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INTRODUCCIÓN

La emergencia sanitaria inducida por la pandemia COVID-19 ha afectado en todos los ámbitos y ha repercutido en la cotidianidad de los ciudadanos del mundo. El distanciamiento social se ha convertido en el principal mecanismo que los epidemiólogos sugieren emplear para reducir las infecciones y la mortalidad entre la población. En congruencia con lo antes argumentado, los sistemas de comercialización, producción y servicios se encuentran en ciertas actividades parcial o totalmente paralizados por la necesidad de un aislamiento, las únicas industrias autorizadas a producir y laborar con libertad, son la industria alimentaria, sanitaria, farmacéutica, química y energética, entre otras; este estanco provoca obstáculos repentinos en los ingresos de las empresas, dificultando el cumplimiento de pago de nómina, satisfacción de los servicios básicos y costos de financiamiento. Debido a esto, sin las políticas de alivio y estímulos propuestos por los gobiernos, las empresas con restricción no podrían resistir la cuarentena y la insolvencia que induce a la quiebra se hará presente en el entorno, el desempleo aumentará y las cadenas de pago se interrumpirán (Carrillo et al., 2020; Haro, 2021; Montes et al., 2020; Santos, 2020).

La crisis estimulada por la paralización económica ha tenido un impacto desmesuradamente negativo en la situación financiera y económica de la mayoría de las empresas alrededor del mundo. La caída abismal de los ingresos de las empresas genera un riesgo de insolvencia latente y esto produce precariedad de la producción y por ende una reducción de la tasa de empleo y consumo. Particularmente para las pymes, este riesgo es aún más significativo, ordinariamente existe una incidencia alta al cierre de las pymes, pero es evidente que esta externalidad afijé una probabilidad mayor, en este sentido, las empresas con más contrariedades han sido de los sectores como: turismo, hostelería, entretenimiento y cultura (De la Fuente et al., 2021).

La conexión intrínseca entre las empresas y la población provoca que las precariedades de una incidan directamente a la otra; en este aspecto, las empresas procuran la indagación de la resiliencia corporativa empresarial con compromiso social y ambiental que les permita sostenerse en el mercado buscando adaptabilidad (interna) y aceptabilidad (externa). Se precisa «resiliencia» a la capacidad de un ser vivo de adecuarse a una situación con significativa dificultad; en términos empresariales, una empresa con resiliencia reside en adjudicar la capacidad técnica, intelectual, productiva y financiera para perdurar frente a condiciones volátiles, impredecibles y perjudiciales para la solvencia (Reeves et al., 2020). Numerosas ilustraciones impugnan que para promover la resiliencia empresarial es apropiado planificar, establecer, administrar, controlar y evaluar un plan de prolongación de negocio, ajustado a las externalidades y a la situación del entorno; la finalidad de este plan reside en suministrar la toma de decisiones en un contexto de riesgo y sostenibilidad (Haro y López, 2022).

La pandemia Covid-19 no solo genera problemas de ímpetu financiero, sino también, perplejidad y riesgo que desconciertan el entendimiento del entorno, la cultura, los valores y los principios sobre los que una gran cantidad de organizaciones originan su actividad ante la sociedad. Ante la incognoscible exposición es dificultoso cumplir con todas las expectativas planteadas y forjadas por la entidad, esto doblega la oportuna identidad empresarial (Xifra, 2020). Frente a este riesgo, es imprevisible considerar de forma integral la situación y sus convergencias, con el objetivo de constituir medios que permitan conservar la propia probidad, que prometa adaptabilidad incluso en los entornos más complejos, sin perjudicar la correcta funcionalidad y perspectiva por parte de los clientes externos (Fontrodona y Sanz, 2015).

