Adopción del comercio electrónico en Micro, Pequeñas y Medianas empresas comerciales y de servicios de Córdoba, Argentina

Adoption of E-commerce in Micro, Small, and Medium-sized Commercial and Service Enterprises in Córdoba, Argentina

Adoption du commerce électronique dans les Micro, Petites et Moyennes entreprises commerciales et de services à Córdoba, en Argentine

Carola Jones
Universidad Nacional de Córdoba, Av. Valparaíso s/n Córdoba - Argentina
E-mail: cjones@eco.unc.edu.ar

María V. Alderete
Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca - Argentina
E-mail: mvalderete@iiess-conicet.gob.ar

Artículo tipo: de investigación científica y tecnológica, según clasificación COLCIENCIAS
Recepción: 31/05/2013
Corrección: 25/09/2013
Aprobación: 03/12/2013

Resumen

En el presente trabajo se estudian los factores asociados con la adopción del comercio electrónico, así como el nivel de preparación digital de las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs)comerciales y de servicios de Córdoba, Argentina. Siendo aún escasos los trabajos empíricos publicados sobre el tema en Latinoamérica, representa un aporte al conocimiento del estado del arte del comercio electrónico en la región. Mediante un estudio exploratorio-descriptivo, a partirdel modelo teórico desarrollado por Molla y Licker (2004), se incorporan nuevos indicadores que enriquecen el modelo y el análisis de los resultados. Los datos provienen de una encuesta implementada a 108 empresas de la ciudad de Córdoba y alrededores, entre septiembre de 2012 y febrero de 2013. Los principales resultados señalan cómo los factores que más inciden en las diferencias en los niveles de adopción del comercio electrónico son el tamaño de las empresas y su nivel de madurez en la implementación de tecnologías de información (TIC).

Palabras clave: Comercio electrónico, e-readiness, Tecnologías de Información y comunicación, MiPyMes.

This paper addresses the study of the factors associated with the adoption of e-commerce and e-readiness at the micro, small, and medium-sized commercial and service companies located in Cordoba, Argentina. Given that few empirical studies published on the subject in Latin America are available, this paper represents a contribution to the knowledge of the state-of-the-art of e-commerce in the region. Taking as a starting point the theoretical model developed by Molla and Licker (2004), an exploratory- descriptive study was performed. New indicators are proposed to enrich the model and the analysis of the results. The data comes from a survey implemented in 108 companies in the Córdoba area, between September 2012 and February 2013. The main results indicate that the size of the companies and their level of maturity or experience in the adoption of Information and Communication Technologies (ICT) are the two most influential factors on the differences at the levels of adoption of e-commerce in enterprises.

Keywords: e-Commerce, e-Readiness, ICT, MSME.

Résumée

Ce travail étudie les facteurs associés à l'adoption du commerce électronique, ainsi que le niveau de préparation digitale des micros, petites et moyennes (PME) commerciales et de services de Córdoba, en Argentine. étant encore limités les travaux empiriques publiés sur ce sujet en Amérique Latine, ce document représente un apport à la connaissance de l'état de l'art du commerce électronique dans la région. à partir d'une étude exploratoire-descriptive, et d'un modèle théorique développé par Molla y Licker (2004), on incorpore de nouveaux indicateurs qui enrichissent le modèle et l'analyse des résultats. Les données résultent d'une enquête développée sur 108 entreprises placées dans la ville de Córdoba et ses alentours, entre septembre 2012 et février 2013. Les résultats principaux indiquent que les facteurs qui affectent le plus sur l'écart entre les niveaux d'adoption du commerce électronique sont la taille des entreprises et leur niveau de maturité pour ce qui concerne la mise en Å“uvre des technologies de l'information (TIC).

Mots clef: Commerce électronique, e-readiness, technologies de l'information et de la communication TIC, PME.

1. Introducción

El interés creciente de estudiar la adopción del comercio electrónico en las pequeñas y medianas empresas (PyME) de países en desarrollo radica en su potencial para la creación de valor. Internet y el comercio electrónico posibilitan la reducción de los costos de transacción y el incremento de la velocidad y la fiabilidad de las operaciones. También contribuyen a reducir las ineficiencias que resultan de la falta de coordinación entre empresas que integran una cadena de valor. Las interacciones entre empresas basadas en Internet (Business to Business o B2B) y la comunicación en tiempo real, pueden reducir las asimetrías de información entre compradores y proveedores y establecer relaciones más estrechas entre los socios comerciales (Moodley, 2002).Un sitio web corporativo que proporciona información sobre los productos, servicios o tecnologías puede mejorar la calidad de atención y los servicios de una empresa a sus clientes (Business to Consumer o B2C),así como atraer nuevos clientes.

