Revista
de la
Universidad
del Zulia
Fundada en 1947
por el Dr. Jesús Enrique Lossada
DEPÓSITO LEGAL ZU2020000153
ISSN 0041-8811
E-ISSN 2665-0428
Ciencias del
Agro,
Ingeniería
y Tecnología
Año 14 N° 39
Enero - Abril 2023
Tercera Época
Maracaibo-Venezuela
REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 14, N° 39, 2023
Juan E. Villalva A. /// Modelo de medición de la competitividad de las operaciones de minería de hierro, 254-277
DOI: http://dx.doi.org/10.46925//rdluz.39.14
254
Modelo de medición de la competitividad de las operaciones de
minería de hierro
Juan E. Villalva A. *
RESUMEN
La minería de hierro es una importante actividad económica en el ámbito mundial,
caracterizada por ser de bajo valor agregado, alta volatilidad en el precio y alta rivalidad entre
las empresas que participan en su negocio, donde la competitividad se ha convertido en un
aspecto vital para garantizar la sobrevivencia de las empresas, por lo que su medición es de
especial importancia. Por otro lado, se tiene que la medición de la competitividad empresarial
implica ciertas complejidades, dado que es un constructo multidimensional y que requiere de
una metodología especialmente diseñada para ello. El objetivo de la presente investigación fue
proponer un modelo de medición de la competitividad de las operaciones de minería de hierro;
para lograrlo se identificaron las variables explicativas y se diseñó la estructura de un modelo,
que representa un aporte significativo a las áreas de conocimiento relacionadas con la gestión
del negocio de minería de hierro.
PALABRAS CLAVE: modelo de competitividad, competitividad empresarial, minería de hierro
y análisis de componente principal.
* Profesor. Universidad Nacional Experimental Politécnica Antonio José de Sucre (UNEXPO),
Vice-Rectorado, Puerto Ordaz, Venezuela. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6273-1154. E-mail:
juanev99@gmail.com
Recibido: 04/07/2022 Aceptado: 21/09/2022
REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 14, N° 39, 2023
Juan E. Villalva A. /// Modelo de medición de la competitividad de las operaciones de minería de hierro, 254-277
DOI: http://dx.doi.org/10.46925//rdluz.39.14
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Competitiveness measurement model for iron mining operations
ABSTRACT
Iron mining is an important economic activity in the world, characterized by low added value,
high price volatility and high rivalry between the companies that participate in its business,
where competitiveness has become a vital aspect for ensure the survival of companies, so its
measurement is of special importance. On the other hand, the measurement of business
competitiveness implies certain complexities, since it is a multidimensional construct and
requires a methodology specially designed for it. The objective of this research was to propose
a model for measuring the competitiveness of iron mining operations. To achieve this, the
explanatory variables were identified and the structure of a model was designed, which
represents a significant contribution to the related areas of knowledge with the management
of the iron ore mining business.
KEY WORDS: competitiveness model, competitiveness of mining operations, iron mining and
principal component analysis.
Introducción
Competitividad es un término que en la literatura presenta variadas definiciones, lo que
denota falta de consenso entre los autores y cierta complejidad en el tema; no obstante, hay
consenso de que se trata de un constructo, cuya medición solo es posible a través de otras
variables y que en consecuencia presenta cierta dificultad para su tratamiento, tanto teórica,
como empírico.
Con respecto al concepto de competitividad, según plantea Porter (1990), no tiene una
definición, ni una teoría para explicarla, que sean generalmente aceptadas. Y el mismo autor,
afirma que el significado de competitividad puede ser diferente cuando se habla de una
empresa, una nación o de acuerdo con la especialidad o enfoque que lo defina. Las afirmaciones
de Porter, a pesar de tener más de dos décadas, aún mantienen vigencia, ya que según Siggel
(2007: 5), “la gran variedad de definiciones de competitividad propuestas en la literatura
económica y empresarial, han convertido a este concepto en confuso y ambiguo”.
De acuerdo con Altomonte et al., (2012: 12), “una tarea difícil en el estudio de la
competitividad es su medición empírica, a la luz de la evidencia de que el concepto de
competitividad carece de una definición universalmente aceptada”. Por tanto, “cuando se habla
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de competitividad empresarial, lo primero que hay que establecer es que se trata de un
fenómeno complejo” (Cabrera et al., 2011: 31).
Es importante señalar que “una cuestión íntimamente relacionada con la definición y
modelización de la competitividad, es su medición, de tal forma que no se puede hablar de
competitividad si no se alude tácita o explícitamente a una forma para medir la misma”
(Fuentes, 2007: 4). Se debe señalar que competitividad es un concepto no observable
directamente y cuya medición solo es posible mediante otras variables observables.