Distintas perspectivas infieren que este riesgo temporal consiente a muchas empresas a ser innovadoras, crear nuevos conocimientos y procesos de control que transfigurasen esa incertidumbre en conformidades de desarrollo, proactividad y solvencia empresarial, en consonancia con la anterior proposición, las empresas que no generen fuentes de desarrollo idealizadas a la tendencia actual se ven atadas a la insolvencia empresarial y cierre definitivo de la organización por problemas de liquidez y solvencia empresarial (Sarango, 2021).

Una vez expuestos los argumentos teóricos que inciden en la sostenibilidad y solvencia de las empresas, este artículo tendrá el objetivo de analizar la situación económica de las empresas de Ibagué pertenecientes al departamento de Tolima en un escenario previo y en pandemia Covid-19 mediante valoraciones financieras y estadísticas; con estos acercamientos prácticos valorar la situacionalidad de las empresas y el impacto generado por las externalidades convergentes a la pandemia y sus restricciones.

METODOLOGÍA

Enfoque y tipo de estudio

La investigación abarca el método cuantitativo debido a que tiene como enfoque las medidas escalares y objetivas direccionadas al análisis estadístico y matemático; el direccionamiento de los datos será de carácter secundario porque serán recopilados mediante técnicas o bases de datos ya existentes; será observacional debido a que existen los fundamentos de las variables, pero son de interés para establecer influencia de acontecimientos; el ordenamiento de la información se adaptará a datos de panel, es decir, mismos sujetos de estudio en diferentes periodos de tiempo (Manterola et al., 2019).

Propósito

El objetivo de la investigación es: analizar la situación económica de las empresas de Ibagué pertenecientes al departamento de Tolima en un escenario previo y en pandemia Covid-19 mediante valoraciones financieras y estadísticas, elaborado por medio de delimitación gráfica en el estadístico STATA v.16 y SPSS v.21.

Estratificación y población

La recolección de datos tendrá criterio secundario, esto será mediante la extracción de los estados de situación financiera (ESF) y de resultados integral (ERI) presentado anualmente por las empresas legalmente inscritas en la Superintendencia de Sociedades de Colombia periodos 2019 y 2020. Según la base de datos seleccionada en el departamento de Tolima existen 223 empresas, el municipio de Ibagué solventa a 186, en valores relativos 83,41%. Para este análisis se pretende valorar la población debido a que la cantidad es manejable y el nivel de confianza de los resultados condescenderá resultados con mayor proporción de veracidad.

Categoría de análisis

Pese a que el estudio se haya delimitado como cuantitativo por el origen de la data, es pertinente observar los elementos dentro de categorías, por lo cual, dentro de una representación técnica los indicadores detallados tendrán las siguientes delimitantes:

Indicador de liquidez

Su base es valorar el desempeño económico de la entidad desde una orientación a corto plazo, su finalidad es conocer si la empresa posee los recursos financieros suficientes para pagar todos los compromisos corrientes (Freire et al., 2016); a continuación se detalla:

Tabla 1. Indicadores financieros de liquidez

Fuente: Anaya (2018)

Indicadores de eficiencia o gestión

Valoraciones que pretenden analizar la eficiencia de la toma de decisiones empresariales, los indicadores de gestión evalúan procesos específicos y debido a su gran diversidad existe una cobertura extensa de observación (Correa-García et al., 2018); se procede a puntualizar indicadores:

Tabla 2. Indicadores financieros de eficiencia o gestión

Fuente: Gitman (2003)

Indicadores de endeudamiento

La deuda es una cuenta reflejada en el estado de situación financiera como un pasivo, su naturaleza es de cobro de obligaciones de pago que una persona o negocio ha contraído con un tercero, ya sea una empresa, Institución Financiera Intermediaria (IFI), proveedores o persona natural; en otros términos, los indicadores de endeudamiento reflejan la relación que existe entre el financiamiento externo de una empresa con alguna cuenta contable; se detallan los indicadores:

Tabla 3. Indicadores financieros de endeudamiento o solvencia

Fuente: Hugo (2006)