El presente trabajo representa un aporte al conocimiento del estado del arte del comercio electrónico y del nivel de preparación de las empresas comerciales y de servicios en países en desarrollo, particularmente de Argentina, donde son escasos los trabajos empíricos publicados sobre el tema. Tomando como punto de partida el Modelo de e-readiness¹ Percibido (PERM) desarrollado por Molla y Licker (2004), se incorporan modificaciones que enriquecen el análisis de los resultados mediante un estudio exploratorio-descriptivo. Los datos provienen de una encuesta a 108 empresas de la ciudad de Córdoba y alrededores, desarrollada ad-hoc por Carola Jones e implementada a través de la Cámara de Comercio de Córdoba entre septiembre de 2012 y febrero de 2013.

El modelo PERM emplea una perspectiva que integra diversas teorías asociadas con la adopción y difusión de tecnologías e innovaciones y contempla factores organizacionales internos y del entorno, que inciden en la adopción del e-commerce. Hasta el momento, ha sido empíricamente validado en pocos estudios (Molla y Licker, 2004 y 2005; Tan, Tyler y Manica, 2007; Bravo, 2011). Por este motivo, su aplicación al caso específico de una ciudad de Argentina permite avanzar la investigación del comercio electrónico en los países en desarrollo.

2. Marco teórico

La incorporación de las TIC en las organizaciones es reconocida como un proceso de aprendizaje que se desarrolla en etapas (Marchese y Jones, 2010; Peirano y Suárez, 2006; Kotelnicov, 2007; Rivas y Stumpo, 2011; Alderete, 2012). Alcanzado cierto nivel de madurez, se facilitan usos sofisticados y complejos de las TIC como ERP (Enterprise ResourcePlanning)² y CRM (ClientRelation Management)³. Estas tecnologías son propicias para dar soporte a la toma de decisiones, al comercio electrónico y a procesos de cooperación inter-organizacionales favoreciendo la integración de la cadena de valor extendida a través redes informáticas (Camarinha-Matos, 2002).

En Argentina, estudios sobre la difusión de las TIC en empresas detectan una gran diversidad de patrones de adopción, siendo el tamaño organizacional y las capacidades internas factores claves asociados con la capacidad de aprovechamiento de las mismas (Novick y Rotondo, 2011). A su vez, se considera que las particularidades relativas al sector de actividad, así como la cultura organizacional pueden condicionar el proceso de incorporación y aprovechamiento de las TIC.

El comercio electrónico o e-commerce se asocia por lo general con la compra y venta a través de Internet, o la realización de cualquier transacción que implique la transferencia de la propiedad o derechos de uso de bienes o servicios a través de una red informática (Khurana et al., 2011). En un sentido más amplio, el comercio electrónico refiere al uso de las tecnologías de información y comunicación en el procesamiento de información relativa a transacciones comerciales para crear, transformar y/o redefinir las relaciones entre organizaciones o entre las organizaciones y los individuos, con el fin de crear valor. Actualmente, el comercio electrónico utiliza la World Wide Web por lo menos en un punto en el ciclo de vida de la operación, y puede abarcar una variedad de tecnologías, como dispositivos móviles (m-commerce), redes sociales (social commerce), correo electrónico y otros.

El estudio de los factores que influyen en la adopción del comercio electrónico en PyME es abordado desde diversas disciplinas, como el gerenciamiento estratégico, sistemas de información y emprendedorismo. No existe un consenso en la literatura o en el análisis crítico de las teorías que explique las decisiones de adopción de comercio electrónico en las PyME.

Con base en un  meta-análisis de 245 artículos sobre el comercio electrónico en economías en desarrollo, publicados entre 1993 y 2006, Boateng, Molla y Heeks (2009) han identificado tres teorías principales que abordan los determinantes relacionados con la tecnología: la difusión de la innovación (DOI), la teoría del comportamiento planificado (TPB), y el modelo de aceptación de tecnología (TAM). Estas teorías a menudo se utilizan en combinación con un marco más amplio, el modelo de tecnología-empresa-medio ambiente (TOE), para examinar la difusión del comercio electrónico en los países en desarrollo. Además, los autores discuten la importancia de las teorías basadas en recursos y las capacidades (RBT) en el estudio de la aplicación de tecnologías de comercio electrónico.

Rogers (2003) es el autor más citado en la literatura sobre e-Business en PyME, por su teoría de difusión de innovaciones, aunque en sus trabajos no se refirió directamente al e-Business. La Teoría de Rogers incluye tanto procesos de decisión de innovación individuales como organizacionales. La investigación sobre adopción del comercio electrónico sugiere que los procesos de decisión individuales son más relevantes para las pequeñas empresas, porque los propietarios son a menudo los responsables políticos principales (de Guinea et al., 2005; Premkumar, 2003). Los procesos de decisión de tipo organizacionales son menos adecuados, porque implican una estructura formal que es menos común en las pequeñas empresas (Burke, 2005; Levenburg, 2005). Sin embargo, no es claro que la adopción en las pequeñas empresas sea el resultado de procesos individuales debido a la influencia que generalmente ejercen la familia y los empleados, lo cual sugiere que gerentes-propietarios pueden no ser las únicas personas que toman las decisiones.

La principal limitación del enfoque de Rogers (2003) del proceso de decisión individual en el contexto de comercio electrónico es que los sistemas de tecnología son bastante complejos y saber o conocer acerca de comercio electrónico no se traduce necesariamente en la adopción.