En ese sentido, algunos investigadores han propuesto diversos modelos que
conceptualizan la competitividad empresarial y permiten acercarse a obtener medidas de ella.
Sin embargo, los modelos anteriormente mencionados, presentan algunas deficiencias para
aplicarlos al área de minería, la mayoría de ellos son para aplicación general y otros aplican al
área de manufactura.
En ausencia de un método objetivo de medición de la competitividad en la minería de
hierro, esta ha recibido un tratamiento en términos subjetivos, lo que no permite obtener
certeza sobre las variables que impactan en su comportamiento, ni conocer el peso o grado de
importancia de estas. Ante la problemática planteada, un modelo de la competitividad, que
permite la medición objetiva del nivel competitivo y de las variables que afectan a las empresas
de la minería de hierro, es un aporte importante y útil para orientar las decisiones sobre las
prioridades competitivas de esas empresas.
Con base a lo explicado, resulta evidente que hay un vacío en el conocimiento en el tema
de la competitividad aplicada a la industria minera de hierro, ya que es un tema que no ha sido
suficientemente investigado hasta ahora. Asimismo, ante la problemática planteada sobre la
competitividad en las empresas de minería de hierro y las dificultades para aplicar los modelos
existentes, surgieron las siguientes interrogantes:
1. ¿Cuáles son las variables que miden y explican la competitividad de las operaciones de
minería de hierro a nivel mundial?
2. ¿Cuál es el modelo que define la estructura de las variables explicativas y el método de
medición de la competitividad de las operaciones de minería de hierro?
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Para dar respuestas a las interrogantes planteadas, se realizó la presente investigación
cuyo objetivo principal fue proponer un modelo de medición de la competitividad de las
operaciones de minería de hierro, la cual es una herramienta útil y práctica, para medir y
explicar el fenómeno de la competitividad en este tipo de empresas.
Para alcanzar el objetivo general se plantearon dos objetivos específicos:
- Identificar las variables explicativas de la competitividad de las operaciones de minería
de hierro a nivel global.
- Diseñar un modelo de competitividad de las operaciones de minería de hierro.
1. Bases Teóricas
En la presente investigación se establecen distinciones en las principales características
en las definiciones aplicadas al término competitividad, como: si es macroeconómico o
microeconómico, positivo o normativo y “ex post” o “ex ante”.
El concepto de competitividad a nivel microeconómico es aplicado a las empresas,
presenta una base teórica con divergencia de criterios y definiciones, y se centra en las
características de los productores en competencia, mientras que el concepto de competitividad
a nivel macroeconómica es aplicado a naciones. Para Chursin y Makarov (2015), en el nivel
microeconómico, se deben distinguir dos categorías de competitividad: la competitividad de la
empresa y la competitividad del producto.
El concepto positivo aplica a la competitividad, de acuerdo a si se basa en una realidad
observable; o por el contrario el concepto normativo, se basa sobre juicios de valor; mientras los
conceptos “ex post” y “ex-ante”, fueron desarrollados por Haguenauer (2012), donde el enfoque
“ex post”, se vincula al desempeño, y el enfoque “ex-ante” se vinculan a los factores que
impulsan la competitividad. En la presente investigación el término “ex ante”, aplica a factores
que inciden en las ventajas competitivas, y en el caso del término “ex post” se refiere a las
variables o indicadores que miden el resultado competitivo.
Hay que reconocer que la literatura sobre la competitividad de la empresa es abundante,
y presenta para este término un sinnúmero de variadas definiciones, lo que demuestra la
preocupación y el esfuerzo de investigadores y organismos oficiales por identificar aquellos
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factores que más influyen en la competitividad de una empresa. En la Tabla 1, se presentan las
variables que treinta y dos (32) destacados autores e instituciones utilizan para definir y
explicar la competitividad de la empresa. En la Tabla se observa que, de 32 autores, solo 20
afirman que la competitividad empresarial podría ser explicada por la rentabilidad de la
empresa, 17 por la participación del mercado, 11 por los costos, 9 por la productividad, y en
menor proporción por las variables calidad, crecimiento, eficiencia e innovación.
