Evaluación del modelo estructural teniendo en cuenta la influencia de la familia

Una vez analizadas las relaciones entre el Capital Intelectual, la Innovación y el rendimiento, el siguiente paso es valorar si el modelo estructural apoya el modelo propuesto teniendo en cuenta la Influencia de la Familia; es decir, se analizar si la influencia familiar modera las relaciones anteriores.

De este modo, se tratar de probar las hipótesis H4, H5 y H6. Para ello se siguen los mismos pasos que en el apartado anterior, es decir:

i. Calcular la varianza explicada (R2) de las variables endógenas o dependientes. ii. Identificar la intensidad de los coeficientes path o pesos de regresión estandarizados.

Antes de llevar a cabo estos pasos, se tienen que analizar los indicadores del constructo Influencia de la Familia. En este caso, al ser indicadores formativos, no se puede aplicar el análisis que se ha seguido para los indicadores reflectivos (fiabilidad individual y del

Página 168 constructo y validez convergente y discriminante), sino que se interpretará en función de los pesos (Hair, Ringle y Sarstedt, 2011).

Como se ha indicado anteriormente, se debe tener en cuenta las dimensiones formativas por la multicolinealidad dado que podrían existir si el Factor Influencia de la Varianza superase el valor de 5 y el índice de condición superase el valor de 30 (Hair, Ringle y Sarstedt, 2011).

Tabla 9.24. Estadísticos de colinealidad

Fuente: elaboración propia

Tabla 9.25. Diagnóstico de colinealidad

Fuente: elaboración propia

En este caso, los resultados muestran ausencia de colinealidad, ya que el valor máximo de Factor Influencia de la Varianza es 1,7291 y el índice de condición máximo es de 21,98 ambos por debajo de 5 y 30, respectivamente.

Con respecto a los pesos, utilizando la técnica Bootstrap con 500 submuestras y mediante el empleo de una distribución t de Student de una cola y 499 grados de libertad, analizamos la precisión y estabilidad de las estimaciones. Los resultados aparecen recogidos en la tabla 9.26.

Constructo Factores Tolerancia

Factor de Influencia de la Varianza IN_FAM1 0,7791 1,7291 IN_FAM2 0,9983 1,2701 IN_FAM3 0,8731 1,072 IN_FAM Dimension Autovalores Indice de condición 1 5,453 1,00 2 1,291 3,29 3 0,762 7,78 4 0,031 21,98

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Tabla 9.26. Pesos de los indicadores formativos del constructo influencia familiar

Fuente: elaboración propia

Del análisis de la tabla anterior se puede concluir que existen indicadores que no son estadísticamente significativos para un nivel de 0,05. Estos resultados sugieren la eliminación de los indicadores en el modelo. No obstante, Hair, Ringle y Sarstedt, (2011), recomiendan mantenerlos, ya que la eliminación presupone la pérdida de información útil y necesaria para la definición de los constructos.

En nuestro este caso, al igual que se hizo anteriormente, se ha decido mantener los indicadores a pesar de que no sean estadísticamente significativos. Una vez analizada la multicolinealidad de los indicadores del constructo influencia familiar, se proceder a evaluar el modelo estructural teniendo en cuenta la influencia de la familia, siguiendo los pasos indicados anteriormente.

i. Poder predictivo del modelo (R2)

La medida del poder predictivo del modelo es analizada utilizando el valor de R2 (varianza explicada) para las variables latentes dependientes. Hair, Ringle y Sarstedt, (2011) establecen como valores adecuados de la varianza explicada aquellos que son iguales o mayores que 0,1; valores inferiores indican un bajo nivel predictivo de la variable latente dependiente.

Como se refleja en la tabla 9.27 siguiente, el modelo presenta un adecuado nivel predictivo. Todos los constructos dependientes tienen valores de R2 _{superiores a 0,1. Si} comparamos el poder predictivo del modelo anterior, podemos observar que gracias a la influencia familiar el poder predictivo es mayor. Esto quiere decir que con el constructo Capital Intelectual moderado por la influencia familiar se logra explicar el 49,1% de las circunstancias que influyen en la Innovación. En relación al constructo Innovación moderada por la influencia de la familia se logra explicar el 31,0% de las circunstancias

Peso Valor t IN_FAM1 Influencia Familiar 0,531 1,258 IN_FAM2 Influencia Familiar 0,479 1,639 IN_FAM3 Influencia Familiar 0,289 1,036

Página 170 que influyen en el rendimiento. Los valores de la varianza explicada por los constructos endógenos o variables dependientes del modelo, aparecen en la siguiente tabla.

Tabla 9.27. Capacidad explicativa del modelo

Variables dependientes R2

Innovación 0,49

Rendimiento 0,31

Fuente: elaboración propia

ii. Contribución de las varianzas predictivas sobre la varianza explicada de las variables endógenas

Para analizar esta sección, se debe centrar la atención en los coeficientes de regresión o pesos de regresión estandarizados, así como en las correlaciones entre los constructos o variables latentes. Los valores de estos coeficientes se reflejan en la siguiente Tabla 9.28.

Tabla 9.28. Coeficientes del modelo

Innovación Rendimiento

Capital Intelectual 0,462 0,101

Capital Intelectual moderado por Influencia Familiar

0,278 0

Capital Intelectual moderado por Influencia Familiar

0 0,096

Innovación 0 0,184

Innovación moderada por Influencia Familiar 0 0,461

Rendimiento 0 0

Fuente: elaboración propia

La tabla representa el coeficiente de los caminos estructurales de un constructo de fila a otro constructo de columna. Estos coeficientes estructurales indican la intensidad y la dirección de las relaciones entre los constructos del modelo, actuando directamente en la confirmación o rechazo de las hipótesis presentadas.

