y
crecimiento económico.
1. Fundamentación teórica
1.1. MiPYMES
en economías emergentes
Las MiPYMES son negocios que se caracterizan por su tamaño, abarcando una gama de
entidades que varían en escala y capacidad operativa. Esa definición depende de
factores como el número de empleados, el volumen de negocios anual o los
activos totales. Estas empresas son reconocidas por sus importantes
contribuciones al desarrollo económico, la creación de empleo y el fomento de
la innovación. En el caso de Colombia, “las MiPYMES
representan más del 99% de las empresas del país, generan aproximadamente 79%
del empleo y aportan 40% al Producto Interno Bruto” (ANIF Centro de Estudios
Economicos, 2021, párr. 1).
El papel de las
MiPYMES en las economías desarrolladas difiere del de las economías emergentes
en varios aspectos. En las economías desarrolladas, ellas a menudo sirven como motores
de innovación y contribuyen a la diversificación económica; mientras que, en
las economías emergentes, las MiPYMES frecuentemente funcionan como la columna
vertebral de la economía, brindando oportunidades de empleo y contribuyendo a
la reducción de la pobreza (Rocha-Bello,
Arévalo-Chaparro y Cocunubo-Huérfano, 2018).
En países como Colombia, donde las MiPYMES tienen niveles de
informalidad promedio superiores al 70% (DANE,
2023), la estructura de capital de estas empresas depende en gran medida
de fuentes informales de financiamiento, las cuales son escasas y hacen que el
costo de la deuda sea alto (Fernández, 2020).
Esa situación, acompañada de la falta de educación financiera, puede sesgar la
planeación de financiación y, con ello, la estructura de capital.
1.2.
Las preferencias temporales, la utilidad del dinero y las tasas de descuento
Los cambios de preferencias en el tiempo que tienen las personas son un
tema ampliamente estudiado. Bass (1974),
sustenta que una posible causa de ese comportamiento es el cambio en el estado
de ánimo y los gustos; Ainslie (1975),
explica que las personas se sienten atraídas desproporcionadamente por las
recompensas inmediatas; y Winston (1980),
reconoce que el decisor elije “saltando” entre su preferencia al presente o su
preferencia al futuro, las cuales están en conflicto. En esa misma línea, Thaler y Shefrin (1981) señalan que las
personas se comportan como si tuvieran dos conjuntos de preferencias
coexistentes y mutuamente inconsistentes: Una relacionada con el largo plazo
(planificador); y la otra con el corto plazo (hacedor).
El sesgo hacia el presente
es la preferencia de los beneficios en el corto plazo a pesar de que los de
largo plazo sean mejores (Thaler, 1981; Kumar et
al., 2020; Kim, 2022), es decir, cuando la utilidad es mayor en el
presente. La
teoría de la utilidad se refiere a la representación numérica del nivel de
satisfacción que un individuo tiene de, por ejemplo, el dinero (Fishburn, 1968; Kahneman y Tversky, 1979). La
utilidad 
que perciben las personas
de un mismo monto de dinero 
difiere según el individuo
y el tiempo, y es posible estimarla mediante una tasa de descuento 
(Harrison, Lau y Williams, 2002).
Esa relación entre la utilidad y la tasa de descuento, que
es exponencial, puede escribirse como se muestra en la Ecuación 1, donde 
, es la utilidad de un pago monetario en el tiempo 
; 
, es el tiempo de espera de un pago monetario mayor; 
, es la utilidad del pago monetario mayor; y, 
es la tasa de
descuento (Meier y Sprenger, 2007).
[1]
Independientemente del momento inicial , para un mismo individuo y período de espera , la tasa de descuento 
debe ser igual para
que sea el caso de preferencias consistentes en el tiempo (Laibson, 2011). En los casos donde no ocurre
que la tasa de descuento exponencial sea igual, la Ecuación 1 se queda corta
para representar la inconsistencia, y es necesario recurrir a un descuento
cuasi-hiperbólico, como se muestra en la Ecuación 2, donde 
, indica la preferencia temporal (Meier y Sprenger, 2007; Cheung, Tymula y
Wang, 2021). Cuando 
existen preferencias
hacia el presente y la persona se caracteriza como hacedora; cuando 
el decisor es
consistente; y, cuando 
existen preferencias
hacia el futuro, siendo una persona planificadora.
