Ciencias Administrativas. Teoría
y Praxis
Num. 2 Año 12, Julio-Diciembre
2016, pp. 159-174
Impacto
en el desempeño organizacional de la calidad del sistema y de la información en
las pymes de la zona sur del estado de Tamaulipas, México
Organizational impact of system and information quality in SMEs
from southern region of the state of Tamaulipas, Mexico
Resumen
Jorge Alberto Martínez-Juárez*, Demian Ábrego-Almazán**,
José Melchor Medina-Quintero***
of information affect the organizational
El objetivo de la presente investigación es
determinar cómo impactan las variables calidad del sistema y calidad de la información en el desempeño organizacional
de las Pequeñas y Medianas Empresas
(Pymes) de la región sur del
estado de Tamaulipas, México. Para
alcanzarlo, se utiliza el modelado de ecuaciones estructurales mediante la
aplicación de 97 cuestionarios. La
evidencia empírica sugiere que la calidad de la información influye en la
variable desempeño organizacional específicamente en las dimensiones
información de mercado y relación con
proveedores, mientras que la calidad del sistema solamente tiene relación con
la dimensión eficiencia interna. Se espera que los resultados obtenidos puedan
ayudar a directivos de Pymes a planificar eficazmente sus inversiones
realizadas en Sistemas de Información (SI).
Palabras
clave: calidad de la
información, calidad del sistema, impacto organizacional, pymes.
Abstract
The goal of this
study is to determine how the variables
the quality system and quality
performance of
small and medium enterprises (SMEs) from the southern region of the state of Tamaulipas,
Mexico. To fulfill this
purpose, the structural equation modeling is used with the application of 97
questionnaires. The empirical
evidence suggests that the information quality influences the organizational
performance variable, specifically the dimensions market information and
relationship with suppliers, while the system quality only relates to the
internal efficiency dimension. It is expected that the results can help SME
managers to plan more efficiently their investments in IS.
Key words: information
quality, system
quality, organizational
impact, SMEs, IT Management.
Clasificación
JEL: M15
Introducción
Actualmente las tecnologías de información
(TI) son imprescindibles en el funcionamiento de toda organización, siendo
además utilizadas
comomedioparaincrementarsucompetitividad, todo con la finalidad de obtener
ventajas sostenibles sobre los competidores, por tanto, los gerentes deben
emplear tecnologías para el beneficio de sus organizaciones (Qutaishat,
* Maestro
en Dirección Empresarial, Investigador, Universidad Autónoma de Tamaulipas, E-mail: martinez.juarez@outlook.com
** Doctor en Ciencias Administrativas, Profesor
Investigador y Coordinador de Tecnología Informática de la Facultad de Comercio
y Administración Victoria, Universidad Autónoma de Tamaulipas,
E-mail: dabrego@uat.edu.mx
*** Doctor en Sistemas de Información, Profesor Investigador y
Coordinador de Movilidad Estudiantil de la Facultad de Comercio y
Administración Victoria, Universidad Autónoma de Tamaulipas, E-mail: jmedinaq@uat.edu.mx
Artículo
recibido: 29 de febrero de 2016 Artículo aceptado: 20 de julio de 2016
Khattab, Abu Zaid & Al-Manasra, 2012). Este
crecimiento exponencial y el avance en TI son factores relevantes que influyen
en el entorno empresarial actual, por ello, las empresas dedican una parte considerable de tiempo y de
sus recursos económicos en su adquisición, principalmente en SI que ayuden a mejorar sus procesos (Ferreira & Cherobim, 2012).
Según Gable, Sedera & Chan
(2008), las organizaciones hacen grandes inversiones en SI esperando impactos positivos para la
organización, sin embargo,
estudios realizados por The
Standish Group International en 2013,
muestran que solo un 39% de los proyectos de SI implementados son considerados
exitosos, es decir, que se terminaron en tiempo, con la funcionalidad requerida y dentro del
costo estimado, mientras que el 61% fallaron al no contar con toda la
funcionalidad estipulada, sobrepasar su presupuesto, las fechas de entrega o
simplemente nunca terminaron de realizarse.
Lo anterior ha motivado a la
academia a profundizar en el conocimiento de los factores explicativos del
éxito de los SI y sus impactos en las organizaciones, derivando
con ello en la propuesta de modelos, constructos e
indicadores que permitan valorar sus efectos (Gorla, Somers & Wong., 2010;
Gonzáles, 2012); lo cual ha permitido
detectar en entonos externos a México, la influencia
positiva que tienen las dimensiones de calidad de los SI en el impacto
organizacional (Gorla et al., 2010).
Por otra parte, se debe destacar
la relevancia económica que tiene las
Pymes en México, tanto por su nivel de
inversión, participación en el empleo, como por la contribución al
desarrollo regional. En este sentido, actualmente, representan el 26% de la Producción
Bruta Total (PBT), generando más de
6.7 millones de empleos (el 31% del personal ocupado) pero tanto solo con un 4%
del total de unidades económicas (UE) registradas, ofreciendo con ello oportunidades
de desarrollo a nivel nacional, regional y local (Instituto Nacional de
Estadística, Geografía e Informática [INEGI],
2014)
De manera específica, la
importancia de este tipo de empresas en el Estado reside en que, de acuerdo a datos estadísticos del INEGI (2014) en Tamaulipas hay alrededor de 5,780 UE
(5.54% del total UE registradas), dando empleo
a casi 210,000 mil personas
(31.5% de la planta laboral
contratada) y contribuyen con el 27% del total de la PBT estatal. No obstante,
presenta una alta concentración hacia los sectores económicos de comercio y
servicio (88.6%).