Tabla 1. Variables que definen la Competitividad a Nivel de Empresa por Autor
Ítem
Variable
Autor
Frecuencia
1
Rentabilidad
Bueno (1987); Bogrine (2001); Martin et. al. (1991);
McFetridge (1995); Depperu y Cerrato (2005);
Lakshmanan et al. (2007); CEPAL (2006); Bristol
(2005); Ricketts (2002); OECD (1992); Ubfal (2004);
Cockburn et al. (1998); Lall (2001); Cano y Martín
(2003); Cuervo (1993); Tamanes (1988); Rodríguez
(S/F); Bristol (2005); Cetindamar y Hakan Kilitcioglula
(2013); Oneyamenam (2004)
20
2
Participación
de mercado
Bogrine (2001); Martin et. al. (1991); Depperu y Cerrato
(2005); CEDEF Republique de la France (s/f);
Lakshmanan et al. (2007); Ricketts (2002); Ubfal
(2004); Martínez. et al. (2011); Ajitabh y Momaya
(2004); Bruyn et. al. (2009); Lall (2001); Mercado
(1998); Cano y Martín (2003); Muller (1995); Tamanes
(1988); Rodríguez (S/F); Cetindamar y Kilitcioglula
(2013)
17
3
Costos
Buckley et al. (1988); Bogrine (2001); McFetridge (1995);
Depperu y Cerrato (2005); Porter (1985); Porter (1990);
Vergés (2012); Ubfal (2004); Martínez et al. (2011);
Cockburn et. al. (1998); Rondón (2014)
11
4
Productividad
Bogrine (2001); McFetridge (1995); Krugman (1990);
Krugman (1994); Depperu & Cerrato (2005); Porter
(1985); Porter (1990); Martínez et al. (2011); Altomonte
et al. (2012)
9
5
Crecimiento
Cetindamar y Kilitcioglula (2013); OECD (1992);
Oneyamenam (2004); Cano y Martín (2003)
4
6
Calidad
Buckley et al. (1988); Porter (1985); Porter (1990);
Martínez et al. (2011)
4
7
Eficiencia
Verschelde et al. (2014); Ubfal (2004)
2
8
Innovación
Martínez et al. (2011); (Porter (1998)
2
Fuente: elaboración propia con base en las definiciones de los autores citados
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La diversidad de puntos de vista de los autores sobre las variables que definen la
competitividad, es un indicativo que no tiene una definición única de aceptación general y es
un concepto de naturaleza multidimensional, lo confirma la idea de la complejidad del
concepto. De acuerdo a Orozco et al. (2010: 94), “cuando se mide la competitividad, debe
tenerse en cuenta que es un concepto muy amplio, difícil de captar en una sola medida, que es
relativo a los competidores y que tiene un alto nivel de subjetividad”.
1.1. Modelos de Competitividad Previos
La presente investigación está referida al aspecto de competitividad a nivel de empresa y
se debe destacar que en la literatura se encuentran variados modelos de competitividad
construidos anteriormente al propuesto en la presente investigación, que tratan a las empresas,
a los sectores industriales o a los países. Los enfoques utilizados en estos modelos varían entre
“ex ante y “ex post”, los tipos de indicadores entre objetivos y subjetivos y el método de análisis
entre cualitativo y cuantitativo. En la Tabla 2, se resume las características en cuanto a unidad
de análisis, enfoque de análisis, tipo de indicadores y método de análisis de 5 modelos de
competitividad previamente construidos de interés para la investigación.
Tabla 2. Resumen de los Modelos de Competitividad
Modelo
Unidad
de
análisis
Análisis
Tipo de
indicadores
Enfoque
Determina el
índice competitivo
Cantidad de
variables
Aplicable a tipo de
emp
resa
Empresa
Industria
País
Ex ante
Ex post
Subjetivo
Objetivo
Cualita
tivo
Cuantitativo
1. Buckley et al. (1988)
√
√
√
√
√
√
√
√
√
14
G
2. Ambastha y Momaya (2004)
√
√
√
√
√
√
√
22
G
3. Deppreu y Cerrato (2005)
√
√
√
√
√
√
√
8
G
4. Jerusalmi C. y Camacho M. (2009)
√
√
√
√
√
3
F
5. Cetindamar y Kilitcioglu (2013)
√
√
√
√
√
√
√
√
10
G
18 Medición competitividad de la
minería de hierro de Villalva (2020)
√
√
√
√
√
12
MFe
Leyenda: G=General; F=Farmacia; MFe=Minería de hierro
Fuente: Elaboración propia
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En la Tabla 2 también se ha incluido el modelo propuesto en la presente investigación.
Se observa que los modelos de Buckley et al. (1988), Ambastha y Momaya (2004), Depperu y
Cerrato (2005), Jerusalmi y Camacho (2009), y Cetindamar y Kilitcioglu (2013); aunque
presentan similitudes al modelo del propuesto en la investigación en cuanto a su unidad de
análisis, el enfoque de análisis y su método de análisis, son de aplicación general y a la
manufactura.