Indicadores de eficacia y rentabilidad

El objetivo económico de las empresas es forjar beneficios para poder subsistir en el tiempo, asimismo, estos recursos conciben ideales de reinversión, lo cual condesciende acrecentar su participación en un mercado competitivo mediante la expansión de las actividades operativas y financieras (García et al., 2006); se detallan los ratios a usar en esta sección:

Tabla 4. Indicador de desempeño y productividad financiera

Nota: (*) Variables de contraste

Fuente: Briseño (2006) y Haro (2021)

Etapa I. Evaluación descriptiva

El propósito de esta etapa es proporcionar al lector las características descriptivas de los sujetos de estudio que permita observar desde un punto de vista desagregado cada indicador, su media, desviación estándar, máximo y mínimo.

Etapa II. Análisis de regresión múltiple y efectos marginales

El modelo de regresión múltiple es congruente al modelo de regresión lineal simple, con la única discrepancia que surgen más variables explicativas (Baños et al., 2019); la ecuación es la siguiente:

El indica el aumento proporcionado a la variable explicativa; Los apócrifos que se deben cumplir para consentir un modelo veraz y proporcionalmente adecuado son los siguientes:

Por lo consiguiente, se detalla la formulación y estructura de los efectos marginales; es un estimador marginal basado desde un punto, se puede interpretar donde dicho punto exacto describe un sujeto de estudio o una unidad de análisis, y el estimador es el condicional desde el punto escogido, por ende, la media del efecto marginal es un estimado de la media abarcado desde el efecto poblacional, la distribución de las covariables deben ser congruentes a las poblacionales lo que condesciende un estimador consistente.

Cuando se especifica el punto los efectos marginales son:

Etapa III. Evaluación de diferencias

Para esta etapa se usará la prueba t de muestras emparejadas, relacionadas o dependientes, este estadístico procura concertar dos medias que descienden de un mismo sujeto de estudio o unidades de análisis, por lo general, derivan de dos diferentes situaciones, entre ella surge una intervención, experimento o condición (Hurtado y Silvente, 2012). La variable dependiente toma la categoría de continua, la variable independiente serán los mismos sujetos de estudio, se comprueba que las diferencias entre las puntuaciones de las variables adjudiquen una distribución normal, por otra parte, se verifica que las puntuaciones no posean datos atípicos con gran nivel de significancia (Rubio-Hurtado y Berlanga-Silvente, 2012); se proceden a esclarecer las hipótesis:

· H₀: La diferencia de las medias entre los sujetos en el suceso A-B es igual a cero

· H₁: La diferencia de las medias entre los sujetos en el suceso A-B es disímil a cero

Se procede a detallar la ecuación que desarrolla el estadístico:

Donde;

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Se procede a desagregar los resultados planificados en la Etapa I.:

Tabla 5. Revisión descriptiva por periodos

Variable	Periodo 2019				Periodo 2020
Variable	Mean	Std. Dev.	Min	Max	Mean	Std. Dev.	Min	Max
Razón corriente	6,30	26,89	0,00	343,27	25,33	199,32	0,01	2605,30
Rotación de ventas	1,24	1,29	0,00	7,97	1,03	1,11	0,00	6,18
Rotación de caja y bancos	0,08	0,13	0,00	0,80	0,10	0,14	0,00	0,76
Rotación de activos fijos	12,42	28,97	0,00	231,18	13,16	45,78	0,00	530,49
Autonomía	0,48	0,32	-1,54	1,00	0,49	0,35	-1,88	1,00
Endeudamiento total	2,63	8,08	-17,92	62,96	1,94	17,11	-177,81	105,76
ROA	0,02	0,14	-1,59	0,47	0,02	0,10	-1,01	0,29
ROE	0,07	0,48	-5,26	2,10	0,00	0,78	-10,11	0,89

Fuente: Elaborado mediante STATA cod. sum

Con respecto a la (Tabla 5.) la razón corriente adjudica un incremento sustancial de 301,84%, rotación de ventas decreció en -17,47%, rotación de caja y bancos aumentó en 10,99%, rotación de activos fijos aumentó 5,98%, nivel de autonomía incrementó levemente en 0,35%, endeudamiento total redujo en 26,30%, rentabilidad sobre los activos (ROA) decreció en -6,64% y, por último, la rentabilidad sobre el patrimonio (ROE) redujo sustancialmente en -104,81%.