[2]
En este estudio interesa el caso en el que , entonces la Ecuación 2, se caracteriza por representar
utilidades donde, en el corto plazo, el dinero genera más satisfacción que en
el largo plazo (Laibson, 2004), es decir,
utilidades cuando hay sesgo hacia el presente.
2. Metodología
2.1.
Recolección de información
Los datos se
recolectaron a través de una encuesta autoadministrada vía Google Forms durante septiembre y octubre de 2022, a través de un
muestreo no probabilístico por conveniencia (Hernández,
Fernández y Baptista, 2014) a empresarios de la ciudad de Medellín-Colombia,
encargados de las decisiones de inversión. Se obtuvieron 98 respuestas
validadas, donde cada una se compone de tres secciones: Los datos demográficos
del empresario que responde, los datos de la empresa, y la información para
medir las preferencias temporales. Las preguntas de la última sección son las
que aparecen en el Cuadro 1.
Cuadro 1
Preguntas
para evaluar las preferencias temporales
|
|
Preguntas |
A |
B |
|
Marco de
largo plazo |
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$100.250 en dos semanas |
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$100.500 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$101.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$102.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$103.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$104.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$105.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$106.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$108.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$110.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$112.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$114.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$117.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$120.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$125.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$130.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$140.000 en dos semanas |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 en una semana |
$150.000 en dos semanas |
|
|
Marco de
corto plazo |
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$101.000 en una semana |
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$102.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$103.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$104.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$105.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$107.500 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$110.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$115.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$120.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$125.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$130.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$135.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$140.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$145.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$150.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$160.000 en una semana |
|
|
¿Cuál
opción prefiere entre A y B? |
$100.000 hoy |
$170.000 en una semana |
Fuente: Elaboración propia, 2023 a partir de Meier y Sprenger (2007); Kim (2022); y, Kim y Nguyen
(2022).
2.2. Medición
de las preferencias temporales
Las preferencias temporales y el sesgo hacia el presente, se midieron con la información recolectada en la tercera parte de la encuesta, que tiene preguntas reportadas y validadas en trabajos como los de Meier y Sprenger (2007); Kim (2022); y Kim y Nguyen (2022), dividida en dos marcos. En el marco de largo plazo, se presentó a los empresarios indicar su preferencia de una serie de elecciones binarias entre recibir una recompensa económica de $100.000 en una semana versus otra recompensa mayor en dos semanas; y en el marco de corto plazo, se presentó otra serie de elecciones binarias entre una recompensa de $100.000 a recibir hoy versus otra recompensa mayor en una semana. Note que para ambos marcos de preguntas la diferencia en la cual se estaría recibiendo la recompensa es la misma: Siete días.
Como las segundas recompensas son mayores y crecientes a medida que se
avanza en las preguntas, entonces, interesa identificar el valor 
para el cual el decisor prefiere
ser más paciente para obtenerla: Mientras ese valor sea más grande, menor es la
utilidad de la recompensa inicial (Kim y Nguyen, 2022).
Para cada individuo 
se calcula la tasa de descuento
de largo plazo 
y de corto plazo 
según la Ecuación 3 (Meier y Sprenger, 2007), que es la proporción a
la que se reduce la utilidad de los $100.000 por los siete días de espera.
[3]
Las
preferencias temporales 
de cada individuo se calcula como se
muestra en la Ecuación 4, donde 
se asocia a un decisor
sesgado hacia el futuro (porque es más paciente a corto plazo que a largo
plazo); 
a un decisor con
preferencias consistentes (porque sus tasas de descuento son iguales); y, 
se asocia a un
decisor sesgado hacia el presente (porque es más paciente a largo plazo) (Kim y Nguyen,
2022).
[4]
2.3. Estimación
de la relación entre el sesgo hacia el presente y la estructura de capital
Para estimar la relación de la estructura de capital con el sesgo hacia el
presente, se utilizó un modelo de regresión lineal múltiple mediante R Studio,
como se describe en la Ecuación 5, y en el Cuadro 2 se describen las variables.
Las variables independientes se eligieron con base en la literatura.
[5]
Note que las
primeras cuatro variables independientes de la ecuación 5 son características
de la empresa, y las últimas cuatro son características del decisor. Se resalta
que, como un indicador de la estructura de capital, se tomará como variable
dependiente el índice de endeudamiento 
de la compañía.