Sin embargo, como toda
organización se enfrentan a cambios y transformaciones que se dan en el ámbito
nacional e internacional y aunque en la
zona bajo análisis se han realizado diversos estudios con el fin de fortalecer
su funcionamiento (Robles, De la Garza & Medina,
2008; Huerta, Ruiz & Baltazar,
2013; Hernández, Sánchez & Verástegui,
2013; Sánchez, Zerón & Mendoza, 2015; Zerón, Sánchez & Hernández,
2015), son muy limitadas aquellas que se enfocan
en determinar la influencia
que tienen las tecnologías de la información en su competitividad (Abrego,
Medina & Sánchez, 2015).
Por lo anterior, la presente
investigación tiene como objetivo estudiar el impacto que tienen los SI en su
desempeño organizacional medido a través de dimensiones de productividad, de
operatividad y de mercado, en empresas Pymes de los sectores económicos de
comercio y servicios de los municipios de Tampico, Madero y Altamira todos
pertenecientes a la zona sur del estado de Tamaulipas, México.
Para cumplir con el propósito anterior, el presente documento se divide en los apartados de revisión de la literatura,
metodología (el cual incluye el modelo teórico e hipótesis),
resultados-discusión y conclusiones.
Revisión de
literatura
Los
sistemas de información.
Tradicionalmente la mayoría de las personas relacionan a
los SI con una aplicación informática instalada en una computadora, si bien es
cierto, que actualmente la mayoría de los SI se encuentran en una computadora,
no
con el simple hecho de instalar un procesador
de textos, una página Web, o realizar
comercio electrónico se cuenta con un SI, todos ellos se pueden definir como herramientas de
apoyo a la gestión operativa.
Un SI abarca más que el aspecto
meramente computacional o técnico, incluye cuestiones relacionadas con los
procesos de negocio y la
obtención de información vital para el desarrollo o crecimiento de una
empresa, por lo cual, se puede decir
que un SI de representa el conjunto de medios humanos y materiales
encargados del tratamiento de la información empresarial (Medina, 2011), con un papel relevante y causante
de ventajas competitivas (Ferreira & Cherobim, 2012). Los SI utilizan equipos de cómputo, bases de
datos, software, procedimientos, modelos para el
análisis y procesos administrativos para la toma de decisiones (Turban,
Volonino & Wood, 2013).
Por lo tanto, se puede definir a
un SI como un conjunto de componentes interrelacionados que incluyen
hardware, software, datos, redes,
procesos y personas, que permiten capturar, almacenar, procesar y distribuir la
información de la organización para el apoyo de la toma de decisiones, el control, el análisis y
la visión en una institución.
Modelo de éxito de sistemas de información de DeLone y
McLean
La medición del desempeño de un SI es crucial
para la estrategia de la organización (Medina, 2011) y en busca de contar con
un
marco que los evalué, se han creado modelos
que permitan determinar las características que hacen que ciertos SI sean
exitosos. Por tanto y con el propósito de coadyuvar a una mejor comprensión del
impacto de los SI en las organizaciones, DeLone y McLean (D&M) propusieron
en 1992 un modelo de medición multidimensional con interdependencias entre sus
diferentes categorías, con el fin de sugerir una definición integral del éxito
de los SI.
El modelo está basado en los
trabajos de Shannon y Weaver
realizado en 1949 y Mason de 1978 (Ballantine et al., 1996), así como, en una extensa
y profunda revisión de la literatura, la cual les permitió proponer una
taxonomía que pretende dar una vista más integrada y coherente del concepto de éxito de SI. No obstante,
su orientación en el campo de
la investigación de los SI se ha enfocado más hacia el estudio del impacto individuad, es decir a los
usuarios, que a un nivel organizacional (Petter, DeLone & McLean, 2008);
además que ha sido muy cuestionado (Wu & Wang,
2006), por lo cual tuvo que ser renovado en el año 2003.
Esta actualización incluye las
principales críticas recibidas, pero también considera las nuevas tendencias
tecnológicas (Rodríguez, Pérez, & Bernal,
2014). No obstante,
el modelo de éxito de D&M
(figura 1) es uno de los más referenciado en la literatura de los SI, en parte debido a su comprensibilidad y
sencillez (Urbach, Smolnik, & Riempp, 2009), pero sobre todo por la robustez
de los resultados obtenidos de su aplicación (Petter, DeLone & McLean, 2013).
Figura 1: Modelo
de éxito de la calidad de los SI. Fuente: DeLone y McLean (2003).
Los sistemas de información y su im- pacto en el
desempeño organizacional
De acuerdo con Daft (2000), el desempeño organizacional
se define como la capacidad que tiene la organización para alcanzar sus
objetivos mediante el uso de los recursos de una manera eficiente y eficaz.
Según Gorla et al. (2010), el desempeño
organizacional representa los beneficios a nivel empresa que recibe una organización debido a las
aplicaciones de SI. Existe evidencia en la literatura que menciona la relación
entre la inversión de TI con las medidas de rendimiento
estratégico y económicos de la organización (Mahmood & Mann, 1993), sin
embargo, DeLone y McLean (2003) mencionan que el desempeño organizacional no
cuenta con una variable de medición definida.
Por ello, en los últimos años se
han realizado diferentes estudios con la intención de indetificar el impacto
que tiene el éxito de los SI en el desempeño organizacional, por ejemplo,
Heilman y Brusa (2005) mencionan que la inversión en TI en México ha aumentado,
derivado de la firma del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN)
con el propósito de aumentar la productividad, hacer negocios con empresas extranjeras
y construir la infraestructura necesaria que permita
competir a nivel mundial, por lo
cual, en su estudio, el principal propósito es el de proporcionar una mejor comprensión del nivel de satisfacción de los usuarios de
computadoras en un país con cultura diferente
a Estados Unidos de América.