Los diversos modelos de competitividad planteados anteriormente, presentan dificultad
para aplicarlos de manera específica para medir la competitividad de empresas mineras, ya que
las empresas mineras tienen algunas variables que no tienen paralelo con empresas de
manufactura y servicios, tales como el agotamiento del nivel de reservas y calidad de
yacimientos entre otras. Por tal motivo, se propone un modelo capaz de medir la
competitividad del efecto empresa, mediante un método cuantitativo, basado en indicadores
objetivos, bajo un enfoque “ex post”. El modelo propuesto llena el vació de conocimiento que
existe en cuanto a las variables explicativas, su grado de importancia y el método para medir la
competitividad de las operaciones de minería de hierro.
2. Procedimiento Aplicado en la Investigación
La investigación que tuvo como resultado la propuesta de un modelo de competitividad
de las operaciones de minería de hierro, se realizó en dos fases.
En la primera fase, correspondiente al objetivo especifico 1, se identificaron las variables
explicativas de la competitividad de las operaciones de minería de hierro, proceso que se llevó a
cabo a su vez en tres pasos:
1. Utilizando como referencia el listado de variables explicativas teóricas, se obtuvo otro
listado de variables específicas, se identificaron las variables que afectan la competitividad de
las empresas minera de hierro, mediante un análisis de contenido de los reportes e informes
anuales de una muestra de 12 empresas mineras, donde se identificaron las variables que
afectan la competitividad.
2. Se realizó la medición de las dimensiones de las variables mediante indicadores,
Índice de Malmquist (IM), análisis envolvente de datos (DEA) y análisis de la frontera
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estocástica (SFA). Y finalmente en cuarto lugar, se verificó la validez de contenido, la validez
de criterio, la validez de constructo y la confiabilidad de los instrumentos de recolección de
datos.
En la segunda fase, correspondiente al objetivo específico 2, mediante el análisis de
componente principal (ACP), determinó la estructura del modelo, capaz de medir y explicar la
competitividad de las operaciones de minería de hierro. En esta fase se verificó la consistencia
mediante el “alfa de Cronbach” y la validez funcional del modelo mediante la aplicación de un
nuevo caso.
Para la investigación se tomó una muestra no probabilística intencional de la población
de todas las empresas mineras del mundo y se buscó que la muestra represente lo mejor posible
los segmentos de las empresas grandes (capacidad de producción > 100 Mt), las medianas
(capacidad de producción entre 15 Mt y 100 Mt) y las pequeñas (capacidad de producción < 15
Mt), para ello el tamaño mínimo de la muestra representativa determinado fue de 12 empresas.
En la Tabla 3, se presenta la muestra considerada para la investigación.
Tabla 3. Características de las Empresas Seleccionadas para la muestra
Empresa
Minera Fe
País
Tipo
Fe %
Reservas
Fe Cont.
(Mt)
% Partic.
Merc.
2018
Años de
operación
Cant.
Minas
Capac.
Producc.
2018 (Mt)
Vale
Brasil
Privada
65
3531.5
22.10%
75
22
384.6
Rio Tinto
Australia
Privada
61.2
1710.0
17.11%
22
15
281.8
BHP
Australia
Privada
60.6
2914.6
15.03%
16
7
247.6
Kumba
Surafrica
Privada
60.1
265.4
2.63%
12
3
48.7
NMDC
India
Estatal
64
503.2
2.19%
59
2
35.6
Assmang
Surafrica
Privada
64.4
254.8
1.09%
82
2
18.6
MGX
Australia
Privada
62
13.8
0.22%
21
2
7.9
CAP
Chile
Privada
33.5
883.9
0.85%
35
9
16.1
IOC
Canada
Privada
39
543.4
0.93%
68
1
19.0
LKAB
Suecia
Estatal
46
464.4
1.63%
126
2
27.2
Shougang
Perú
Privada
53
1174.0
0.63%
27
1
11.7
FMG
Australia
Privada
57.4
428.2
10.94%
12
5
172.2
Fuente: elaboración propia con base en datos de reportes de empresas y World Steel (2019)
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La muestra intencional, incluye empresas mineras de: Australia, Brasil, Canadá, Chile,
India, Perú, Sudáfrica y Suecia, sobre las cuales se logró obtener la información completa para
el período 2009 al 2018; a partir de sus reportes anuales y otras fuentes secundarias de
información y datos.
3. Resultados y Análisis
3.1. Variables Explicativas del Modelo
La Tabla 4, muestra las variables obtenidas en análisis de contenido realizado a los
reportes de las empresas mineras de la muestra.
Tabla 4. Definición de las Variables
Variable
Frecuencia
Definición
1
Costo Unitario
12
Costo de producir una unidad de producto, basado en promedio, de
todos los costos de los factores productivos que intervienen en su
producción.