Adicionalmente, en
este trabajo es de interés el sesgo hacia el presente, es decir, los individuos
con 
. Para estos casos se maneja un 
indicando que,
mientras más grande es 
, más sesgado está el decisor.
Cuadro 2
Descripción de variables
|
Variable |
Notación |
Descripción |
Valor/unidades |
|
Deuda |
|
Variable dependiente. Variable de la
empresa. Proporción de deuda que la compañía tiene para financiar las
inversiones. Estructura de capital = deuda +
patrimonio = 1 |
[proporción] 0.0 – 1.0 |
|
Tamaño |
|
Variable independiente. Variable de la
empresa. Número de empleados que tiene la empresa. |
[personas] |
|
Antigüedad |
|
Variable independiente. Variable de la
empresa. Número de años, o porción, que la empresa lleva funcionando. |
[años] |
|
Rentabilidad |
|
Variable independiente. Variable de la
empresa. Rentabilidad mensual que espera el empresario. |
[proporción] 0.0 – 1.0 |
|
Deuda a largo plazo |
|
Variable independiente. Variable de la
empresa. Proporción de la deuda a largo plazo con respecto al total de la
deuda. Deuda = deuda a corto plazo + deuda a
largo plazo = 1 |
[proporción] 0.0 – 1.0 |
|
Edad |
|
Variable independiente. Variable del
decisor. Edad del decisor. |
[años] |
|
Sexo |
|
Variable independiente. Variable del
decisor. Sexo del decisor. |
0= Masculino 1 = Femenino |
|
Escolaridad |
|
Variable independiente. Variable del
decisor. Nivel máximo de escolaridad que el decisor ha alcanzado. |
0= Sin dato 1 = Primaria 2 = Secundaria 3 = Técnica 4 = Tecnológica 5 = Profesional 6 = Posgradual |
|
Sesgo hacia el presente |
|
Variable del decisor. |
[proporción] 0.0 – 1.0 |
Fuente: Elaboración propia, 2023.
3. Resultados y discusión
En la Tabla 1,
se muestran las características de las variables. En general, las empresas
hacen parte del sector comercial, son jóvenes (promedio de 5 años de vida),
microempresas (en promedio 5 empleados), y financian con deuda cerca del 43% de
la inversión (82,6% asociado a 81 empresas), independiente del sector del cual
hacen parte. Según el DANE (2023), mientras más pequeña sea la empresa, hay mayor probabilidad de que sea
informal, y eso suele ser sinónimo de que los costos de la deuda sean más altos
(Fernández, 2020). En cuanto a las
características del decisor, se observa que la muestra se compone
principalmente de personas jóvenes (en promedio 33 años) y con nivel de
escolaridad técnico.
Tabla 1
Estadística descriptiva
|
Variable |
Obs. |
Media |
Desviación estándar |
Min |
Max |
|
|
Edad |
98 |
33.13 |
8.51 |
18.00 |
58.00 |
|
|
Sexo |
Femenino |
44 |
- |
- |
- |
- |
|
Masculino |
54 |
- |
- |
- |
- |
|
|
Escolaridad |
98 |
3.57 |
1.48 |
1.00 |
6.00 |
|
|
Sector |
Comercial |
66 |
- |
- |
- |
- |
|
Servicios |
22 |
- |
- |
- |
- |
|
|
Otros |
10 |
- |
- |
- |
- |
|
|
Tamaño |
98 |
5.33 |
7.95 |
1.00 |
60.00 |
|
|
Antigüedad |
98 |
5.36 |
6.22 |
0.25 |
32.00 |
|
|
Rentabilidad esperada |
98 |
0.30 |
0.19 |
0.02 |
0.90 |
|
|
Proporción financiación con activos |
98 |
0.57 |
0.31 |
0.00 |
1.00 |
|
|
Proporción financiación con deuda |
98 |
0.43 |
0.31 |
0.00 |
1.00 |
|
|
Deuda a corto plazo |
81 |
0.35 |
0.31 |
0.00 |
1.00 |
|
|
Deuda a largo plazo |
81 |
0.37 |
0.32 |
0.00 |
1.00 |
|
|
Sesgo hacia el presente |
66 |
0.21 |
0.15 |
0.0049 |
0.47 |
|
Fuente: Elaboración propia, 2023.