Por otra parte, Gorla
et al. (2010) investigaron
el nivel de influencia que tienen las dimensiones
de calidad de un SI propuestas por DeLone
y McLean y su impacto en la organización, sus resultados muestras
relaciones positivas y directas entre las variables de calidad de servicio y
calidad de la información, mientras que en lo referente a la calidad del
sistema se obtienen de manera indirecta a través de la calidad de la información.
Mientras que Ferreira y Cherobim
(2012) realizaron un estudio
en el cual pretenden poner en manifiesto el impacto de las
inversiones en TI en el desempeño organizacional,
esta investigación utilizó modelos económicos para evaluar como las inversiones en TI en términos
de rentabilidad y productividad influyen, el cual mostró relación positiva con
incremento de ventas, no obstante, los indicadores relacionados con los costos,
no mostraron relación significativa.
Metodología
Modelo
teórico e hipótesis.
El presente estudio plantea un modelo teórico, en el cual se propone que la calidad
del sistema y de la
información impacta en la variable desempeño organizacional, medida a través de
las dimensiones: relación con proveedores,
información de mercado, eficiencia
interna y reducción de costos.
Cabe mencionar que no se toma para este estudio las variables uso y
satisfacción del modelo original de D&M, en base a lo detectado por Sedera
y Gable (2004), ya que en su
investigación los autores
comentan que la variable uso se debe medir solo cuando el uso del SI es de
forma voluntaria, lo cual se infiere sucede en las Pymes a consultar, es decir, que su uso es obligatorio.
Asimismo, DeLone
y McLean (2003)
y Livari (2005) comentan que el uso y la satisfacción del usuario son
recíprocamente interdependientes y para un análisis pleno se debe realizar
una investigación en el que el uso y la satisfacción del usuario son seguidos
en el tiempo, lo anterior apoya su exclusión de la presente investigación
debido a que la misma se limita a un solo punto en el tiempo. En resumen, el modelo teórico
propuesto (figura
2)
provee un enfoque
práctico, ya que permite identificar los atributos y dimensiones de éxito de
los SI de mayor impacto en los resultados empresariales.
Por otra parte, además del
fundamento teórico suministrado por el
modelo D&M, se anexa una relación de referencias
complementarias que apoyan las hipótesis planteadas (tabla 1). Como se puede apreciar, los componentes del modelo se derivan
de una revisión de literatura especializada, con el fin de
aproximarse a la problemática detectada con relación al éxito de los SI en las organizaciones
en la zona de estudio; así como el de conocer a profundidad el modelo
teórico de D&M y
de esta forma poder justificar y argumentar las hipótesis de trabajo, y por
último definir, determinar y ajustar los indicadores de los constructos propuestos.
Figura 2: Modelo teórico propuesto
Lo anterior permitió elaborar
el instrumento a utilizar,
que, en su etapa de creación, fue sometido a una prueba de validez
aparente y tal como lo
recomienda Boudreau, Gefen y Straub (2001), esta técnica
permite indicar si la escala de medida
parece ser válida, y que es entendida por el encuestado, lo que permite
garantizar la obtención de resultados satisfactorios (Straub & Carlson,
1989). Para ello, el primer
esbozo del instrumento fue remitido a un grupo de investigadores y practicantes
del área. De cada uno se recibió su opinión sobre la congruencia, relevancia,
suficiencia y claridad de los ítems propuestos.
La información recabada permitió
retirar de la sección de datos generales preguntas que pudieran servir
como identificador de la
empresa, eliminar ítems redundantes y adaptar la terminología y conceptos de
los mismos, además de sugerir un cambio en el tamaño de la escala de Likert,
todo lo anterior con el fin de obtener un instrumento fácil de comprender e
interpretar por el sujeto de investigación. El cuestionario resultante está
conformado por 39 ítems, de los cuales 8 son de respuesta múltiple y 31 de escala tipo Likert
de 5 puntos (1. Muy en desacuerdo a 5. Muy de acuerdo). A
continuación, se definen las variables empleadas (operacionalización):
Variables
Independientes
Calidad del sistema, se explica mayormente por las
características deseadas en los SI, como facilidad de uso, flexibilidad del
sistema, confiabilidad, facilidad de aprendizaje, grado de sofisticación,
tiempo de respuesta, buena documentación. En el caso de la presente
investigación se especifica en los siguientes aspectos: diseñado con
características útiles, con tiempos de respuesta adecuados, que sea fácil de aprender - usar, con un adecuado nivel de integración, estas medidas
seleccionadas son consistentes con las utilizadas en otras investigaciones (Nelson,
Todd, & Wixom, 2005; Seddon, 1997; DeLone & McLean, 2003; Gorla
et al., 2010).
Calidad de la
información, se explica mayormente por las características deseadas
en tiempo de respuesta y calidad de la
Tabla 1
Hipótesis planteadas
información, como información proporcionada a tiempo,
actual, útil y relevante así también como información con la exactitud deseada,
un adecuado nivel de detalle y que sea fácil de comprender e interpretar. Estas
medidas seleccionadas son consistentes con las utilizadas en otras
investigaciones (Nelson et al., 2005; Seddon, 1997; DeLone & McLean, 2003;
Gorla et al., 2010).
Variables
dependientes
Costos, en la presente investigación se refiere al grado en que el usuario
percibe que el SI ha ayudado a disminuir los costos, principalmente con relación a sus clientes y proveedores tales como: reducir costos de
comercialización de productos /servicios, integración y coordinación con
clientes y proveedores, inventarios y reducir costos de la coordinación de diferentes actividades como la compra,
transformación, comercialización, ventas y facturación (Gorla et al., 2010;
Mahmood & Soon, 1991; Sethi & King,
1994).