Para poder ser considerados como aceptables se deben tomar un valor de, al menos, 0,2; e idealmente situarse por encima de 0,3 (Hair, Ringle y Sarstedt, 2011). Como se

Página 171 desprende de la tabla anterior, de los seis coeficientes contenidos en el modelo interno, tres cumplen la condición mínima propuesta por Hair, Ringle y Sarstedt, (2011) y falta comprobar posteriormente si son o no significativos. Con respecto a la variable influencia familiar, sólo presenta moderación en la relación entre el Capital Intelectual y la Innovación y entre ésta y el rendimiento. El modelo con las relaciones, se recoge en la siguiente figura 9.14. Las relaciones entre las variables latentes del modelo interno estructural aparecen representadas por flechas.

Figura 9.14. Relaciones entre variables latentes del modelo interno (Influencia Familiar)

Fuente: elaboración propia

Para comprobar la contribución de las variables predictivas sobre la varianza explicada por el R2 _{de las variables endógenas, se debe calcular en valor absoluto, el resultado de} multiplicar el coeficiente (entre dos constructos) por el valor de la correlación existente entre dichos constructos (Hair, Ringle y Sarstedt, 2011) y de acuerdo a esto, una variable predictora debería explicar al menos el 1,5% de la varianza de una variable predicha. El resultado será la varianza del constructo endógeno explicada por la variable predictiva, tal y como aparece en la siguiente Tabla 9.29.

Influencia Familiar Capital Intelectual Innovación Rendimiento 0,462 0,101 0,184 0,278 0,096 0,461

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Tabla 9.29. Contribución de la variable predictiva sobre la varianza explicada Path Correlaciones % Varianza

explicada

%

Capital Intelectual → Innovación 0,462 0,529 0,3999 39,9% Capital Intelectual moderado por

Influencia Familiar → Innovación

0,278 0,276 0,0952 9,5%

Capital Intelectual → Rendimiento 0,101 0,361 0,0101 1,0%

Innovación → Rendimiento 0,184 0,167 0,0754 7,5%

Innovación moderada por Influencia Familiar → Rendimiento

0,461 0,287 0,0410 4,1%

Capital Intelectual moderado por Influencia Familiar → Rendimiento

0,096 0,376 0,1765 17,6%

Fuente: elaboración propia

En este caso, todas las variables predictoras explican más del 1,5% de la variable predicha a excepción de la Capital Intelectual y Rendimiento, ya que tan sólo explica el 1,0%.

iii. Contraste de hipótesis planteadas en la investigación

Para poder contrastar las hipótesis planteadas se deben valorar la precisión y estabilidad de las estimaciones obtenidas, para lo cual se recurre nuevamente a la técnica Bootstrap que ofrece el error estándar y los valores t de los parámetros. Siguiendo a Hair, Ringle y Sarstedt, (2011) para calcular la significación de los coeficientes path, se genera una prueba Bootstrap de 500 submuestras y una distribución t de Student de dos colas con (n- 1) grados de libertad, donde n es el número de submuestras. Los resultados se recogen en la tabla 9.30 siguiente.

Tabla 9.30. Resultados de la técnica no paramétrica Bootstrap Innovación Rendimiento

Capital Intelectual 0,462*** 0,101

Capital Intelectual moderado por Influencia Familiar

Página 173 Capital Intelectual moderado

por Influencia Familiar

0 0,096

Innovación 0 0,184

Innovación moderada por Influencia Familiar

0 0,461

Rendimiento 0 0

*p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001 Fuente: elaboración propia

Desde esta tabla se obtiene la significación de los caminos estructurales y, por tanto, el sostenimiento o no de las hipótesis, como aparece en la tabla anterior. En concreto, de las tres hipótesis planteadas en este segundo modelo, se confirma solamente una (Capital Intelectual moderado por Influencia Familiar).

Tabla 9.31. Contraste de hipótesis planteadas en la investigación

Hipótesis Coeficiente Estandarizados Valor t Bootstrap Hipótesis soportada H4: La influencia de la familia modera la

relación entre el capital intelectual y la innovación en las empresas familiares del

sector vitivinícola en Chile. 0,278* 1,998 Si

H5: La influencia familiar modera la

relación entre el capital intelectual y el rendimiento de las empresas familiares

del sector vitivinícola en Chile. 0,096 0,753 Parcialmente H6: La influencia familiar modera la

relación entre la innovación y el rendimiento de las empresas familiares

del sector vitivinícola en Chile. 0,461 1,943 Parcialmente

*p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001 Fuente: elaboración propia

De acuerdo a lo anterior, la influencia de la familia modera todas las relaciones de forma positiva; sin embargo, solo es significativa cuando modera la relación entre el Capital Intelectual y la Innovación.

Página 174 9.6 Confirmación de hipótesis formuladas

Una vez valorado tanto el modelo de medida como los dos modelos estructurales, teniendo en cuenta la variable moderadora de la influencia familiar, se procede a contrastar las hipótesis planteadas en el estudio, reflejadas en la tabla 9.32 siguiente. De las seis hipótesis planteadas en la investigación, se han confirmado tres de manera positiva.

Tabla 9.32. Confirmación de hipótesis formuladas

Hipótesis Coeficiente Estandarizados Valor t Bootstrap Hipótesis soportada