En el Gráfico I,
se muestra que la mayoría de los emprendedores (67%) tiene preferencia temporal
sesgada hacia el presente, es decir, que hay más utilidad en el dinero percibido
en el presente con respecto a un mayor valor obtenido en el futuro. Este
resultado es consecuente con Graham (2013),
quien también encontró la presencia del sesgo en la población de Medellín. Esta
proporción de personas hacedoras
incurrían en un costo de oportunidad que se debe descontar de la utilidad
esperada por postergar la consecución de la financiación (Thaler y Shefrin, 1981; Shefrin y Thaler, 1988), entonces deben tener la
suficiente conciencia para evaluar la relación costo-beneficio de la espera.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
Gráfico I: Preferencias temporales de
los empresarios.
En adelante se
presentan los resultados con las 66 observaciones (67% de la muestra inicial)
donde se evidencia sesgo hacia el presente. En la Tabla 2, se observa baja
correlación entre las variables independientes, donde la más alta es de 0.52,
entre el sesgo 
y la deuda a largo
plazo 
. En cuanto a las variables independientes y la dependiente, se presume que cuatro variables
(
, 
, 
y 
) no explican la deuda 
, puesto que su correlación
absoluta es menor a 0.2.
Tabla
2
Matriz
de correlación entre las variables
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
||||||||
|
|
0.41 |
1 |
|||||||
|
|
-0.08 |
0.28 |
1 |
||||||
|
|
-0.55 |
0.23 |
0.02 |
1 |
|||||
|
|
0.74 |
0.22 |
-0.13 |
-0.34 |
1 |
||||
|
|
-0.19 |
-0.1 |
0.23 |
0.19 |
-0.08 |
1 |
|||
|
|
-0.07 |
-0.07 |
-0.01 |
0.06 |
-0.01 |
0.21 |
1 |
||
|
|
0.17 |
0.24 |
-0.03 |
0.09 |
0.18 |
0.39 |
0.19 |
1 |
|
|
|
0.76 |
0.5 |
0.07 |
-0.48 |
0.52 |
-0.12 |
-0.07 |
0.12 |
1 |
Fuente: Elaboración propia, 2023.
En la Tabla 3,
se presentan tres modelos de regresión lineal múltiple. Sobre los modelos 1 y
2, como era de esperarse, las variables que no tienen correlación con la
variable independiente resultaron no ser significativas para explicar la deuda en la compañía. Si
bien el modelo 2 tiene variables no significativas, es el que mejor 
ajustado y estadístico F
tiene; por ello se acude al análisis de varianza (ver Tabla 4) para evaluar las
diferencias con respecto al modelo 3 que contempla únicamente las variables
significativas.
Tabla 3
Coeficientes de los modelos
para explicar la estructura de capital de las MiPYMES de Medellín
|
|
|
|
|
|
|
0.216756* |
0.223458* |
0.13321** |
|
|
(2.279) |
(2.415) |
(2.724) |
|
|
0.004422 |
|
|
|
|
(0.686) |
|
|
|
|
-0.002234 |
|
|
|
|
(-0.582) |
|
|
|
|
-0.325256** |
-0.328841** |
-0.26783** |
|
|
(-2.695) |
(-2.781) |
(-2.741) |
|
|
0.411605*** |
0.413339*** |
0.44768*** |
|
|
(5.638) |
(5.865) |
(6.181) |
|
|
-0.002910 |
-0.003722 |
|
|
|
(-1.113) |
(-1.569) |
|
|
|
-0.013392 |
|
|
|
|
(-0.326) |
|
|
|
|
0.019583 |
0.023295 |
|
|
|
(1.176) |
(1.528) |
|
|
|
0.836918*** |
0.876078*** |
0.93741*** |
|
|
(4.684) |
(5.529) |
(5.726) |
|
|
0.7535 |
0.7628 |
0.7508 |
|
|
25.84 en 8 y 57 gl |
42.81 en 5 y 60 gl |
66.28 en 3 y 62 gl |
|
|
2.57e-16 |
2.2e-16 |
2.2e-16 |
Nota:
Valores t en paréntesis. Cód. Signif: *** 0; ** 0.001; * 0.01; 0.05, 0.1
y 1.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
Tabla 4
Análisis de Varianza
|
|
Res.Df |
RSS |
Df |
Sum of Sq |
F |
Pr (>F) |
|
Modelo 2 |
60 |
1.4611 |
|
|
|
|
|
Modelo 3 |
62 |
1.5447 |
-2 |
-0.083562 |
1.7157 |
0.1885 |
Fuente: Elaboración propia, 2023.