Como cada teoría tiene un limitado poder explicativo, es probable que se necesite un marco teórico integrado (Parker y Castleman, 2009). Este es el caso del Modelo de e-readiness Percibido (PERM) de Molla y Licker (2004) el que, desde una perspectiva teórica múltiple que los autores llaman interaccionismo, contempla factores organizacionales internos y factores del entorno asociados con la adopción del e-commerce.

3. Metodología

Se presenta la fuente de datos del estudio, las principales características de la muestra y la estrategia metodológica adoptada. La metodología utilizada es de naturaleza exploratoria-descriptiva.

3.1. Características de la muestra

La base de datos proviene de una encuesta relevada durante 6 meses, desde septiembre de 2012 hasta febrero de 2013, a 108 empresas de los sectores comercial y de servicios de la ciudad de Córdoba y alrededores⁴.

Cabe aclarar que la muestra presenta un sesgo, porque se supone que las empresas que la integran tienen algún interés en el comercio electrónico. La invitación a empresas se realizó tanto mediante emails enviados por la Cámara de Comercio de Córdoba a su base de empresas asociadas, como también mediante la difusión del programa en medios de información masiva. Hubo 230 empresas interesadas a las que se envió la encuesta, de las cuales, 108 efectivamente la completaron.

La encuesta reúne información sobre características de la organización relativas al tamaño, sector de actividad, antigüedad, nivel de educación de los empleados, cultura organizacional, cultura informática, TIC implementadas, gestión de TIC, beneficios percibidos de las TIC y del comercio electrónico. Asimismo, se recogen datos sobre los factores claves de competitividad en el mercado y la percepción de nivel de e-readiness del entorno.

Si clasificamos a las empresas por sectores de actividad excluyentes: a) comercio, b) servicios o c) comercio y servicios, se obtiene que 48% de la muestra corresponde a empresas que realizan exclusivamente actividades comerciales, casi el 28% son empresas de servicios, mientras que el 24% restante desarrollan tanto actividades comerciales como de servicios. Si se las clasifica por tamaño, se observa un predominio de las microempresas. El 62,3% de las empresas posee menos de 10 empleados. Por otro lado, sólo el 11,3% de las empresas posee más de 50 empleados.

3.2. Modelo de medición de e-readiness

Partiendo del modelo de Molla y Licker (2004), se definen indicadores que permitan describir y relacionar factores que afectan la adopción del comercio electrónico por parte de las empresas encuestadas. Para la construcción de los indicadores se consideran los niveles de percepción de los beneficios asociados con las TIC y el comercio electrónico, así como con las características de la cultura informática y la gestión de TIC y aspectos percibidos del entorno organizacional.

Se construye una serie de indicadores para poder capturar las relaciones entre el nivel de adopción del comercio electrónico y los niveles de preparación digital (e-readiness) tanto de empresa como del entorno. A su vez, se plantean relaciones entre los indicadores y las características de las empresas como tamaño y sector de actividad.

Indicadores construidos:

Nivel de Adopción del Comercio Electrónico (ACE).

Indicadores del nivel de e-readiness de la organización:

2.1. Indicador de Beneficios percibidos de las TIC (IBP).

2.2. Indicador de Beneficios percibidos del e-commerce (ICE).

2.3. Nivel de aptitud digital percibido o e-readiness o subjetivo de la organización (IERs).

2.4. Nivel de e-readiness objetivo basado en la complejidad e intensidad de uso de las TIC o e-readiness objetivo de la organización. En este caso, se proponen dos indicadores(IERo-af y IERo-po).

]]> 3. Indicadores del nivel de aptitud digital o e-readiness percibido del entorno organizacional (clientes, proveedores, gobierno y competidores) (IERe).

El indicador ACE adopta tres niveles:

1. Sin sitio web.

2. Con sitio web informativo-interactivo.

3. Con sitio web transaccional.

Las empresas que pertenecen al nivel 1, no disponen de un sitio web. Las que pertenecen al nivel 2, disponen de un sitio web con información básica de la empresa y/o con algún nivel de interactividad, como recepción de consultas on-line, vía e-mail o formulario. Las empresas que pertenecen al nivel 3 poseen un sitio web apto para realizar transacciones, tales como reservaciones, pedidos y/o presupuestos on-line, venta y/o compra on-line de productos y/o servicios, seguimiento on-line de pedidos, incluyendo la atención al cliente.

El resto de los indicadores (2 y 3) surge de un conjunto de variables asociadas. Para cada una de las variables se plantea una escala de Likert⁵, que se ordena de lo peor (1) a lo mejor (5)⁶.

Como para cada una de las cuestiones de interés se disponía de una serie de variables, se utilizó la técnica de análisis factorial para la construcción de indicadores generales que resumieran la información de dichas variables. El análisis factorial es una técnica estadística descriptiva que permite identificar un número relativamente pequeño de factores a ser utilizados para representar la relación existente entre un conjunto de variables intercorrelacionadas. Este análisis nos proporciona información que permite agrupar el conjunto de variables que tengan en común el menor número de factores posibles y que, a su vez, éstos tengan una interpretación clara y un sentido preciso.

