Análisis de resultados y contraste de hipótesis
| Autor | Ramón Sanguino Galván |
| Páginas | 73-89 |
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En anteriores capítulos ya hemos descrito la metodología general de la investigación que se basaba en una revisión teórica de la literatura existente y en una primera investigación cualitativa a través del método del caso. Sin embargo, la principal desventaja de los estudios de casos es, desgraciadamente, su limitada posibilidad de generalización debido principalmente al pequeño tamaño muestral (Nohria y Goshal, 1997).
Con el ánimo de superar este inconveniente, nuestra investigación amplía su estudio, haciendo una valoración del modelo y aplicándolo a una amplia muestra de ciudades con las que se contactó mediante encuesta enviada por correo postal. De esta forma, hemos testado empíricamente el modelo resultante de la revisión teórica y del estudio de casos realizados previamente.
Por tanto, dedicamos este capítulo a la discusión de los resultados obtenidos en la investigación cuantitativa así como a la contrastación de las hipótesis que formulamos a continuación. Los objetivos concretos que nos planteamos con la investigación cuantitativa son los siguientes:
- Fortalecer la capacidad del marco global (modelo) planteado, añadiendo validez externa, de ser generalizable.
- Extender el análisis de la situación de la Gestión del Conocimiento a un mayor número de ciudades.
- Aportar evidencias que puedan ser contrastables en posteriores investigaciones.
- Examinar el modelo de forma completa y no parcial, empleando para ello un modelo de ecuaciones estructurales. En particular, utilizamos el enfoque denominado Partial Least Squares (PLS).
- Aportar un estudio empírico cuantitativo preliminar sobre la Gestión del Conocimiento y la competitividad de las ciudades, en una disciplina donde no abundan los trabajos con PLS (mucho menos si nos referimos al ámbito territorial específicamente). En cualquier caso, reseñar los tra-73
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bajos que Khalifa, Lam y Lee (2000), Ordóñez (2001) y Cepeda (2003), habían efectuado con empresas.
Nuestro planteamiento, que ha sido adecuadamente contrastado con la literatura existente en la materia y pre-testado con el análisis de un caso, parte de la premisa de que la utilización de la Gestión del Conocimiento por parte de los Ayuntamientos, incrementa la competitividad de las ciudades.
Por tanto, en el primer modelo considerado, que reproducimos de forma sintética a continuación, la hipótesis subyacente que planteamos es la siguiente:
H 1 : la Gestión del Conocimiento llevada a cabo por el Ayuntamiento está positivamente asociada con la competitividad de una ciudad.
Figura 5.1. Modelo de relaciones general e hipótesis planteada.
[VER FIGURA EN PDF ADJUNTO]
Fuente: Elaboración propia.
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La Gestión del Conocimiento (GC) estará medida a través de tres constructos (Aprendizaje Organizativo -AO-, Dirección del Conocimiento -DC- y Capital Intelectual -CI-). La competitividad de la ciudad (CC) estará compuesta por cinco componentes (económico -CE-, urbano-espacial -CUE-, institucional -CIN-, socio-demográfico -CSD- y estratégico -CES-).
A continuación vamos a presentar los principales resultados alcanzados en la investigación cuantitativa. El análisis de los resultados se efectuará siguiendo diversas técnicas estadísticas, según el tipo de contraste que se realice. En concreto, por un lado se analizarán las características descriptivas de la muestra y, por otro lado, para contrastar las hipótesis representadas en el modelo propuesto, utilizaremos la modelización mediante ecuaciones estructurales.
El análisis estadístico de los datos se ha realizado con la ayuda de dos programas informáticos. Por una parte, hemos aplicado SPSS 11.0 para Windows, con el que hemos obtenido las estadísticas descriptivas tanto de los datos demo-gráficos como de las cuestiones que no había que contestar con escala Likert20.
De otra parte, hemos hecho uso del software PLS Graph (Versión 3.0 Build 1058) desarrollada por Chin en la Universidad de Calgary. Este programa nos ha permitido aplicar la modelización de ecuaciones estructurales en esta parte de la investigación, concretamente siguiendo el enfoque denominado Partial Least Squares (PLS). Apoyándonos en este software hemos testado el modelo propuesto. Este análisis e interpretación se ha realizado en dos etapas (Barclay et al., 1995): valoración de la validez y la fiabilidad del modelo de medida y valoración del modelo estructural.
Todas las personas que han contestado a los cuestionarios son alcaldes, tenientes de alcalde o concejales de desarrollo local de los ayuntamientos de las ciudades españolas. Finalmente hemos conseguido respuestas de 13 de las 17 Comunidades Autónomas españolas (76,47%) y de 32 de las 52 provincias (61,54%).
En la tabla 5.1. comprobamos la distribución de los datos obtenidos por Comunidades Autónomas. Son Cataluña (18,8%) y Andalucía (17,6%) las más representadas en la configuración final de las respuestas obtenidas, seguidas de la Comunidad Valenciana (11,8%) y Madrid (10,6%).