Con la ANOVA de
los modelos 2 y 3, se encontró que el valor p del estadístico F es mayor que
0.05, es decir que hay una probabilidad muy baja de que las variables edad y escolaridad del decisor añada detalle a la varianza explicada de
la deuda . Así es como se obtiene la Ecuación 6, que presenta el
tipo y la magnitud de relación entre la deuda y las variables que
la explican.
[6]
De las
variables propias de la empresa, la rentabilidad esperada 
y la deuda a largo plazo 
son las que explican
el comportamiento de la deuda total. Se encontró una relación negativa: Si se
aumenta en un punto la rentabilidad esperada mensual , la deuda decrece en 0.27. En
los trabajos de Sogorb-Mira (2005); y, Köksal y Orman (2015), también se confirma que
hay una relación negativa entre la rentabilidad esperada y la deuda de la
compañía, dado que, según la teoría de pecking-order el individuo optará en principio por la
financiación con activos propios o ganancias retenidas, seguido por la deuda y,
como última opción, emitirá acciones (Eldomiaty
y Azim, 2008).
Por otra parte,
se encontró una relación positiva, la financiación de inversiones con deuda y la preferencia de
deudas a largo plazo 
: Un punto de aumento en la deuda a largo plazo implica un
aumento de 0.45 en la deuda en general. Este resultado tiene implicaciones
importantes por la coincidencia de vencimientos: Es adecuado si la deuda a
largo plazo se sustenta en la financiación de activos fijos porque se espera
que la vida de un activo y la duración del préstamo utilizado para financiarlo
sean aproximadamente iguales (Thompson, 2008);
pero no es adecuado si se aumenta la deuda a largo plazo para postergar las
obligaciones y tener mayor flujo de efectivo en el presente (sesgo hacia el
presente).
De las
características del decisor, es el sesgo hacia el presente 
el que determina la
deuda, además de ser la variable que tiene mayor impacto entre las estudiadas. Existe una relación
positiva entre la financiación de inversiones con deuda y el sesgo hacia el
presente : Un punto de aumento en el sesgo de los emprendedores se
traduce en un aumento de 0.94 en la proporción de la deuda de su compañía.
Este resultado
es consecuente con autores como Fehr (2002);
Heidhues y Koszegi (2010); y, Meier y Sprenger (2007), quienes concluyen
que la impaciencia en el decisor se asocia a mayor deuda. Resulta problemático
si la priorización de la deuda se debe a que las
compañías están pagando dividendos motivados por el deseo de tener dinero en el
presente y no tiene suficientes ganancias retenidas para financiarse, situación
que confirma Chen et al. (2014).
Conclusiones
La evidencia empírica sobre la relación entre preferencias temporales y
el endeudamiento para la financiación de inversiones corporativas es limitada y
no concluyente, entonces este estudio apunta a entender si existe, y el papel
que juega el sesgo hacia el presente
en las decisiones de estructura de capital en las MiPYMES de economías
emergentes.
Se encontró que, independiente del sector económico, la mayoría de los
empresarios de MiPYMES de Medellín, Colombia, son sesgados hacia el presente: El
dinero en el presente tiene más utilidad que un monto mayor en el futuro. Adicionalmente,
existe una relación positiva entre la existencia del sesgo hacia el presente
del decisor y la proporción de la deuda que es a largo plazo, con la proporción
de deuda total en la estructura de capital.
Si bien las
decisiones de estructura de capital dependen de muchos elementos del mercado,
la compañía y los decisores, se invita a los empresarios a cuestionar si: (i) Hay
aumento de la deuda a largo plazo con el fin de postergar las obligaciones; y,
(ii) hay aumento de la deuda total para financiarse porque en la empresa se
están pagando dividendos. Las dos situaciones no son inadecuadas per-sé,
pero lo son si ellas nacen del deseo de tener dinero en el
presente sin dar prioridad a las condiciones y necesidades de la compañía que
apunten a su estabilidad y eventual crecimiento. Se concluye entonces que las
preferencias del decisor son características fundamentales que se deben
considerar al momento de una planeación estratégica de la compañía.