2
Rentabilidad
Económica
11
Indicador de cuán eficiente es el uso de sus activos para generar
beneficios, y es el resultado de dividir el beneficio entre el total de
activos de la empresa.
3
Eficiencia Técnica
de Producción
11
Medición en términos de comparación entre los valores reales de
producción versus los valores óptimos de una frontera de
posibilidades de producción.
4
Cambio de
Productividad
9
Variación en la productividad producto del cambio en eficiencia y
cambio tecnológico.
5
Crecimiento de
Producción
9
Cuantificación del aumento o disminución de la producción de una
empresa en el período de un año, respecto a un año base.
6
Calidad del
Yacimiento
9
Grado de mineral Fe.
7
Volumen de
Reservas
8
Cantidad de recurso mineral que podría extraerse o producirse
económica y jurídicamente en el momento de la determinación de la
reserva.
8
Participación de
Mercado
3
Parte del mercado dominada por el producto de una empresa, y
resulta de dividir las ventas del producto de la empresa entre las
ventas totales en el Mercado
9
Economías de
Escala
3
Ventajas o desventajas que, en términos de eficiencia y
productividad se obtiene al variar el tamaño de las operaciones de
una empresa.
10
Eficiencia de Costo.
2
Medición en términos de comparación entre los valores reales de
costos de producción versus los valores óptimos.
11
Crecimiento de
Ventas
2
Cuantificación del aumento o disminución de las ventas de una
empresa en el período de un año, respecto a un año base.
12
Eficiencia de
Ingresos
2
Medición en términos de una comparación entre los valores reales
observados en los ingresos monetarios por ventas versus valores
óptimos.
Fuente: Elaboración propia.
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De acuerdo a los resultados obtenidos, la competitividad de las operaciones de minería
de hierro, puede ser explicado por: costo unitario, la rentabilidad económica, eficiencia de
producción, cambio de productividad total de factores, crecimiento de la producción, calidad
del mineral, volumen de reservas, cambio tecnológico, participación de mercado, crecimiento
de ventas, eficiencia de escala, eficiencia de costos y eficiencia de ingresos.
3.2 Medición de las Variables
En la Figura 1, se presenta la red conceptual factores operativos y variables explicativas
del modelo de competitividad de las operaciones de minería de hierro, también conocida como
modelo conceptual, por otros investigadores. En la Figura, se muestra que el modelo adopta
doce indicadores para las variables explicativas, también se muestra la interrelación con los
factores operativos utilizados para las mediciones.
Figura 1. Red de variables de la competitividad de las operaciones de minería Fe
Fuente: Elaboración propia
En la Tabla 5, se presentan las variables explicativas, los indicadores o proxies, medición
y unidad de medida de competitividad de las operaciones de minería de hierro. En los Anexos A
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y B, se muestran los factores operativos considerados y el Link de cada fuente de datos,
respectivamente. Los resultados de la medición de las variables explicativas, se muestran en el
Anexo C.
Tabla 5. Medición de las variables explicativas de la competitividad
Variable
Indicador o
Proxy
Medición
Unidad de
medida
Costo
unitario
CU
Costo Unitario
Costo Operat(C1)/
Producción
US$/TM
Rentabilidad
Económica
RE
Rentabilidad
Económica
Margen Operativo x
Rotación de Activos
Adimensional
Eficiencia
Técnica de
Producción
ETP
Eficienc. Técnica
Producción
Índice obtenido mediante
SFA
Adimensional
Cambio de
productividad
CPTF
Cambio de PFT =
Cambio de Efic. x
Cambio
Tecnológico
Índice obtenido mediante
Malmquist
Adimensional
Crecimiento
de Producción
CP
Crecimiento anual
de Producción
Produc. Año corriente/
Produc. año anterior
%
Calidad de
mineral
GrFe
Grado Fe
Grado del mineral de
hierro del Yacimiento
% Fe
Volumen de
reservas
VR
Reservas de
mineral
Mt de reservas
Mt
Participación
de Mercado
SH
Participación de
Mercado
Ventas de empresa /
Ventas del Mercado
%
Crecimiento
de Ventas
CV
Crecimiento anual
de Ingresos
Ventas
Ventas año corriente/
Ventas año anterior
Adimensional
Eficiencia de
escala
EE
Eficiencia de
Escala
Índice obtenido mediante
DEA
Adimensional
Eficiencia de
costo
EC
Eficiencia de
Costo
Índice obtenido mediante
DEA
Adimensional
Eficiencia de
ingresos
EIV
Eficiencia de
ingresos por
ventas
Índice obtenido mediante
SFA
Adimensional
Fuente: Elaboración propia
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3.3. Verificación de Validez de los Instrumentos
La verificación consistió en la validez de contenido, criterio, constructo y análisis de
confiabilidad.