Relación
proveedores, se define como
la mejora de la interacción del usuario con los proveedores a través de la
información que proporciona el SI, traduciéndose en que la información de proveedores ayuda a identificar fuentes de alternativas de suministros, localizar productos / servicios
sustitutos, asegura la rentabilidad de su proveedor en el manejo de sus pedidos
y en la reposición de su inventario y por último que la información
mejora la capacidad de la empresa para evaluar varios proveedores y elegir al
proveedor más adecuado (Mahmood & Soon, 1991; Sethi & King, 1994).
Información
de mercado, al igual que se
puede obtener información de proveedores del SI, esta variable se enfoca en el
manejo y obtención de la información
del sistema con respecto a cuestiones relacionadas
con la mejora en la previsión y
precisión de las ventas, anticiparse a las necesidades del cliente, identificar
grupos de clientes cuyas necesidades no se están cumpliendo e identificar las
tendencias del mercado (Tallon et
al., 2000; Stone et al., 2007).
Eficiencia
interna, se explica en qué
grado al usar el sistema, afecta a los principales objetivos en la organización
que se pueden traducir en: mejoras
en las reuniones y debates internos, la calidad del proceso y
contenido de la toma de decisiones, asegura una buena coordinación entre las
áreas de la empresa y mejora la planeación estratégica (Sethi &
King, 1994; Bradley et al., 2006; Daud &
Triki, 2013).
Continuando con el desarrollo del
método utilizado, la obtención de la muestra, se basó en los registros
proporcionados por el Sistema de
Información Empresarial Mexicano (SIEM, http://www.Siem. gob.mx) en donde para
septiembre de 2015,
se tenían registradas
527 Pymes en la zona sur del estado de Tamaulipas. Después de identificarlas, se
gestionó la autorización
correspondiente con las diferentes Cámaras y Asociaciones de Comercio y Servicio de las
localidades seleccionadas para el apoyo en la aplicación del instrumento. El trabajo de campo se realizó
a través de un muestreo a conveniencia,
descartando a las Pymes que no cuentan con un SI en funcionamiento.
La recolección de los datos se
llevó a cabo entre los meses
noviembre de 2014 y enero de 2015, a través de visitas in situ a las Pymes
y explicando al sujeto de investigación el objetivo del estudio, en este caso
fueron los gerentes generales y de contabilidad, debido a que reúnen el perfil
deseado -contar con información de los procesos del negocio y conocimientos en
TI-. No se incluyeron otro tipo de gerentes debido a que pueden ser expertos en
su área o función, pero con muy poco conocimiento del entorno en general. El
tamaño de la muestra en base a la población de Pymes (527) registras en la zona
era de 223 (con un nivel de confianza del 95%), de las cuales se logró
encuestar a 97 empresas de los sectores económicos de comercio y servicio
respectivamente, es decir, un 43% de
lo estimado.
Resultados
y discusión
Después de recabar la información, los
resultados demuestran que los datos descriptivos están integrados por un 47% de
empresas de la localidad de Tampico, 35%
de Altamira y un 18% de Ciudad Madero. Asimismo, un 46% fueron del sector
servicio, mientras que un 54% son de comercio.
Además de encontrar que la mayoría de las empresas encuestadas cuentan
con una antigüedad mayor a los 16 años con un 42%, seguido de un 21% que operan
de entre 6 a 10 años y el resto cuenta
con una antigüedad menor a 10 años, lo que demuestra su consolidación dentro de
su mercado. Cabe señalar que los datos mostrados van en concordancia con los expuestos en los censos económicos del
INEGI de 2014.
Otro dato relevante para la
investigación, es que las horas de uso del SI varían desde un 60% que menciona
utilizar el sistema por más de 31 horas a la semana, un 21% entre 21 y 31
horas, 15% entre 1 y 10 horas y 4% entre 11 y 20 horas, lo que permite decir
que las empresas encuestadas cuentan con información
confiable sobre el uso de SI y el beneficio de éstos al utilizarlos por más de
31 horas.
Por otro lado, para comprobar el
modelo teórico de investigación propuesto, se utilizó el modelado de ecuaciones
estructurales aplicando la técnica estadística denominada Mínimos Cuadrados
Parciales o PLS por
sus siglas en inglés de Partial
Least Square, mediante el paquete informático SmartPLS versión 3 (Ringle, Wende & Becker,
2014). Esta técnica exige
evaluar la calidad del modelo antes de obtener su validación estructural. Cabe recordar
que la muestra final obtenida
es de 97, no obstante, esta excede los mínimos recomendados por algunos
investigadores de 30 o 40 casos (Chin, 2000; Roldán & Leal, 2003). Por lo tanto,
se realizaron pruebas
de los principales criterios
de calidad, comenzando
Tabla 2
Fiabilidad Individual
por el análisis de la fiabilidad individual
del
ítem.
En este sentido, el análisis de la
fiabilidad individual establece que para aceptar un indicador como integrante
de un constructo reflectivo, este debe poseer una carga factorial (λ) o correlaciones simples
iguales o superiores a 0.707 (Carmines &
Zeller, 1979), lo cual implica que la varianza compartida entre el constructo y
sus indicadores es mayor que la varianza del error,
es otras palabras, niveles iguales o superiores a 0.707 implica que más
del 50% de la varianza
de la variable observada (comunalidad
= λ2 ) es compartida por el
constructo (Roldán & Leal, 2003). Tomando
como referencia el criterio de aceptación anterior, se eliminaron cuatro
indicadores (CI6, CS3, CS5,
MER1), los resultados obtenidos para esta prueba se muestran a continuación
(tabla 2).