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Tabla 5.1. Distribución por Comunidad Autónoma de la muestra.
| Comunidad | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado | |
| Válidos | Andalucía Asturias Canarias Cantabria Castilla y León Castilla-La Mancha Cataluña Comunidad Valenciana Extremadura Galicia Islas Baleares Madrid Navarra País Vasco Región de Murcia TOTAL | 15 4 3 3 3 3 16 10 4 6 1 9 2 4 2 | 17,6 4,7 3,5 3,5 3,5 3,5 18,8 11,8 4,7 7,1 1,2 10,6 2,4 4,7 2,4 | 17,6 4,7 3,5 3,5 3,5 3,5 18,8 11,8 4,7 7,1 1,2 10,6 2,4 4,7 2,4 | 17,6 22,4 25,9 29,4 32,9 36.5 55,3 67,1 71,8 78,8 80,0 90,6 92,9 97,6 100,0 |
| 85 | 100,0 | 100,0 | |||
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 5.2. Distribución por provincias de la muestra.
Si hacemos referencia a la distribución provincial, Barcelona y Madrid son las que tienen un mayor porcentaje en la muestra final con porcentajes respectivos del 15,3% y 10,6%. No es un dato que deba sorprender teniendo en cuenta la distribución inicial de ciudades españolas seleccionadas para nuestra investigación, con una amplio grupo de municipios localizados en estas dos provincias. Como tampoco debe sorprender tener a una sola ciudad por provincia ya que, en ocasiones, sólo la capital de provincia superaba los 20.000 habitantes (Ávila o Segovia serían dos ejemplos de este caso particular).
| Provincia | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado | |
| Válidos | A Coruña Alicante Almería Asturias Ávila Badajoz Barcelona Cádiz Cantabria Castellón | 3 5 3 4 1 4 13 2 3 1 | 3,5 5,9 3,5 4,7 1,2 4,7 15,3 2,4 3,5 1,2 | 3,5 5,9 3,5 4,7 1,2 4,7 15,3 2,4 3,5 1,2 | 3,5 9,4 12,9 17,6 18,8 23,5 38,8 41,2 44,7 45,9 |
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Tabla 5.2. (Continuación).
| Provincia | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado | ||
| Válidos | Ciudad Real | 1 1 1 3 2 3 1 1 1 3 1 9 3 2 2 2 1 1 2 4 1 1 | 1,2 1,2 1,2 3,5 2,4 3,5 1,2 1,2 1,2 3,5 1,2 10,6 3,5 2,4 2,4 2,4 1,2 1,2 2,4 2,7 1,2 1,2 | 1,2 1,2 1,2 3,5 2,4 3,5 1,2 1,2 1,2 3,5 1,2 10,6 3,5 2,4 2,4 2,4 1,2 1,2 2,4 2,7 1,2 1,2 | 47,1 48,2 49,4 52,9 55,3 58,8 60,0 61,2 62,4 65,9 67,1 77,6 81,2 83,5 85,9 88,2 89,4 90,6 92,9 97,6 98,8 100,0 | |
| Córdoba | ||||||
| Girona | ||||||
| Granada | ||||||
| Guadalajara | ||||||
| Guipúzcua | ||||||
| Huelva | ||||||
| Islas Baleares | ||||||
| Jaén | ||||||
| Las Palmas | ||||||
| Lugo | ||||||
| Madrid | ||||||
| Málaga | ||||||
| Murcia | ||||||
| Navarra | ||||||
| Pontevedra | ||||||
| Segovia | ||||||
| Sevilla | ||||||
| Tarragona | ||||||
| Valencia | ||||||
| Valladolid | ||||||
| Vizcaya | ||||||
| TOTAL | 85 | 100,0 | 100,0 | |||
Fuente: Elaboración propia.
Si dividimos a la población por intervalos, el resultado es que más de la mitad de la muestra estaría compuesta por ciudades con poblaciones situadas entre los 20.000 y los 50.000 habitantes. Además, si sumamos los municipios entre 50.000 y 100.000, tenemos entre los dos intervalos más del 80% de la muestra, lo que nos indica que son las pequeñas y medianas ciudades las más representadas en nuestra investigación.
Los estadísticos descriptivos de la variable población así como la división en diferentes intervalos se muestran a continuación:
| N | Media | Mediana | Moda | Desviación típica | Mínimo | Máximo |
| 85 | 124.467 | 48.885 | 60.000 | 364.749 | 20.186 | 3.016.788 |
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Gráfico 5.1. Distribución poblacional de la muestra.
[VER GRÄFICO EN PDF ADJUNTO]
Fuente: Elaboración propia.
Por último, vamos a hacer mención a los datos conseguidos de los presupuestos que manejan los Ayuntamientos. En este caso, 72 de los 85 Ayuntamientos que han contestado al cuestionario (84,71%), han indicado la cantidad presupuestaria a utilizar durante el ejercicio económico.
Los estadísticos descriptivos de la variable presupuesta así como la división en diferentes intervalos se muestran a continuación21:
| N | Media | Mediana | Moda | Desviación típica | Mínimo | Máximo |
| 72 | 100 M € | 34 M € | 18 M € | 285 M € | 8 M € | 2.400 M € |
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Tabla 5.3. Distribución presupuestaria de la muestra.
| Presupuesto (en estrato) | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje | |
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