Este trabajo tiene implicaciones para el Objetivo de Desarrollo
Sostenible 8: Trabajo decente y crecimiento económico. Primero, al saber que
los decisores tienen una utilidad percibida mayor en el presente que en el
futuro, pueden sucumbir a adquirir deuda a mayor costo por su probable
situación de informalidad, lo que no es adecuado para la sostenibilidad y
crecimiento de la empresa. Este hallazgo debe permear las acciones no solo de
los empresarios para que tomen decisiones bien deliberadas, sino también al
gobierno para que facilite educación y servicios financieros que apunten a la
sostenibilidad.
Ese rol del gobierno se relaciona con la meta “8.3 Promover políticas
orientadas al desarrollo que apoyen las actividades productivas, la creación de
puestos de trabajo decentes, el emprendimiento, la creatividad y la innovación,
y fomentar la formalización y el crecimiento de las microempresas y las
pequeñas y medianas empresas, incluso mediante el acceso a servicios
financieros”. El éxito de esta meta llevaría a mejorar directamente la “8.1
Mantener el crecimiento económico per cápita de conformidad con las
circunstancias nacionales y, en particular, un crecimiento del producto interno
bruto de al menos el 7% anual en los países menos adelantados”.
Dentro de las
limitaciones del estudio está el protocolo utilizado en la encuesta. Se conoce
que un individuo revela más fácilmente sus preferencias cuando hay pagos reales
que cuando no. Adicionalmente, para futuros estudios se recomienda ampliar, no
solo el número de respuestas, sino también el alcance a estudiar a las grandes
compañías, para poder comparar las preferencias en el tiempo de los decisores y
su efecto en la estructura de capital en todos los contextos.
Referencias bibliográficas
Ainslie, G. (1975). Specious reward: A behavioral
theory of impulsiveness and impulse control. Psychological Bulletin, 82(4),
463-496. https://doi.org/10.1037/h0076860
ANIF Centro de Estudios Economicos (9 de diciembre de 2021). Retos y oportunidades de las Pymes. ANIF. https://www.anif.com.co/comentarios-economicos-del-dia/retos-y-oportunidades-de-las-pymes/
Bass, F. M. (1974). The theory of stochastic preference
and brand switching. Journal of Marketing, 11(1), 1-20. https://doi.org/10.2307/3150989
Chen, S., Li, Z., y Zeng, Y. (2014). Optimal dividend strategies with time-inconsistent preferences. Journal
of Economic Dynamics and Control, 46, 150-172. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2014.06.018
Cheung, S. L., Tymula, A., y Wang, X. (2021). Quasi-Hyperbolic Present Bias: A meta-analysis.
Discussion Paper No. 14625IZA.
Institute of Labor Economics,. https://docs.iza.org/dp14625.pdf
Chunxiang, A., Li, Z., y Wang, F. (2016). Optimal
investment strategy under time-inconsistent preferences and high-water mark
contract. Operations Research Letters, 44(2), 212-218.
https://doi.org/10.1016/j.orl.2015.12.013
Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE (2020).
Boletín Técnico: Encuesta de
Micronegocios – Emicron Año 2019. DANE. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/ech/micro/bol-micronegocios-2019.pdf
Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE (2023).
Índice multidimensional de informalidad empresarial:
2019-2022. DANE. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/experimentales/industria-manufacturera/pres-imie-2022.pdf
Departamento Nacional de Planeación - DNP (2020). Documento Conpes 4011: Política nacional de
emprendimiento. DNP. http://hdl.handle.net/20.500.12324/36737
Dube, T., Brummer, L. M., Hall, J. H., y Mvita, M. F.
(2022). Relationship between black ownership, capital structure and company
performance. South African Journal of Economic and Management Sciences, 25(1),
a4419. https://doi.org/10.4102/sajems.v25i1.4419
Eldomiaty, T. I., y Azim, M. H.
(2008). The dynamics of capital structure and heterogeneous systematic
risk classes in Egypt. International Journal of Emerging Markets, 3(1),
7-37. https://doi.org/10.1108/17468800810849204
Ezenwakwelu, C.,
Onyeama, C. A., Osanebi, C. O., Emengini, E. S., y Abugu, J. O. (2019). Capital structure determinants and performance of startup firms in
developing economies: A conceptual review. Academy of Entrepreneurship
Journal, 25(3), 1-9. https://www.abacademies.org/articles/Capital-structure-determinants-and-performance-of-startup-firms-in-1528-2686-25-3-273.pdf
Ezeoha, A. E., y Okafor, F. O.