El objetivo del análisis de componentes principales consiste en encontrar una serie de factores que explican el máximo posible de la varianza total de las variables originales. El método de componentes principales consiste básicamente en llevar a cabo una combinación lineal de todas las variables de modo que el primer componente principal sea una combinación que explique la mayor proporción de la varianza de la muestra, el segundo, la segunda mayor proporción de la varianza y que a su vez esté incorrelacionado con el primero y así sucesivamente.

A continuación se explica la construcción de los indicadores.

En la encuesta se incluyeron 7 preguntas referidas a la opinión de las empresas respecto a los beneficios percibidos de las TIC.La media de las respuestas a cada pregunta varía entre 4,30 y 4,72 de la escala de Likert. Esto indica que, en promedio, las empresas presentan un nivel alto de acuerdo con los beneficios percibidos de las TIC.

La Tabla 1 muestra que se obtuvo un único componente en la matriz de componentes rotados para el indicador IBP.

Las comunalidades (parte de la varianza explicada por el factor común) dan valores altos, mayores a 0,60, para la mayoría de las variables (excepto la opción "simplifican o agilizan los procedimientos administrativos" con un valor más bajo de 0,543). Por lo tanto, las variables están bien explicadas por este factor.

3.2.2. Indicador de percepción de beneficios del Comercio Electrónico (ICE)

En la encuesta se incluyeron 7 preguntas que indagaban la opinión de quienes respondían sobre los beneficios de la utilización de comercio electrónico en la competitividad de la organización. El valor medio de las respuestas a cada pregunta varía entre 4 y 4,68 de la escala de Likert. En general, los resultados obtenidos muestran que los empresarios encuestados perciben al comercio electrónico como un instrumento que facilita y mejora la gestión de la empresa en varias áreas.Para resumir estos resultados se decidió construir un índice de beneficios percibidos del comercio electrónico (ICE) usando la técnica del análisis factorial exploratorio.

La Tabla 2 muestra que en el análisis de componentes principales se han retenido tres factores. El factor 1, que se puede denominar "el CE como reductor de costos" representa a las preguntas sobre si el CE permite reducir costos de comercialización, acceder a mejores opciones de compra y si tiene bajos costos de implementación. El factor 2, denominado "el CE como factor de competitividad" incluye las preguntas sobre si el CE es imperioso para ser competitivo, si permite la expansión del mercado y si mejora la imagen de las empresas. El factor 3, "seguridad", representa a la pregunta sobre si el CE es seguro.

Como las comunalidades (parte de la varianza explicada por los factores comunes) dan valores altos, mayores a 0,60, eso indica que todas las variables están bien explicadas por los factores comunes. Finalmente, el ICE puede ser expresado como una combinación lineal de los tres factores identificados.

índice = (Ii - IMín)/ (IMax - IMín)

Donde Ii es el valor del factor para la empresa i, I Mín es el valor mínimo de la muestra e I Max es el valor máximo de la muestra. Luego, se realiza la suma ponderada de los índices de cada factor para obtener un índice general. Por ejemplo, en el caso de extraer tres factores del AF, el índice general es:

índice=0,33*Ifactor1+0,33*Ifactor2+0,33*Ifactor3.

Las ponderaciones representan la participación de la varianza de cada factor en el total acumulado.

Indicadores del nivel de e-readiness de la organización

Para indagar en el nivel de preparación digital de la organización se prepararon dos grupos de indicadores. Uno de tipo subjetivo, referido a la percepción que las propias organizaciones tienen de su nivel de preparación digital y otro más objetivo, que refleja la complejidad de las TIC implementadas en la organización. En las preguntas referidas a los indicadores subjetivos también se utilizaron indicadores tipo Likert, que varían entre 1 y 5. Todas las medias están por encima de 3, lo que implica una auto-percepción de un nivel de preparación digital medianamente importante.

Al igual que en el caso anterior, utilizando el AF exploratorio se construyó un índice subjetivo de preparación digital de las organizaciones (IERs). Se identificó un único factor común (Tabla 3).

Las comunalidades dan todas mayor a 0,40 por lo que todas las variables están convenientemente representadas por el factor común.

Conbase enesta información, utilizando análisis factorial (AF) se construyó un índice objetivo de preparación digital de la organización (IERo-af). Se identificaron tres factores comunes: el factor 1 vinculado conTIC más avanzadas (ERP, CRM), el factor 2 que agrupa las tecnologías más básicas (Internet y sitio web) y el factor 3 asociado con el uso de Extranet.

El análisis de las comunalidades muestra que todas las variables están bien representadas en los factores comunes (Tabla 5).

Mediante el IREo-af se logra un análisis en conjunto de los indicadores disponibles (Internet, Sitioweb, Intranet, Extranet, ERP, CRM) lo cual permite una mayor aproximación a un fenómeno que es complejo. Si bien puede existir un problema de agregación, permite identificar casos exitosos que pueden ser aplicados a estructuras productivas similares (Lugones et al., 2008).