Lo expresado en la etapa se relaciona con lo inferido por De la Fuente et al. (2021), la crisis estimulada por la paralización económica ha adjudicado un impacto negativo en la mayoría de las empresas, en este planteamiento, se percibe una retracción significativa de los indicadores de eficacia o también denominados rentabilidad sobre activos y patrimonio, así como el de eficiencia categorizado como rotación de ventas, por lo que se concluye un impacto negativo en estos aspectos. Evidentemente la presencia de la pandemia y sus restrictivas exposiciones al riesgo no han permitido cumplir con las expectativas desde la percepción financiera (Xifra, 2020).

Continuando con la Etapa II. Análisis de regresión múltiple y efectos marginales:

Tabla 6. Regresión y efectos marginales para ROA periodo 2019

Razón corriente	=	6,303175 (mean)	Number of obs		=	186
Rotación de ventas	=	1,244373 (mean)	Prob > F		=	0
Rotación de caja y bancos	=	,0892152 (mean)	R-squared		=	0,3029
Rotación de activos fijos	=	12,42087 (mean)	Adj R-squared		=	0,2796
Autonomía	=	,4835403 (mean)	Root MSE		=	0,12005
Endeudamiento total	=	2,627543 (mean)
Delta-method
	dy/dx	Std. Err.	t	P>t	[95% Conf. Interval]
Razón corriente	0,000	0,000	-1,290	0,200	-0,001	0,000
Rotación de ventas	-0,003	0,007	-0,410	0,685	-0,018	0,012
Rotación de caja y bancos	0,112	0,069	1,630	0,105	-0,024	0,249
Rotación de activos fijos	0,001	0,000	2,480	0,014	0,000	0,001
Autonomía	0,224	0,028	7,920	0,000	0,168	0,280
Endeudamiento total	0,003	0,001	2,280	0,024	0,000	0,005

Fuente: Elaborado mediante STATA cod. reg if==2019, margins, dydx (*) atmean

Tabla 7. Regresión y efectos marginales para ROA periodo 2020

Razón corriente	=	25,3293 (mean)	Number of obs		=	186
Rotación de ventas	=	1,026867 (mean)	Prob > F		=	0
Rotación de caja y bancos	=	0,0988522 (mean)	R-squared		=	0,1944
Rotación de activos fijos	=	13,16444 (mean)	Adj R-squared		=	0,1674
Autonomía	=	0,4851893 (mean)	Root MSE		=	0,09457
Endeudamiento total	=	1,936356 (mean)
Delta-method
	dy/dx	Std, Err,	t	P>t	[95% Conf, Interval]
Razón corriente	0,000	0,000	-0,770	0,441	0,000	0,000
Rotación de ventas	0,014	0,006	2,240	0,027	0,002	0,027
Rotación de caja y bancos	0,050	0,052	0,960	0,338	-0,053	0,152
Rotación de activos fijos	0,000	0,000	1,280	0,203	0,000	0,001
Autonomía	0,120	0,020	5,910	0,000	0,080	0,160
Endeudamiento total	0,000	0,000	-0,110	0,915	-0,001	0,001

Fuente: Elaborado mediante STATA cod. reg if==2020, margins, dydx (*) atmean

Basado en los resultados de la (Tabla 6.) el modelo de regresión se aplica a 186 observaciones, las cuales en conjunto con las variables de análisis solventan un nivel de significancia de 0,000, el nivel de explicación de la variable dependiente con base en las independientes es de 30,29%, una vez ajustado a los errores reduce a 27,96%; las variables que toman la significancia superior igual al 95% son: rotación de activos fijos (0,014), autonomía (0,000) y endeudamiento total (0,024). Basado en los efectos marginales, la rotación de activos fijos procura un incremento de 0,08%, autonomía 22,42% y endeudamiento total 0,2724% del ROA cuando existe un aumento de uno absoluto.