Para verificar la validez de contenido, se utilizó la técnica de juicio de expertos de
“Kendall and Kendall”, mediante la cual se midió el nivel de consenso en torno a las doce (12)
variables obtenidas desde un análisis de contenido aplicado a los reportes anuales de las
empresas. Para ello se aplicó una encuesta a 12 expertos conocedores de la actividad minera,
donde se les pidió que priorizaran las variables obtenidas en el análisis de contenido y se
realizó su verificación estadística.
De acuerdo con Escobar y Cuervo (2008), los resultados encontrados con esta
metodología “Kendall and Kendall”, se ubican entre valores de 0 y 1. Si el resultado alcanzado se
acerca a cero, significa que no existe concordancia entre el criterio de los expertos, en cambio
mientras más se acerque a 1 su concordancia es significativa. Se considera admisibles valores
mayores a 0.50.
El resultado obtenido al aplicar el coeficiente de Kendall al instrumento, es de 0.62, con
un Chi Cuadrado (χ²) de 90.2). Como χ² calculada > χ² tabla, entonces se rechaza la hipótesis
nula (H0: No existe consenso entre los expertos sobre las variables) y se toma la hipótesis
alternativa (H1: existe consenso entre los jueces sobre las variables), en consecuencia, se
concluye que el juicio de los expertos es consistente con el listado de variables, validando de
esta manera el contenido del instrumento.
La verificación de la validez de criterio, se realizó mediante la comparación de los
resultados obtenidos del análisis de contenido versus el criterio de los expertos, obtenidos
mediante la encuesta. La comparación entre los dos criterios, dio un coeficiente de correlación
de Spearman de 0.669, considerado aceptable y es estadísticamente significativa al 0.05.
La verificación de la confiabilidad, se realizó mediante el método de mitades divididas,
método que consiste en dividir las encuestas en dos mitades para hacer una comparación. Las
dos mitades fueron la primera mitad las encuestas impares y la segunda mitad las encuestas
pares. La comparación de los resultados de las dos mitades, arrojó un coeficiente de
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correlación de Spearman de 0.917, considerado muy bueno y es estadísticamente significativa al
0.01.
La validez de constructo, se verificó mediante la prueba de Kaiser, Meyer y Olkin
(KMO), prueba de Bartlett y análisis de comunalidades.
Debido a la gran variedad de datos, los cuales se encuentran en distintas escalas y
magnitudes, lo que implica que en su forma natural no sean comparables, se utilizaron valores
tipificados, para ello a cada valor se le restó la media y se dividió por su desviación estándar.
El resultado la prueba de esfericidad de Bartlett, tuvo una significación es perfecta
(0.000), por lo que se rechaza de manera contundente la hipótesis nula (H0: Modelo ACP es
inadecuado), y se toma la hipótesis alterna (H1: Modelo ACP es adecuado); por tanto, la matriz
de correlaciones no es una matriz identidad, lo que significa que el ACP es pertinente para
analizar las variables seleccionadas. La medida KMO resultante, es igual a 0.59, valor KMO ≥
0,5 y muy próximo a 6, lo que indica que la idea de realizar un ACP es buena. Las
comunalidades de las variables tienen altos valores, indicativo que las variables pueden ser
explicadas de manera aceptable a través de las componentes extraídas por el modelo ACP.
3.4 Diseño del Modelo
Mediante el análisis de componentes principales (ACP), se obtuvo la estructura del
modelo, compuesto por cuatro componentes, los cuales agrupan las doce variables, cada una
con sus respectivas ponderaciones, que permiten calcular un índice de competitividad de
minería Fe (ICMFe). En Tabla 6, se presenta el porcentaje de varianza explicada de cada
componente, basada en autovalores mayores que 1. Entre las cuatro componentes extraídas se
acumula el 74.883% de la variabilidad de las variables originales. De acuerdo con CEPAL
(2009), el mínimo porcentaje de varianza explicada aceptable debe estar entre 70 y 80%.
Para la rotación de los componentes extraídos se utilizó el método Varimax,
convergiendo dicha rotación en 5 iteraciones. Varimax es un método de rotación ortogonal que
asume que los componentes no están correlacionados. En la Tabla 7, se presenta la matriz de
componentes rotados, donde están presentes las variables por encima de 0.5.