*** valor t > 3.310 (p < 0.001), ** valor t > 2.586 (p < 0.01), * valor t > 1.965 (p < 0.05)
Continuado con las pruebas de calidad del modelo, la siguiente fase es
determinar la fiabilidad del
constructo, la cual se evalúa mediante el Alfa de Cronbach y el Coeficiente de
fiabilidad compuesta, que en ambos casos su
interpretación es similar.
Por lo cual se utiliza las directrices ofrecidas por
Chin (1998) quien sugiere 0.7 como punto de referencia. Los resultados se muestran a continuación (tabla
3) y como se observa, todos los constructos son fiables y poseen
una consistencia interna satisfactoria.
Tabla 3
Fiabilidad del constructo
Por otra parte, también se debe
calcular el promedio de la varianza
extraída (AVE, Average Variance Extracted). Este coeficiente indica la cantidad de varianza que un constructo reflectivo obtiene de sus
indicadores con relación a la cantidad de varianza debido al error de medida y su valor debe ser mayor que
0.5 (Fornell & Larcker, 1981),
es decir, que más del 50% de la varianza del constructo
se debe a sus indicadores y como se puede observar (tabla 4) todas las medidas AVE son
válidas.
Por último, se analizaron los
valores de la matriz de correlaciones entre constructos,
la cual está formada por la raíz cuadrada del coeficiente AVE obtenido de cada constructo, señalando
que dichos valores deben ser superiores al resto
de su misma columna (Chin,
1998). Los valores obtenidos permiten afirmar
que se cumplen con dicho criterio (tabla 5).
Tabla 4
Validez convergente
Una vez comprobado que los
constructos son fiables y válidos, se procedió a calcular el peso y la magnitud
de las relaciones entre las distintas variables, es decir, evaluar el modelo estructural. Para esta valoración se
usan dos índices básicos: varianza explicada o R2 y los coeficientes path estandarizados (b) (Johnson,
Herrmann & Huber 2006).
Tabla 5
Validación discriminante
En este sentido la varianza
explicada permite determinar el poder predictivo del modelo, por ello sus
valores deben ser iguales o mayores
a 0.19 ya que valores menores
proporcionan poca información (Chin, 1998). A partir de este criterio empírico,
todos los constructos del modelo teórico propuesto poseen una calidad de poder
de predicción aceptable (tabla 6).
Tabla 6
Varianza Explicada
Mientras que los coeficientes path estandarizados (b), muestran la fuerza de las relaciones entre las variables
dependientes e independientes, por lo cual sus valores deben de alcanzar al menos un 0.2 para que
se consideren significativos (Chin, 1998). Cabe señalar
que se recurrió a la técnica no paramétrica Bootstrap,
con un procedimiento de remuestreo con reemplazo, considerando
97 casos con 5000 muestras, lo cual es recomendado para
resultados finales (Hair
et al., 2014), de lo anterior se obtuvieron los valores t de Stundent
y la significancia (p).
Para una distribución t de Student
de dos colas con n grados de
libertad, siendo n el número de muestras a considerar en la técnica Bootstrap, los valores que determinan la significancia estadística
son: t (95%)=1.965*, t (99%)=2.586**,
y t (99.9%)=3.310***. Como
se observa (tabla 7), todas las relacionas causales son
positivas, pero solo tres cumplen
con el criterio de aceptación propuesto por Chin (1998).
Tabla 7
Resultados del modelo estructural
*** valor t > 3.310 (p < 0.001), ** valor t > 2.586 (p < 0.01), * valor t
> 1.965 (p < 0.05), n.s. = no
significativo.
Continuando con la inferencia
estadística, para medir la bondad predictiva de los constructos dependientes
del modelo, se ha recurrido al procedimiento Stone-Geisser o parámetro Q2.
Esta prueba se calcula por medio de la técnica blindfolding. El parámetro Q2 debe ser mayor a 0 (cero) para que el constructo tenga
validez predictiva (Chin, 1998). Como se observa todos los valores Q2 cumplen con lo establecido (tabla 8), lo que
apoya la relevancia predictiva del modelo en relación con las variables
latentes endógenas.
Tabla 8
Resultado de la prueba de Stone-Geisser
Finalmente, se calculó el valor del Residual
Estandarizado de la Raíz Cuadrada Media (SRMR,
por sus siglas en inglés), el cual se interpreta como la diferencia promedio
entre las correlaciones (varianzas y covarianzas) pronosticadas y observadas,
basada en el error estándar del residual, por lo tanto, se puede considerar como una medida
de bondad de ajuste para modelos
PLS-SEM (Henseler et al.,
2014).
Sus valores deben oscilar entre
0.0 (ajuste perfecto) y menores a 0.08 para considerarse como válidos (Hu &
Bentler, 1999), en este sentido, el valor de SRMR obtenido para el modelo de investigación propuesto es de 0.78,
por lo cual se considera válido (figura 3).
Contraste
de hipótesis
En el caso de la calidad de la
información, los resultados muestran
que este constructo influye de manera significativa en la relación con proveedores (H2a: β = 0.449; p > 0.01)
e información de mercado (H2b: β = 0.461; p
> 0.05), pero no así en eficiencia interna (H2c: β = 0.062) y costos (H2d: β
= 0.279; no significativa). Lo
obtenido es parcialmente similar a los de Roldán y Leal (2003), Pérez
(2010), Nunes (2012)
y Solano, García
y Bernal (2014), como
consecuencia de que en dichos
estudios los resultados son positivos y significativos entre este constructo y
sus variables latentes. Lo anterior, muy probablemente derivado de la
percepción de calidad que se
tiene del SI empleado, ya que los resultados obtenidos en la variable calidad del sistema muestran que
solo influye de manera significativa en la eficiencia interna (H1c: β = 0.429;
p > 0.001), no así en los constructos información de mercado (H1b: β
=
0.162), relación con
proveedores (H1a: β
= 0.273) y costos (H1d: β = 0.273) ya que en
toda la significancia fue superior a 0.050.