Basado en los resultados de la (Tabla 7.) el modelo de regresión se aplica a 186 observaciones, las cuales en conjunto con las variables de análisis solventan un nivel de significancia de 0,000, el nivel de explicación de la variable dependiente con base en las independientes es de 19,44%, una vez ajustado a los errores reduce a 16,74%; las variables que toman la significancia superior igual al 95% son: rotación de ventas (0,027) y autonomía (0,000). Basado en los efectos marginales, la rotación de activos fijos procura un incremento de 0,08%, autonomía 22,42% y endeudamiento total 0,2724% del ROA cuando existe un aumento de uno absoluto.

En conformidad con la (Figura 1.) realizando un contraste entre periodos en base cero denota una influencia marginal significativa de la rotación de caja y bancos en conjunto con la autonomía, se puede esclarecer que no existe una variabilidad contractual entre las variables y sus proporciones marginales.

Figura 1. Margins Plot - ROA

Fuente: Elaboración propia mediante STATA marginsplot

Tabla 8. Regresión y efectos marginales para ROE periodo 2019

Razón corriente	=	6,303175 (mean)	Number of obs		=	186
Rotación de ventas	=	1,244373 (mean)	Prob > F		=	0,0634
Rotación de caja y bancos	=	,0892152 (mean)	R-squared		=	0,0638
Rotación de activos fijos	=	12,42087 (mean)	Adj R-squared		=	0,0325
Autonomía	=	,4835403 (mean)	Root MSE		=	0,46861
Endeudamiento total	=	2,627543 (mean)
Delta-method
	dy/dx	Std, Err,	t	P>t	[95% Conf, Interval]
Razón corriente	0,000	0,001	-0,100	0,921	-0,003	0,003
Rotación de ventas	0,011	0,029	0,380	0,701	-0,046	0,069
Rotación de caja y bancos	0,286	0,272	1,050	0,294	-0,250	0,822
Rotación de activos fijos	0,003	0,001	2,300	0,023	0,000	0,005
Autonomía	-0,136	0,116	-1,170	0,243	-0,366	0,093
Endeudamiento total	-0,008	0,005	-1,630	0,104	-0,017	0,002

Fuente: Elaborado mediante STATA cod. reg if==2019, margins, dydx (*) atmean

Basado en los resultados de la (Tabla 8.) el modelo de regresión se aplica a 186 observaciones, las cuales en conjunto con las variables de análisis solventan un nivel de significancia de 0,0634, el nivel de explicación de la variable dependiente con base en las independientes es de 6,38%, una vez ajustado a los errores reduce a 3,25%; las variables que toman la significancia superior igual al 95% son: rotación de activos fijos (0,023). Basado en los efectos marginales, la rotación de activos fijos procura un incremento de 0,287% cuando existe un aumento de uno absoluto.

Tabla 9. Regresión y efectos marginales para ROE periodo 2020

Razón corriente	=	25,3293 (mean)	Number of obs		=	186
Rotación de ventas	=	1,026867 (mean)	Prob > F		=	0
Rotación de caja y bancos	=	,0988522 (mean)	R-squared		=	0,5786
Rotación de activos fijos	=	13,16444 (mean)	Adj R-squared		=	0,5645
Autonomía	=	,4851893 (mean)	Root MSE		=	0,51369
Endeudamiento total	=	1,936356 (mean)
Delta-method
	dy/dx	Std, Err,	t	P>t	[95% Conf, Interval]
Razón corriente	0,000	0,000	-0,200	0,840	0,000	0,000
Rotación de ventas	0,035	0,035	1,010	0,314	-0,034	0,104
Rotación de caja y bancos	0,167	0,282	0,590	0,555	-0,389	0,722
Rotación de activos fijos	0,001	0,001	1,190	0,237	-0,001	0,003
Autonomía	0,344	0,111	3,120	0,002	0,126	0,563
Endeudamiento total	0,034	0,002	15,470	0,000	0,030	0,039