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Tabla 6. Varianza Total Explicada
Componente
Sumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracción
Suma de las saturaciones al
cuadrado de la rotación
Total
%
varianza
%
acumulado
Total
%
varianza
%
acumulado
1
4.06
33.80
33.80
2.81
23.42
23.42
2
2.08
17.32
51.12
2.50
20.82
44.24
3
1.48
12.31
63.43
2.19
18.25
62.49
4
1.37
11.45
74.88
1.49
12.40
74.88
Nota. Método de extracción ACP
Tabla 7. Matriz de Componentes Rotados
Componente
1
2
3
4
ZREt
.804
ZCU
-.767
ZSH
.936
ZETP
.702
.589
ZEIV
.769
ZEC
.658
ZPTF
.783
ZCP
.869
ZCV
.803
ZGrFe
.881
ZVRt
.891
ZEEt
.765
Tabla 8. Matriz de coeficientes
Componente
1
2
3
4
ZREt
,051
-,014
,361
-,028
ZCU
,075
-,358
,065
,089
ZSH
,385
-,108
-,007
-,038
ZETP
,181
,140
,033
,043
ZEIV
-,062
,060
,351
-,073
ZEC
,234
-,008
-,024
,076
ZCPTF
-,013
,037
-,178
,524
ZCP
-,035
-,059
,146
,598
ZCV
-,029
-,107
,389
,127
ZGrFe
-,196
,442
,050
,009
ZVRt
,417
-,194
-,034
-,109
ZEEt
-,020
,321
-,052
,040
Mediante el ACP se obtuvieron los coeficientes para el cálculo de las puntuaciones en
las componentes, esto permitió la ponderación de cada variable; mediante estos coeficientes se
construyó la ecuación lineal para cada una de las componentes extraídas (ver Tabla 8). Las
componentes 1, 2, 3 y 4 obtenidas mediante el ACP, están asociadas respectivamente a los
aspectos proceso, potencial, desempeño y crecimiento de las operaciones de minería de hierro.
Para las ecuaciones que definen estas componentes explicativas se suprimieron los coeficientes
cuya saturación en la solución rotada estaba por debajo de 0.5, de tal forma que la estructura
del modelo queda expresada mediante las siguientes cinco ecuaciones:
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Comp. 1 (Proceso) = 0.385 ZSH + 0.181 ZETP + 0.234 ZEC + 0.417 ZVRt (1)
Comp. 2 (Potencial) = -0.358 ZCU + 0.442 ZGrFe + 0.321 ZEEt (2)
Comp. 3 (Desempeño) = 0.361 ZREt + 0.351 ZEIV + 0.389 ZCV (3)
Comp. 4 (Crecimiento) = 0.524 ZCPFT + 0.598 ZCP (4)
ICMFe = 0.234 Comp. 1 + 0.2082 Comp. 2 + 0.1825 Comp. 3 + 0.1240 Comp. 4 (5)
En la Figura 2, se presenta los resultados obtenidos para la competitividad de las
operaciones de minería de hierro para cada empresa de la muestra, aplicando las ecuaciones
obtenidas desde el ACP. En la escala obtenida, el cero indica el promedio de competitividad, los
valores positivos indican alta competitividad, mayor a medida que crece la puntuación, y los
valores negativos, indican que las empresas se encuentran por debajo del estándar.
Figura 2. Índice de competitividad de minería de hierro por empresa obtenido mediante el ACP
Fuente: Elaboración propia
Los resultados de la investigación evidencian cambios en la posición competitiva de las
empresas entre 2010 y 2018, lo que confirma la dinámica competitiva de ese sector industrial en
ese período.
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3.5. Verificación y Pruebas del Modelo
La consistencia interna del modelo, fue verificada mediante el coeficiente alfa de
Cronbach, el cual tuvo un resultado de 0.7747, considerado suficiente, según López-Roldán y
Fachelli (2015).
Para verificar la validez funcional del modelo, se aplicó el modelo a nuevos casos. Los
nuevos casos donde se aplicó el modelo fue la “Compañía Siderúrgica Nacional” (CSN) de
Brasil, la “Société Nationale Industrielle et Minière de Mauritanie” (SNIM) y “Ferrominera
Orinoco” (FMO) of Venezuela. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios. En la Figura 3,
se presenta la curva resultante de la aplicación del modelo.
Figura 3. Competitividad de las empresas CSN, SNIM y FMO (2010 – 2018)
Conclusiones
El modelo obtenido está basado en el enfoque de medición, útil para cuantificar las
variables que afectan la competitividad, y desde un punto de vista epistemológico representa
un nuevo conocimiento, el cual está sustentado en el principio de complementariedad, ya que
para generar este, se asumió como válidos los modelos anteriormente propuestos por los
autores, y amplió el núcleo teórico de la competitividad a nivel de empresa, permitiendo dar
una explicación de ese fenómeno respecto a las operaciones de minería de hierro. Por lo tanto,
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este modelo le da una nueva cobertura explicativa al conocimiento establecido en los modelos
ya construidos.