Por otro lado, se construyó un segundo indicador objetivo de e-readiness denominado IERo-po, que refleja el nivel de complejidad e intensidad de uso de las TIC en las empresas. Este indicador se obtuvo sumando las TIC utilizadas por cada empresa, ponderadas de acuerdo consu nivel de complejidad o sofisticación. Si bien los ponderadores fueron establecidos ad-hoc, la determinación de los mismos responde a la literatura especializada: 1. Si la empresa usa Internet; 2. Si la empresa dispone de un sitio web; 3. Si la empresa dispone de Intranet; 4. Si la empresa dispone de una Extranet y 5.Si la empresa adoptó al menos alguna de las aplicaciones ERP y/o CRM.

IERo-po=1*Internet+2*Sitioweb+3*Intranet+4*Extranet+5*ERP/CRM

3.2.4. Indicadores del nivel de e-readiness del entorno (IERe)

La encuesta brinda también información sobre el nivel de aptitud digital o e-readiness percibido del entorno organizacional (clientes, proveedores, gobierno y competidores) sobre la base de 9 variables.Las mismas asumen valores entre 3,02 y 3,83 de la escala de Likert de 1 a 5, lo que indica que las empresas perciben que el nivelde preparación digital o e-readiness del entorno es medio.

* Componente 1: indicador de leyes e infraestructura

* Componente 2: indicador de instituciones

* Componente 3: indicador de mercado

Se construyó un indicador a partir de la suma ponderada de estos tres componentes o factores, cuya ponderación procede de la participación del factor en la varianza acumulada.

4. Resultados y discusión

Atendiendo a la distribución de las empresas según el nivel de adopción de Comercio Electrónico (ACE), se observa un predominio de las firmas con un nivel de adopción del comercio electrónico alto, porque 48,1% de las mismas posee un sitio web transaccional, es decir, con capacidad para brindar servicios on-line a clientes y/o digitalizar el proceso de ventas y/o comprason-line de productos y/o servicios. Sin embargo, 30,6% de las empresas no poseen un sitio web. El 21% restante alcanza un nivel medio de adopción de e-commerce ya que estas empresas cuentan con sitio web informativo-interactivo. En este sentido, la muestra presenta una segmentación por niveles de adopción del CE.

Asimismo, se analizan los niveles de ACE por sector de actividad.

En el Gráfico 1 las empresas de comercio y servicios (como categoría mixta) presentan un mayor porcentaje de empresas con sitio web transaccional (53,3%), es decir con un nivel más alto de adopción de comercio electrónico, comparado conlas empresas de los sectores comercio y servicios respectivamente. Además, en el caso de las empresas de servicios, si bien hay igual número de empresas (11) sin sitio web y con sitio web transaccional, las empresas de este sector tienen una mayor participación relativa en la categoría más baja de ACE (sin sitio web) que el resto de las empresas.

De todos modos, es muy importante señalar que a pesar de las diferencias en los porcentajes, al aplicar las pruebas de Chi Cuadrado (Pearson, razón de verosimilitud y asociación lineal por lineal), se verifica que no son estadísticamente significativas. Por lo que no es posible afirmar que existan diferencias sectoriales en el grado de adopción de comercio electrónico entre las empresas de la muestra.

4.2 Adopción de Comercio Electrónico (ACE) por sector de actividad

Por otro lado, también se analizó si existe alguna relación entre los niveles de adopción y el tamaño de la empresa (Gráfico 2).

Mientras que entre las microempresas predominan las firmas sin sitio web (39,4%), en las empresas pequeñas y medianas predominan las empresas con nivel de adopción de comercio electrónico alto. Es poco frecuente que una empresa con más de 10 empleados no tenga sitio web. Al aplicar cualquiera de las pruebas de Chi-Cuadrado, se verifica que las diferencias en los niveles de adopción por tamaño de empresa son significativas (Tabla 7).

Como la muestra de 108 empresas se compone en su mayoría de microempresas, es previsible que las microempresas sean mayoría en todos los niveles de adopción.Sin embargo, si bien las microempresas tienen una participación absoluta superior en el nivel alto de adopción (con sitio web transaccional), es entre las pequeñas donde se observa una mayor participación relativa de empresas con sitio web transaccional.

A continuación se analiza la relación entre nivel de adopción de comercio electrónico (ACE) y el resto de los indicadores definidos antes, es decir, IBP, ICE, IERs, IERo-af, IERo-po y IERe.

4.3. Relación entre Adopción de Comercio Electrónico (ACE) y de Beneficios Percibidos de las TIC (IBP)

La casi totalidad de las empresas de la muestra posee un nivel de percepción de los beneficios asociados con las TIC de por lo menos 0,50. La mayoría de las empresas (84,6%) tienen un IBP>0,75. A su vez, la mitad de las empresas con un nivel alto de percepción de los beneficios asociados conlas TIC poseen un nivel de adopción del comercio electrónico alto (Tabla 8). Sin embargo, estas diferencias aparentes en el nivel de ACE según nivel de IBP no son estadísticamente significativas (según prueba de Chi Cuadrado, p=0,386).