Fuente: Elaborado mediante STATA cod. reg if==2020, margins, dydx (*) atmean

Basado en los resultados de la (Tabla 9.) El modelo de regresión se aplica a 186 observaciones, las cuales en conjunto con las variables de análisis solventan un nivel de significancia de 0,000, el nivel de explicación de la variable dependiente con base en las independientes es de 57,86%, una vez ajustado a los errores reduce a 56,45%; las variables que toman la significancia superior igual al 95% son: autonomía (0,002) y endeudamiento total (0,000). Basado en los efectos marginales, la autonomía 34,44% y endeudamiento total 3,43% del ROA cuando existe un aumento de uno absoluto.

Figura 2. Margins Plot - ROE

Fuente: Elaboración propia mediante STATA marginsplot

La emergencia sanitaria como un evento impredecible impactó de forma significativa a cada una de las empresas, ya sea de forma negativa como positiva, la primera con más presencia que la segunda; evidentemente, también coexisten empresas que han salido beneficiadas del evento, aquellas empresas que se posicionaron como consumo prioritario dentro de las cadenas de adquisición.

Las premisas teóricas identifican que es necesario precautelar cada una de las condiciones económicas y financieras que subyacen en las empresas, tales como: la capacidad de pago, el cumplimiento de las obligaciones internas, nivel de endeudamiento y los costos de financiamiento.

Los autores plasmados en el estudio adjudican que el riesgo temporal concibe empresas innovadoras y aquellas que no lo apliquen tendrán una incidencia superior a la quiebra o insolvencia, en el planteamiento descriptivo se percibe que el giro del negocio con respecto a la eficiencia y eficacia se han visto comprometido en tal medida que los niveles de rentabilidad circundan el valor negativo en el periodo de pandemia, así como la reducción de la rotación de ventas con respecto al periodo previo.

Las 186 empresas analizadas del departamento de Tolima municipio de Ibagué denotan una afección en el periodo de Covid-19, los modelos estadísticos utilizados demostraron como el tratamiento restrictivo con respecto a la autonomía se ve sesgada, en otras palabras, en el 2019 existía la posibilidad de reducir esa proporción de solvencia interna consolidando un riesgo mayor e invertir para aumentar su capacidad productiva sin perjudicar o incidir en el nivel de rentabilidad sobre el patrimonio, teóricamente argumentando, cambiando al 2020 a un entorno más limitado donde la solvencia interna es aquella que permite conseguir un nivel de rentabilidad estable.

Enfatizando en lo antes mencionado, la adherencia al riesgo antes del Covid-19 era factible ante un entorno sin tanta restricción.

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Variable	Diferencias relacionadas					t	gl	Sig. (bilateral)
	Media	Desviación típ.	Error típ. de la media	95% Intervalo de confianza para la diferencia
	Media	Desviación típ.	Error típ. de la media	Inferior	Superior
Razón corriente	-19,03	195,05	14,30	-47,24	9,19	-1,33	185,00	0,19
Rotación de ventas	0,22	0,61	0,04	0,13	0,31	4,90	185,00	0,00
Rotación de caja y bancos	-0,01	0,10	0,01	-0,02	0,01	-1,26	185,00	0,21
Rotación de activos fijos	-0,74	31,40	2,30	-5,29	3,80	-0,32	185,00	0,75
Autonomía	0,00	0,12	0,01	-0,02	0,02	-0,18	185,00	0,86
Endeudamiento total	0,69	13,79	1,01	-1,30	2,69	0,68	185,00	0,50
ROA	0,00	0,15	0,01	-0,02	0,02	0,14	185,00	0,89
ROE	0,08	0,82	0,06	-0,04	0,19	1,27	185,00	0,21