(2010). Local corporate ownership and capital structure
decisions in Nigeria: A developing country perspective. Corporate Governance,
10(3), 249-260. https://doi.org/10.1108/14720701011051893
Fehr, E. (2002). The economics of impatience. Nature, 415, 269-272. https://doi.org/10.1038/415269a
Fernández, C. (2020). Informalidad
empresarial en Colombia. Coyuntura Económica: Investigación Económica y
Social, L, 133-168. https://www.repository.fedesarrollo.org.co/handle/11445/4055
Fishburn, P. C. (1968). Utility Theory. Management Science, 14(5), 335-378. https://doi.org/10.1287/mnsc.14.5.335
Global Entrepreneurship Monitor - GEM
(2021). 2020/2021 Global Report. Global Entrepreneurship Monitor. https://www.gemconsortium.org/report/gem-20202021-global-report
Graham, J. (2013). The FII Model as an Investment in
Patience: Exploring time preferences in Medellin [Master´s Thesis, The University of San Francisco]. https://repository.usfca.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1126&context=thes
Graham, J. R., Harvey, C. R., y Puri, M. (2013).
Managerial attitudes and corporate actions. Journal of Financial Economics,
109(1), 103-121. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2013.01.010
Harrison, G. W., Lau, M. I., y Williams, M. B. (2002).
Estimating individual discount rates in Denmark: A field experiment. American
Economic Review, 92(5), 1606-1617. https://doi.org/10.1257/000282802762024674
Hastings, J., y Mitchell, O. S. (2020). How financial
literacy and impatience shape retirement wealth and investment behaviors. Journal
of Pension Economics and Finance, 19(1), 1-20. https://doi.org/10.1017/S1474747218000227
Heidhues, P., y Koszegi, B. (2010). Exploiting Naïvete
about Self-Control in the Credit Market. American Economic
Review, 100(5), 2279-2303. https://doi.org/10.1257/AER.100.5.2279
Hernández, R., Fernández, C., y Baptista, M. D. P. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill/ Interamericana Editores, S.A. de C.V.
Kahneman, D., y Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2),
263-292. https://doi.org/10.2307/1914185
Kim, H. T. (2022). On the relationship between
managers’ preferences and debt financing: Evidence from Vietnamese firms. Post-Communist
Economies, 34(4), 423-444. https://doi.org/10.1080/14631377.2021.1918958
Kim, H. T., y Nguyen, Q. (2022). An exploration on the
nexus between managers’ present bias and corporate investment. Applied
Economics Letters, 29(2), 150-154. https://doi.org/10.1080/13504851.2020.1861186
Kokeyeva, S., Hájek, P., y
Adambekova, A. (2022). Small firms’ capital structure and
performance. Economic Studies Journal, 31(4), 128-144. https://www.iki.bas.bg/Journals/EconomicStudies/2022/2022-4/08_Samal-Kokeyeva.pdf
Köksal, B., y Orman, C. (2015). Determinants of capital structure: evidence from a major developing
economy. Small Business Economics, 44(2), 255-282. https://doi.org/10.1007/s11187-014-9597-x
Kolandaisamy, I., Marimuthu, M.,
Maran, K., Sulasi, S., y Fahmida. (2017). Small businesses and effect
of capital structure: A conceptual review. International Journal of Economic
Research, 14(19), 365-370. https://serialsjournals.com/abstract/54820_29.pdf
Kumar, S., Sureka, R., y Colombage,
S. (2020). Capital structure of SMEs: a systematic literature
review and bibliometric analysis. Management Review Quarterly, 70(4), 535-565. https://doi.org/10.1007/s11301-019-00175-4
Laibson, D. (2004). Golden eggs and hyperbolic
discounting. In C. F. Camerer, G.
Loewenstein y M. Rabin (Eds.), Advances in Behavioral Economics (pp. 429-457). Princeton University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvcm4j8j.20
Lussuamo, J., y Serrasqueiro, Z.