4.4. Relación entre los índices ACE e ICE

El ICE captura cuestiones relacionadas con la percepción que tiene la empresa sobre los beneficios derivados del comercio electrónico. Tal como se mencionó, en promedio, las empresas están entre parcial y totalmente de acuerdo en que el comercio electrónico permite la expansión del mercado, mejora la imagen de las empresas del sector y permite reducir ciertos costos.

La reducida dispersión en las respuestas a las preguntas sobre percepción de los beneficios del comercio electrónico ayuda a explicar porqué a la mayoría de las empresas le correspondió un valor del ICE relativamente similar. Efectivamente, la Tabla 9 muestra que para el 75% de las empresas de la muestra el ICE oscila entre 0,50 y 0,75. Entre las empresas con una percepción de los beneficios derivados del comercio electrónicomás baja, predominan las empresas con un nivel de ACE bajo:la mayor parte de las empresas con valores del ICE menores a 0,50 no tienen un sitio web transaccional. Inversa parece ser la situación en las empresas con ICE mayor a 0,75. En general, se observa que a medida que aumenta el nivel de percepción de beneficios, aumenta el nivel de adopción del CE. Sin embargo, a pesar de estas diferencias en los porcentajes, las mismas no son estadísticamente significativas, por lo que no se puede demostrar la hipótesis de que la adopción del comercio electrónico está directamente asociada con la percepción de la organización respecto de los beneficios del comercio electrónico. Posiblemente la falta de significatividad esté influenciada por el bajo número de casos de empresas con ICE menor a 0,50 y mayor a 0,75.

4.5. Relación entre Adopción de Comercio Electrónico (ACE) y e-readiness organizacional percibida o subjetiva (IERs)

La Tabla 10 refleja que cuando los niveles percibidos de e-readiness son superiores a 0,50, aumenta el porcentaje de empresas con un nivel de adopción del CE alto, es decir, es mayor el porcentaje de empresas con sitio web transaccional ( 51,4% de las empresas con un IERs> 0,50 tienen sitio web transaccional). Por otro lado, cuando las empresas perciben que tienen un nivel de preparación inferior, mayor es el porcentaje de empresas con un nivel de adopción medio o bajo. Así, 58,8% de las empresas con un IERs< 0,50 tienen un ACE bajo o mediano (no tienen sitio web o tienen sitio web informativo-interactivo).

De todas maneras, estas diferencias no son estadísticamente significativas de acuerdo con las pruebas de Chi-Cuadrado, por lo que si bien habría algunos indicios de que los niveles de adopción de comercio electrónico se elevan al percibirse las organizaciones con un mayor nivel de preparación digital, esta hipótesis tampoco puede ser demostrada.

Estos resultados son un indicio de la importancia de incorporar al análisis otros indicadores de e-readiness organizacional más objetivos, basados en las TIC efectivamente implementadas (IREo-af, y IERo-po).

4.6. Relación entre Adopción de Comercio Electrónico (ACE) e índices objetivos de e-readiness organizacional (IERo-af y IERo-po)

Los IREo son índices de e-readiness más "objetivos" que el anterior dado que no se basan en la percepción de las empresas sino que consideran las TIC efectivamente implementadas por la empresa. Se supone que cuanto mayor sea el número y la complejidad de herramientas tecnológicas implementadas, mayor será la preparación de la empresa para adoptar niveles superiores de comercio electrónico.

Tal como se describió en los aspectos metodológicos, se construyen dos indicadoresobjetivos de e-readiness organizacional: IERo-af y IERo-po.

IERo-af surge del análisis factorial. La Tabla 11 muestra las frecuencias registradas para distintos tramos de valor del índice.

La Tabla 12 presenta la relación entre adopción de comercio electrónico (ACE) y el nivel de preparación digital objetivo medido por el indicador IERo-af.

En los niveles de implementación de TIC más elevados (IREo-af>0,50), es mayor el porcentaje de empresas con sitio web transaccional, o sea que el nivel de adopción del comercio electrónico (ACE) es alto. Por otro lado, entre las empresas con ACE bajo 60,6% poseen un nivel de e-readiness objetivo(IREo-af) inferior a 0,50. Mientras que en las empresas con ACE alto, tal porcentaje es del 50%. De todas maneras, las diferencias en las proporciones no son estadísticamente significativas según las pruebas de Chi Cuadrado (Chi Cuadrado Pearson > 0,226).

4.7. Relación entre los índices ACE yIERo-po

IERo-po es otro indicador "objetivo" de e-readiness o preparación digital de la organización.Se basa en la suma ponderada de TIC implementadas, según el nivel de complejidad asociado con cada TIC (asume valores entre 0 y20). La relación entre el nivel de adopción de comercio electrónico y este indicador alternativo de e-readiness empresarial se presenta en la Tabla 13.

Se observa que la complejidad media de TIC implementadas es superior a medida que aumenta el nivel de adopción del CE(Tabla 13) y que esas medias son estadísticamente diferentes (Tabla 14).