Son muchas las conclusiones que se pueden extraer en la investigación realizada, a
continuación, se mencionan las que tienen relación con los objetivos planteados:
1. En el proceso de investigación fueron identificadas 12 variables explicativas que son
consideradas como significativas en el ámbito competitivo de las operaciones de minería de
hierro, las cuales están resumidas en la tabla 4.
2. El modelo desarrollado considera 12 factores operativos: Labor (L), capital (K), costo
operativo, costo L, costo K, volumen de reservas, % Fe reservas, capacidad de producción,
producción, ventas, ingresos y EBIT, para medir las dimensiones de las variables explicativas
identificadas y sobre los cuales se pueden tomar decisiones de acuerdo con el resultado
competitivo medido por el modelo.
3. La aplicación del modelo, permite obtener el posicionamiento de las empresas de
minería de hierro, para determinar de manera objetiva cuales son las líderes y las rezagadas, con
base al resultado de las 12 variables explicativas.
4. El modelo es una herramienta que permite advertir los avances o retrocesos potenciales
y reales en la industria minera de Fe en el aspecto competitivo según sean los escenarios
involucrados. Mediante el modelo se pueden realizar variaciones en factores operativos de
minería, tales como: volumen de mineral producido y/o vendido, el grado de mineral, volumen
de reservas, labor (L), capital (K) y costos de L y/o K, entre otros y analizar su impacto en el
desempeño competitivo.
5. El modelo aporta información para realizar comparaciones e identificar las diferencias,
las fortalezas, las debilidades y las mejores prácticas de las empresas líderes, útil para los
procesos de benchmarking.
6. El diseño metodológico aplicado en la presente investigación, proporciona una guía base
para estudios de la competitividad a nivel empresarial de otras industrias de minería similares
como el carbón (C), bauxita, cobre (Cu), níquel (Ni), manganeso (Mn) entre otras materias
primas.
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Anexo A. Factores Operativos por Empresa (2010 – 2018)
A1. Producción de Mineral
de Hierro
A2. Capacidad de
Producción
A3. Ventas de Mineral de
Hierro
A4. Ingresos por Ventas
A5. Capital K
A6. Labor L
A7. Costo C1
A8. Costo Labor (CL)
A9. Costo de Capital
(CK)
A10. % Fe Reservas
A11. EBIT
A12. Reservas del Hierro
Contenido
Fuente: elaborada con base en datos de [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13],
[14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30] y [31]
Ver Anexo B
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Anexo B. Link de Fuente de Datos de la Investigación
Ítem
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[19]
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[20]
Vale - Form 20-F Annual Report http://www.vale.com/EN/investors/information-
market/annual-reports/20f/Pages/default.aspx
[21]
Rio Tinto - Annual Report http://www.riotinto.com/investors/results-and-reports-2146.aspx
[22]
BHP Billinton - Annual Audited Report http://www.bhpbilliton.com
[23]
Kumba - Annual Financial Statements, Audited Report and Sustainable Development Report
http://www.kumba.co.za
[24]
NMDC - Annual and Sustainability Reports https://www.nmdc.co.in
[25]
Assmang - Integrated Annual Report (Audited) http://arm.integrated-report.com and
http://www.assore.com
[26]
FMG - Fortescue Metals Group Ltd Annual Report https://www.fmgl.com.au
[27]
MGX - Annual Audited Report http://www.mtgibsoniron.com.au/
[28]
Shougang Hierro Peru - https://www.shougang.com.pe
[29]
IOC http://www.ironore.ca y http://www.riotinto.com/investors/results-and-reports-
2146.aspx
[30]
CAP Minería – Memória anual http://www.capmineria.cl/
[31]
LKAB - Annual and Sustainability Reports https://www.lkab.com/en/investors/financial-
reports/annual-and-sustainability-reports/
REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 14, N° 39, 2023
Juan E. Villalva A. /// Modelo de medición de la competitividad de las operaciones de minería de hierro, 254-277
DOI: http://dx.doi.org/10.46925//rdluz.39.14
277
Anexo C. Resultados de la Medición de las Variables Explicativas
C1. Participación de
Mercado (SH)
C2. Rentabilidad
Económica (RE)
C3. Costo Unitario (CU)
C4. Eficiencia Técnica
Producción (ETP)
C5. Eficiencia Técnica
Ingresos (EIV)
C6. Eficiencia de Costo
(EC)
C7. Cambio de
Productividad Total de
Factores (CPTF)
C8. Crecimiento de
Producción (CP)
C9. Crecimiento de
Ventas (CV)
C10. Grado Mineral de
Hierro (GrFe)
C11. Volumen de Reservas
de Mineral (VR)
C12. Eficiencia de Escala
(EE)