(2021). What are the determining factors in the capital
structure decisions of small and medium-sized firms in Cabinda, Angola? Revista
Contabilidade e Financas, 32(87), 476-491. https://doi.org/10.1590/1808-057X202110920
Meier, S., y Sprenger, C. (2007). Impatience and credit
behavior: Evidence from a field experiment. FRB of Boston Working Paper, (07-03), 1–43. https://doi.org/10.2139/ssrn.982398
Mosquera, A., Vergel, D., y Bayona, R. A. (2021).
Herramientas tecnológicas en micro, pequeñas y medianas empresas colombianas:
Una necesidad estratégica frente al Covid-19. Revista de Ciencias Sociales
(Ve), XXVII(E-4), 61-75. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i.36994
Murphy, D. S. (2013). Las decisiones de los inversionistas a
través del lente de la economía del comportamiento. Contabilidad y Negocios, 15(8), 5-14. https://doi.org/10.18800/contabilidad.201301.001
Nag, R., Hambrick, D. C., y Chen, M.-J. (2007). What is
strategic management, really? Inductive derivation of a consensus definition of
the field. Strategic Management Journal, 28(9), 935-955. https://doi.org/10.1002/smj.615
Navarro-Caballero, M., Hernández-Fernández, L.,
Navarro-Manotas, E., y Hernández-Chacín, J. (2020). Innovación en las micro,
pequeñas y medianas empresas familiares del sector manufacturero del
Atlántico-Colombia. Revista de Ciencias
Sociales (Ve), XXVI(4), 124-144. https://doi.org/10.31876/rcs.v26i4.34653
Roa, M. J. (2010). Racionalidad,
uso de información y decisiones financieras. Documento No. 478. Centro de Investigación y Docencia Económicas
(CIDE). https://cide.repositorioinstitucional.mx/jspui/bitstream/1011/405/1/000101143_documento.pdf
Rocha-Bello, K. J., Arévalo-Chaparro, N. V., y
Cocunubo-Huérfano, L. C. (2018). Las PYME en economías emergentes: El
emprendimiento empresarial en Chile como factor determinante en el desarrollo
económico de la última década. Punto de Vista, 9(2 (14), 1-21. https://doi.org/10.15765/pdv.v9i14.1176
Romero, J., Gutiérrez, J. M., Barrios, J. R., y Núñez, O. A.
(2022). Financiamiento de micro y pequeñas empresas familiares del sector
confección de Barranquilla – Colombia. Revista de Ciencias Sociales (Ve),
XXVIII(4), 230-244. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i4.39127
Shefrin, H. M., y Thaler, R. H. (1988). The behavioral
life-cycle hypotesis. Economic Inquiry, 24(4), 609-643. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.1988.tb01520.x
Sogorb-Mira, F. (2005). How SME uniqueness affects
capital structure: Evidence from a 1994-1998 Spanish data panel. Small
Business Economics, 25(5), 447-457. https://doi.org/10.1007/s11187-004-6486-8
Thaler, R. (1981). Some empirical evidence on dynamic
inconsistency. Economics Letters, 8(3), 201-207. https://doi.org/10.1016/0165-1765(81)90067-7
Thaler, R. H., y Shefrin, H. M. (1981). An economic
theory of self-control. Journal of Political Economy, 89(2), 392-406.
https://doi.org/10.1086/260971
Thompson, D. (2008). Financial Management.
Thompson Rivers University.
Vieira, K. M., Valcanover, V. M.,
Potrich, A. C. G., y Cavalheiro, E. A. (2020). My business and I:
Entrepreneur personality traits and capital structure choice. RAM. Revista
de Administracao Mackenzie, 21(6), 1-33. https://doi.org/10.1590/1678-6971/ERAMD200300
Winston, G. C. (1980). Addiction and backsliding: A theory
of compulsive consumption. Journal of Economic Behavior & Organization,
1(4), 295-324. https://doi.org/10.1016/0167-2681(80)90009-8
Zabri, S. M., Ahmad, K., y Adonia, S. A. (2021). The
influence of managerial characteristics on external financing preferences in
smaller enterprises. The case of Malaysian micro-sized enterprises. Cogent
Business and Management, 8(1), 1912524. https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1912524
Zunckel, S., y Nyide, C. J. (2019). Capital structure
of small, medium and micro enterprises: Major factors for a developing economy.
Problems and Perspectives in Management, 17(2), 124-133. https://doi.org/10.21511/ppm.17(2).2019.09