Lo obtenido en la variable calidad
del sistema con respecto a la variable de desempeño organizacional es similar a
lo detectado por Solano
et al. (2014), no obstante, son contrarios a los de Pérez
(2010), Nunes (2012) y Tona, Carlsson
y Eom, (2012), debido a que en los
mismo se detecta una fuerte relación entre este constructo y sus variables
latentes, lo alcanzado quizá se deba a que
los SI utilizados en las empresas consultadas sean de uso obligatorio y
por ello se tenga en los usuarios un efecto de insatisfacción o de descontento,
independiente-mente del nivel calidad técnico con que cuente el software.
En consecuencia, tanto los directivos como los desarrolladores de soluciones
basadas en TI, deben buscar de manera conjunta y activa procesos o métodos que
les permitan contar con aplicaciones que sean fáciles de usar, con un alto grado de compatibilidad,
velocidad y flexibilidad, entre otras
características técnicas, de
lo contrario, el contar con SI carentes de ellas, es muy probable que la
calidad de la información no se pueda mejorar de forma significativa.
Por último, los resultados
extraídos en general, son semejantes a los de Gorla et al. (2010), ya que
muestran que la calidad de la
información, tiene una relación significativa con el
impacto organizacional, mientras que la
calidad del sistema afecta manera indirecta. Del mismos modo son parcialmente
similares a los de Prybutok, Zhang y Ryan (2008), como consecuencia a que los autores concluyen que la calidad
del sistema y
la calidad de la información, tienen un
impacto positivo en los beneficios netos en un contexto del
gobierno electrónico; sin embargo, los autores agruparon las tres dimensiones
de calidad en una sola variable denominada TI, en lugar de estimar por separado
los efectos de la calidad del sistema, por cual es difícil de medir de manera
particular cada una en el desempeño organizacional.
Figura 3: Modelo de
investigación evaluado.
Conclusiones
El objetivo de la presente investigación fue determinar
cómo influyen los constructos ca- lidad del sistema y de la información en el
desempeño organizacional medido a través de las dimensiones relación con
proveedores, información de mercado, eficiencia interna y costos. En primer lugar, los resultados ante- riormente
expuestos denotan que en el caso de las Pymes del sur de Tamaulipas, México la calidad de un
sistema de información es valorada principalmente por la información que proporciona.
En este sentido, los empresarios
de dicha región destacan la importancia de la dimensión calidad de información con la
selección de proveedores e información de mercado, ya que
contar con información confiable y de manera oportuna les permite evaluarlos de forma segura y rápida, además brindar la
posibilidad de establecer relaciones de confianza a mediano y largo plazo. Con respecto a la información de mercado, los SI se consideran esenciales para continuar siendo competitivos, ya
que contar con datos relevantes sobre las necesidades de sus clientes o el de
poder determinar tendencias de mercado les permite consolidar su producción,
distribución y prestación de los servicios ofrecidos.
Sin embargo, los resultados
también muestran que la calidad técnica de un sistema es un aspecto poco
atendido en la Pymes consultadas. El hecho de que la variable calidad del
sistema solo fuera positiva con la dimensión de eficiencia interna, refleja que
las Pymes en la región no dedican recursos o lo hacen limitadamente. Estos resultados pueden ser debido a que las
empresas estudiadas en la muestra
(giros principales encontrados sector turismo
son 19%, comercialización de
autopartes y equipos tecnológicos 16%, manufactureras 12%, Transporte 9%,
comercialización de medicamentos 14%, construcción 9%, otros 20%) apuestan por
SI que solo les permitan controlar actividades operativas o rutinarias. No
obstante, los empresarios deben implementar mecanismos
que les permitan planificar de forma adecuada
sus inversiones en SI, todo con el fin de que los escasos recursos aplicados se
utilicen de una manera más eficiente y en favor de un mejor desempeño
organizacional.
Por último, es relevante recalcar
la necesidad de mejorar la calidad de la información obtenida por este tipo de
tecnologías, y para lograrlo, se debe vislumbrar dentro de las organizaciones
consultadas una integración entre la estrategia de TI y la del negocio, ya de
contar con ello, los SI estarán diseñados a la medida y por consecuencia
responderán mejor a sus necesidades o requerimientos de información. También se puede apostar por tecnologías de
información más robustas que les faculten
a utilizar técnicas de extracción de datos y de
almacenamiento que les proporcionen información relevante tanto interna
como externa, explícita e implícita de la
empresa, y de esta forma ayudar y por consiguiente mejorar el
proceso de toma
de decisiones todo en pro de una mejora de eficiencia.
Por otra parte, el presente trabajo
tiene sus limitaciones. Dado que los resultados se basan
en un estudio de campo en un tiempo y área geográfica específica, y que a
partir de ello se hace un análisis entre las medidas de calidad
de un sistema información y las medidas de
desempeño organizacional, los resultados de esta investigación no logran
soportar empíricamente de forma completa la hipótesis general de que las
dimensiones de calidad de un SI moderan
el resultado empresarial percibido.