Por esta razón, es interesante analizar la relación entre la percepción de beneficios del ICEcon el nivel de e-readiness organizacional percibido (IERs), ya que las empresas con niveles de IERs bajo pueden tener una idea errónea de los beneficios asociados con el e-commerce y corren riesgo de sobreestimarlos o subestimarlos. En cambio, aquellas empresas con mayor nivel de IERs basan su percepción en su experiencia con el comercio electrónico.

5. Conclusiones

El presente trabajo constituye un aporte al conocimiento del estado del arte del comercio electrónico y el nivel de preparación de las empresas comerciales y de servicios de Córdoba, Argentina. Como son escasos los trabajos empíricos publicados sobre el tema en los países en desarrollo, el presente trabajo representa una contribución.

La mayoría de las empresas de la muestra son microempresas dedicadas al comercio. Los niveles de adopción del comercio electrónico están repartidos en niveles bajos, medios y altos. Mientras que aproximadamente la mitad de las empresas poseen niveles medio/bajo, la otra mitad presenta niveles altos de adopción.

El análisis exploratorio-descriptivo de la muestra permite capturar los principales factores explicativos de la adopción del comercio electrónico en las empresas de Córdoba.

Nuestros resultados indican que los factores que más inciden en las diferencias en los niveles de adopción del comercio electrónico son el tamaño de las empresas y el nivel de preparación digital objetivo de las empresas, esto es, la experiencia en implementación de TIC.

Respecto del tamaño organizacional, entre las microempresas de la muestra predominan en los niveles de adopción bajo, mientras que las empresas con al menos 10 empleados presentan niveles de adopción del comercio electrónico superiores. Los resultados van en la misma dirección que los de otro trabajo a nivel nacional (Novick y Rotondo, 2011). En contraste, difieren de los resultados de Daniel yGrimshaw (2012) sobre empresas del Reino Unido, que señalan una mayor adopción en PyMes que en grandes empresas.

Por otra parte, se verifica que a medida que aumenta el nivel de uso y complejidad de las TIC, también aumentan los niveles de adopción del comercio electrónico. En línea con Molla y Licker (2005) y Novick y Rotondo (2011), este resultado evidencia que la incursión de las empresas en el CE respondería a procesos de aprendizaje que son resultado del uso efectivo de las TIC. A medida que las empresas acumulan sus capacidades, aprenden de sus experiencias pasadas e interactúan con su entorno en permanente cambio, el nivel de preparación para el comercio electrónico también cambia. En similar dirección, Rivas y Stumpo (2011) sostienen que a medida que aumenta la complejidad de las herramientas que se quieren incorporar, los costos se incrementan notablemente, los cambios organizativos requeridos se hacen más complejos y las habilidades necesarias de los trabajadores son mayores.

Para Molla (2004) e igualmente para Tan et al. (2007) y Bravo (2011), factores organizacionales internos como los recursos tecnológicos de las empresas, el modelo de gestión aplicado y el nivel de compromiso de la dirección son los principales factores que afectan el éxito del desarrollo del comercio electrónico y el alcance de sus beneficios en términos de mejora de las comunicaciones, el ahorro de costes y rendimiento del mercado.

En este trabajo no se pretendió realizar un examen exhaustivo de los factores que inciden en la adopción de las TIC. El estudio tiene algunas limitaciones en cuanto a su tamaño de la muestra y la validez externa. Idealmente, es deseable un tamaño de muestra más grande para una mayor estabilidad de los resultados.

Por otro lado, los resultados justifican un trabajo posterior donde se analice la naturaleza multidimensional del tema, ya que son varios los factores que explican simultáneamente el nivel de adopción del CE.

Citas de pie de página

1. El término e-readiness se define como la capacidad de aprovechar las oportunidades de creación de valor facilitadas por el uso de Internet.

2. ERP: La Planeación de Recursos Empresariales (ERP por su sigla en inglés). Por lo general, es un paquete de software de un sólo proveedor que cubre todas las funciones de la empresa (planeación, compras, ventas, mercadeo, relaciones con los clientes, finanzas y recursos humanos) , pero que está construido de manera modular para permitirle a la empresa personalizar el sistema implementando sólo módulos que requiera para sus actividades.

3.CRM: Gestión de las Relaciones con los Clientes (CRM, por su sigla en inglés) es una metodología de gestión que sitúa al cliente en el centro de la actividad de la empresa y se basa en un uso intensivo de las tecnologías de la información para recopilar, integrar, procesar y analizar la información sobre los clientes.

4. La encuesta fue desarrollada por Carola Jones como instrumento de recolección de datos para la realización de su tesis doctoral, actualmente en desarrollo. Se enmarca, a su vez, en el Programa Córdoba Comercia en Internet, desarrollado colaborativamente por profesionales asesores en e-commerce, docentes-investigadores de la Universidad Nacional de Córdoba y autoridades de la Cámara de Comercio de Córdoba.