De la misma
manera, el no haber mostrado variables de control, tales como
el tipo de empresa, tamaño de la organización o costo del SI, las cuales
podrían haber influido en las variables
dependientes. No obstante, se realizaron los análisis de
correlación correspondientes, éstos, no se incluyeron debido a que los
coeficientes obtenidos no fueron significativos, lo que implica
una posible falta de
influencia de las variables de control seleccionadas.
Por ello, será necesario en
futuras investigaciones considerar una muestra más amplia y que incluya
más sectores económicos con el fin de fortalecer los
resultados encontrados en este estudio. Asimismo, y con el fin de robustecer el posible alcance
de la investigación se propone también que en futuras investigaciones se razone
la inserción de constructos de los ámbitos sociales, técnicos o administrativos que han demostrado influir de menara directa en
la determinación de éxito de un sistema de información.
Referencias
Abrego, D., Medina, J., &
Sánchez, M. (2015). Los sistemas de
información en el desempeño organizacional:
Un marco de factores relevantes. Revista
Investigación Administrativa, 115, 7-23.
Ballantine, J., Bonner, M., Levy, M., Martin, A., Munro, I., &
Powell, P. (1996). The 3-D Model of
Information Systems Success: The Search for the Dependent Variable Continues. Information Resources Management Journal, 9(4), 5-14.
Boudreau, M., Gefen, D., &
Straub, D. (2001). Validating in
Information systems research: A State-of-the-Art-Assessment. MIS Quarterly, 25 (1), 1-26.
Bradley, R., Jeanniel, P., &
Terry, B. (2006). Information Systems Success in the Context of Different
Corporate Cultural Types: An Empirical Investigation. Journal of Management Information Systems, 23(2), 267-294.
Carmines, G., y Zeller, R. (1979). Reliability and validity assessment (1a
ed.). USA: Sage Publications.
Chin, W. (1998). Issues and
Opinion on Structural Equation Modeling. MIS
Quarterly, 22(1), 7-17.
Chin,
W.
(2000). Partial least
squares
for researchers:
An overview and
presentation of recent advances using the PLS
approach, Working paper, University Of Houston. Recuperado el 30 de septiembre
de 2015.
Daft, R. (2000). Organization Theory and Design. (7a ed.) South-Western College
Publishing, Thomson Learning. U.S.A.
Daud, H., & Triki, M. (2013).
Accounting Information Systems in an ERP Environment and Tunisian Firm
Performance. The International Journal of Digital
Accounting Research, 13,
1-35.
Delone, W., & McLean, E. (2003). The
DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update, Journal of Management Information Systems, 14(9), 9-30.
Ferreira, R., & Cherobim, A. (2012).
Impacts of investments in it on the organizational performance of baking
companies of minas gerais state: a multicase study.
Revista de Administração e Contabilidade
da Unisinos, 9(2), 147-161.
Fornell,
C., & Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with
unobservable variables and measurement error. Journal
of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Gable, G., Sedera, D., & Chan, T.
(2008). Re-conceptualizing Information System Success: the IS-Impact
Measurement Model. Journal of the
Association for Information Systems, 9(7), 377-408.
Gonzáles, R. (2012). Impacto de la Data
Warehouse e Inteligencia de Negocios en el Desempeño de las Empresas:
Investigación Empírica en Perú, como País en Vías de Desarrollo. Tesis inédita:
Universitat Ramon Llull. ESAN - Política de Empresa, Dirección Recursos Humanos y Sistemas de Información.
Gorla, N., Somers, T., & Wong,
B. (2010). Organizational impact of system quality, information quality, and
service quality.
Journal of Strategic Information Systems,
19(3), 207-228.
Haberkamp, A.,
Maçada, A., Raimundini, S., &
Bianchi, M. (2010).
Impacto dos investimentos em
tecnologia da informação nas variáveis estratégicas das empresas prestadoras de
serviços contábeis. Revista de
Administração e Contabilidade da Unisinos, 7(2), 149-
161.
Hernández, N., Sánchez, Y., & Verástegui,
J. (2013). Identificación de grupos
estratégicos en el
sector hotelero de ciudad
victoria. Observatorio Iberoamericano del
Desarrollo Local y la Economía Social, 7(13).
Henseler, J., Dijkstra, T., Sarstedt, M., Ringle, C.,
Diamantopoulos, A., Hair, J., A.,
& Calantone, R. (2014). Common Beliefs and Reality about Partial Least
Squares: Comments on Rönkkö and Evermann. Organizational
Research Methods, 17(2), 182-209.
Heilman, G., & Brusa, J. (2005). An
Investigation of Computer Satisfaction
in Mexico. Journal of Global
Information Technology Management, 8(1), 48-63.
Huerta, L., Ruiz, C., & Baltazar, E.
(2013). PYMES: contribuciones a la economía y competitividad en México. Observatorio de la Economía Latinoamericana.
Hu, L., & Bentler, P. (1999).
Cutoff criteria for fit indexes
in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new
alternatives. Structural Equation
Modeling, 6, 1–55.
INEGI (2014). Resultados Definitivos
de los Censos Económicos. Recuperado el 20 de junio de 2016, Instituto Nacional
de Estadística, Geografía e Informática: http://www.inegi.org.mx.
Johnson, M., Herrmann, A., & Huber, F. (2006). The evolution of loyalty
intentions. Journal of Marketing,
70(2), 122-132.
Lerch, G., Cunha, P., & Gastaud, A. (2010). Adocao
de tecnologia de
informacao e seu impacto no
desempenho organizacional: um estudo realizado
com micro e pequenas empresas. Revista
de Administracao RAUSP, 45(1), 5-17.
Livari, J. (2005). An Empirical Test of
the DeLone-McLean Model of Information System Success. The Data Base for Advances in Information Systems, 36(2), 8-27.
Mahmood, M., & Soon, S.
(1991). A comprehensive model for measuring the potential impact
of information technology on organizational strategic
variables. Decision Sciences. 22(4), 869-897.
Mahmood, M., & Mann, G. (1993).
Measuring the Organizational Impact of Information Technology Investment: An
Exploratory Study. Journal of Management Information Systems, 10(1), 97-122.
Medina, J. (2011). Planificación de proyectos de sistemas de información (1a ed.)
México: Pearson.
Nelson, R., Todd, P., & Wixom,
B. (2005). Antecedents of Information and System Quality: An Empirical
Examination Within the Context of
Data Warehousing. Journal of Management
Information Systems. 21(4), 199-235.
Nunes, G. (2012). Estudio de
satisfacción del usuario de sistemas de información en hospitales
universitarios del nordeste (Brasil). Tesis inédita: DEHESA, Universidad de
Extremadura, España.
Pérez, B. (2010). Validity of
Delone and Mclean’s model of information systems success at the web site level
of analysis. Tesis inédita: Louisiana State University, EUA.
Petter, S., DeLone, W., &
McLean, E. (2008). Measuring information systems success: models, dimensions,
measures and interrelationships. European
Journal of Information Systems, 17, 236–263.
Petter, S., DeLone, W., & McLean, E.
(2013). Information Systems Success: the quest for the independent variables. Journal of Management Information Systems,
29 (4), 7-62.
Prybutok, V., Zhang, X., & Ryan, S. (2008). Evaluating leadership, IT quality, and net benefits in an e-government environment. Information
& Management, 45(3), 143-
152.
Qutaishat, F., Khattab, S., Abu Zaid, M., & Al-Manasra, E. (2012). The
Effect of ERP Successful Implementation on Employees’ Productivity, Service
Quality and Innovation: An Empirical Study in Telecommunication
Sector in Jordan. International
Journal of Business and Management, 7(19),
45-54.
Ringle, C., Wende, S., &
Becker, J. (2014). Smartpls 3. Hamburg: SmartPLS. Academy of Management Review,
9, 419–445. Disponible en http:// www. smartpls.com.
Robles, V., De la Garza, M., & Medina, J. (2008). El liderazgo de los
gerentes de las PYMES de Tamaulipas, México,
mediante el inventario de las prácticas de liderazgo. Cuadernos de Administración, 21,
293-310.
Rodríguez, S., Pérez, D., & Bernal,
J. (2014). Influencia de la
implementación del sistema de información sobre el rendimiento en pequeñas y
medianas empresas: un estudio empírico en Colombia. Cuadernos de Administración.
30 (52), 31-43.
Roldán, J., & Leal, A. (2003). A
Validation Test of an
Adaptation of the DeLone and McLean’s Model in the
Spanish EIS Field. In J. Cano (Ed.), Critical Reflections on
Information Systems: A Systemic Approach, 66-84. Hershey, PA: Idea
Group Publishing.
Sánchez, Y.,
Zerón, M., & Mendoza, G. (2015).
Análisis del comportamiento estratégico
y el desempeño organizacional en las pyme del
centro de Tamaulipas en México. Revista
Dimensión Empresarial, 13(1), 41-55.
Seddon, P. (1997). A
respecification and extension of the DeLone and McLean model of IS
success_Peter. Information System
Research, 8(3), 240-253.
Sedera, D., & Gable, G. (2004).
A factor and structural equation analysis of the
enterprise system success measurement
model. Twenty-Fifth International
conference on Information Systems, 449-
464. Australia: Queensland University of
Technology Brisbane.
Sethi, V., & King, W. (1994).
Development of measures to assess the extent to which an information technology
application provides competitive advantage. Management
Science, 40(12), 1601-
1627.
Solano, O., García, D., &
Bernal, J. (2014). Influencia de la implementación del sistema de información
sobre el rendimiento en pequeñas y medianas empresas: un estudio empírico en
Colombia. Cuadernos de Administración, 30(52), 31-43.
Stone, R., David, G.,
& Lori, B.
(2007). The impact of
information technology on individual and firm marketing performance.
Behaviour & Information Technology, 26(6), 465-482.
Straub, D., & Carlson, C.
(1989). Validating Instrument in MIS Research. MIS Quarterly. 13(2), 147-169.
Tallon, P., Kraemer, K., & Gurbaxani, V. (2000).
Executives perceptions of the business
value of information technology: a
process-oriented approach. Journal
of Management Information Systems, 16(4),
145-173.
Tona, O., Carlsson, S., & Eom, S. (2012). An
Empirical Test of DeLone and McLean’s
Information System Success Model
in a Public Organization. AMCIS 2012 Proceedings. Paper 10. http://aisel. aisnet.org/amcis2012/proceedings/
StrategicUseIT/10.
The Standish Group (2013). Chaos
manifesto 2013. Recuperado el 20 de febrero
de 2016: http://athena.ecs.csus.
edu/~buckley/CSc231_files/ Standish_ 2013_ Report.pdf.
Turban, E., Volonino, L., & Wood, R.
(2013). Information Technology for
Management: Advancing Sustainable,
Profitable Business Growth. USA. 9th ed: John Wiley & Sons.
Urbach, N., Smolnik, S., & Riempp,
G. (2009). The state of research on information systems success. Business
& Information Systems
Engineering, 1(4), 315–325.
Wu, J., & Wang, Y. (2006).
Measuring KMS success: a respecification of the DeLone and McLean’s model. Information and Management, 43, 728–739.
Zerón. M., Sánchez, Y., & Hernández,
N. (2015). Estrategias de Negocio de las Pymes familiares en Ciudad Victoria,
Tamaulipas (México). Revista de la
Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables. 7-2, 19-35.