5. La excepción a esta regla corrió por cuenta de la variable IERo que mide el nivel de complejidad e intensidad de uso de las TIC o e-readiness objetivo de la organización. La forma de cálculo de este indicador se describe más adelante.

6. Escala de Likert: 1. Totalmente en desacuerdo; 2. Parcialmente en desacuerdo: 3. Indiferente (ni de acuerdo ni en desacuerdo); 4. Parcialmente de acuerdo; 5. Totalmente de acuerdo.

8. Una extranet es una red privada que utiliza protocolos de Internet para compartir de forma segura parte de la información u operación propia de una organización con proveedores, compradores, socios, clientes o cualquier otra organización.

9. Se puede demostrar que existe correlación significativa (al 1%) entre el indicador de aptitud digital subjetivo y el objetivo construidos. Por lo tanto, existe un grado significativo de relación entre la variable objetiva que hemos construido y la que resulta de la percepción de las empresas.

6. Referencias

Alderete, M. V. (2012). Medición de las tecnologías de la información y la comunicación en empresas de servicios de Colombia. Cuadernos de Administración, 25 (45), 39- 62.         [ Links ]

Boateng, R., Molla, A., & Heeks, R. (2009). E-Commerce in developing economies: a review of theoretical frameworks and approaches. In K. Rouibah, O.E. Khalil, & A.E. Hassanien (eds.). Emerging markets and e-commerce in developing economies (pp. 1-56). El Cairo, Egipto: Universidad del Cairo.         [ Links ]

Bravo, S. (2011). Electronic commerce in developing countries a study of B2B E-commerce adoption by small and medium sized enterprises in Argentina. (Master of Science Thesis). INDEK School of Industrial Engineering and Management, KTH Royal Institute of Technology. Industrial Management. Estocolmo, Suecia.         [ Links ]

Camarinha-Matos, L. M. (2002). Collaborative business ecosystems and virtual enterprises. Lisboa, Portugal: USA Kluwer Academic Publishers.         [ Links ]

Daniel, E. M., & Grimshaw, D. J. (2002). An exploratory comparison of electronic commerce adoption in large and small enterprises. Journal of Information Technology, 17 (3) 133-147.         [ Links ]

De Guinea, A. O., Kelley, H., & Hunter, M. G. (2005). Information systems effectiveness in small businesses: extending a Singaporean model in Canada. Journal of Global Information Management, 13 (3), 55-79.         [ Links ]

Khurana, H., Goel, M., Singh, H., & Bhutani, L. (2011). ECommerce: role of e-commerce in today's business. International Journal of Business Management Research VSRD-IJBMR, 1 (7), 454-461.         [ Links ]

Marchese, A., y Jones, C. (2010/08). Caminos al comercio electrónico. Estudio de empresas industriales y de servicios ubicadas en Córdoba y Rosario (pp. 2829-2841). Presentado en la 39a Jornada Argentina de Informatica. Buenos Aires, Argentina: Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO).         [ Links ]

Molla, A., & Licker, P. S. (2004). eCommerce adoption in developing countries: a model and instrument. Information & Management, (424), 877-899.         [ Links ]

Molla, A. (2004). The impact of ereadiness on ecommerce success in developing countries: firm-level evidence. Development Informatics. Working paper N°18. Manchester, United Kingdom. Institute for Development Policy and Management University of Manchester.         [ Links ]

Molla, A., & Licker, P. S. (2005). Perceived E-Readiness factors in e-commerce adoption: an empirical investigation in a developing country. International Journal of Information Systems and Change Management, 10 (1), 877-899.         [ Links ]

Moodley, S. (2002). E-Business in the South African apparel sector: a utopian vision of efficiency? The Developing Economics, 40 (1), 67-100.         [ Links ]

Novick, M., y Rotondo, S. (Ed.). (2011). El desafío de las TIC en Argentina. Generar capacidades para generar empleo. Santiago de Chile, Chile: CEPAL, Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social de Argentina.         [ Links ]

Parker, C. & Castleman, T. (2009). Small firm e-business adoption: a critical analysis of theory. Journal of enterprise information management, 22 (1/2), 167-182.         [ Links ]

Peirano, F., y Suárez, D. (2006).TICS y empresas: propuestas conceptuales para la generación de indicadores para la sociedad de la información. Journal of informations Systems and Technology Managment, 3 (2) 123-142.         [ Links ]

Premkumar, G. (2003). A meta-analysis of research on information technology implementation in small business. Journal of Organizational Computing & Electronic Commerce, 13 (2), 91-121.         [ Links ]

Rivas, D., y Stumpo, G. (2011). Las TIC en el tejido productivo de América Latina. En M., Novick, y S., Rotondo (Comp.) El desafío de las TIC en Argentina. Crear capacidades para la generación de empleo (pp. 43-79). Santiago de Chile, Chile: CEPAL.         [ Links ]

Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5 ed.). New York, Usa: Free Press.         [ Links ]

Tan, J., Tyler, K., & Manica, A. (2007). Business-to-business adoption of eCommerce in China. Information & management 44 (3), 332-351.         [ Links ]

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