A CRITIC-Weighted Fuzzy-TOPSIS and Machine Learning Framework for Evaluating Corporate Governance Efficiency: Evidence from Construction Materials Manufacturing in Uzbekistan
Este estudio introduce un marco híbrido de CRITIC-Fuzzy-TOPSIS y aprendizaje automático para evaluar el gobierno corporativo en el sector de materiales de construcción de Uzbekistán, revelando una paradoja donde las prioridades de gobernanza percibidas por los expertos difieren de los impulsores financieros, con los factores relacionales, como las relaciones con las partes interesadas, demostrando ser más críticos para la rentabilidad que las dimensiones estructurales.
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En el mundo de los negocios, existe la creencia largamente sostenida de que la forma en que se dirige una empresa determina qué tan bien se desempeña. Esta idea, conocida como gobierno corporativo, sugiere que reglas claras, informes honestos y supervisión independiente crean un entorno estable donde una empresa puede crecer y generar dinero. En las naciones ricas con leyes sólidas y mercados abiertos, esta conexión suele darse por sentada. Sin embargo, en las economías emergentes, donde las reglas aún están tomando forma y la información es más difícil de encontrar, la relación entre una buena gestión y el éxito financiero es mucho más turbia. Los investigadores se han preguntado durante mucho tiempo si las listas de verificación estándar utilizadas para juzgar la salud de una empresa realmente predicen sus beneficios, o si simplemente están midciendo las cosas equivocadas. Esta cuestión se vuelve especialmente urgente en lugares como Uzbekistán, donde el rápido crecimiento industrial ha superado el desarrollo de sistemas de gestión formales, dejando a muchas empresas operando con viejos hábitos y una transparencia limitada.
Un equipo de investigadores de universidades de Uzbekistán decidió probar esta relación en un sector específico y vital: la fabricación de materiales de construcción como cemento, ladrillos y vidrio. Querían ver si la forma en que los expertos perciben el gobierno de una empresa coincide con la realidad de su desempeño financiero. Para lograrlo, construyeron un nuevo tipo de sistema de evaluación que combinaba el juicio humano con el aprendizaje computacional avanzado. Reunieron a veinte expertos que conocían bien la industria y les pidieron que calificaran ocho grandes fábricas en diez aspectos diferentes de la gestión, que iban desde el funcionamiento del consejo de administración hasta la forma en que la empresa trata a sus trabajadores e interactúa con el gobierno. Los expertos utilizaron una escala sencilla de siete puntos, de "muy pobre" a "muy bueno", para describir cada empresa.
Una vez que los expertos proporcionaron sus calificaciones, los investigadores utilizaron un método matemático para determinar cuáles de esos diez aspectos eran realmente los más importantes para distinguir a una empresa de otra. Descubrieron que los expertos eran más capaces de diferenciar a las empresas basándose en qué tan bien planeaban para el futuro y cómo gestionaban los riesgos. Estos dos factores recibieron las puntuaciones de importancia más altas en el análisis inicial. El equipo utilizó luego estas puntuaciones para crear una clasificación de las ocho empresas, colocando a la que tenía la mejor percepción de gobierno en la cima y a la que tenía la peor en la base.
Aquí es donde la historia da un giro sorprendente. Los investigadores compararon luego esta clasificación de expertos contra los registros financieros reales de las ocho empresas. Observaron una medida específica de rentabilidad llamada Retorno sobre los Activos (ROA), que calcula cuánto beneficio obtiene una empresa en relación con el valor de sus equipos e instalaciones fijas. Los resultados mostraron casi ninguna conexión entre las clasificaciones de los expertos y el dinero real ganado. De hecho, la relación fue ligeramente negativa. La empresa que los expertos calificaron con el peor gobierno tuvo, en realidad, las mayores ganancias, mientras que la empresa calificada con el mejor gobierno tuvo una de las tasas de beneficio más bajas. Los modelos computacionales entrenados para predecir las ganancias basadas en las calificaciones de los expertos fallaron en hacerlo, confirmando que la forma en que los expertos ven el estilo de gestión de una empresa no te dice cuánto dinero está ganando esa empresa.
Para entender por qué existe este desencuentio, los investigadores utilizaron una técnica que permite a las computadoras explicar su propio razonamiento. Pidieron a los modelos computacionales que identificaran qué factores específicos, entre los diez que calificaron los expertos, estaban impulsando realmente las diferencias en las ganancias. La respuesta fue completamente diferente de lo que sugirió la clasificación inicial de los expertos. Mientras que los expertos se centraron en estructuras formales como la planificación estratégica y la gestión de riesgos, el análisis computacional reveló que los factores más estrechamente ligados a las ganancias reales eran las relaciones que una empresa tenía con las personas. Específicamente, la calidad de las relaciones con los empleados y la naturaleza de los tratos de la empresa con los reguladores gubernamentales fueron los predictores más fuertes del éxito financiero.
Este hallazgo sugiere que, en el contexto específico de la industria de la construcción en Uzbekistán, las reglas formales y los documentos que los expertos buscan no son los motores primarios del éxito diario. En cambio, la capacidad práctica de mantener motivados a los trabajadores y de navegar el complejo panorama de las regulaciones gubernamentales parece ser mucho más crítica para el resultado final. El estudio no afirma que el buen gobierno sea poco importante, pero sí muestra que la forma estándar de medirlo —centrándose en la independencia del consejo y los planes escritos— puede estar pasando por alto los elementos más vitales en este entorno. Los investigadores concluyen que, para que las empresas en este sector mejoren su desempeño financiero, deben priorizar la construcción de relaciones sólidas y constructivas con su fuerza laboral y el Estado, en lugar de simplemente pulir sus estructuras de gestión formales. Esta visión ofrece un nuevo camino tanto para los líderes empresariales como para los responsables de políticas que intentan comprender qué es lo que realmente hace que una empresa prospere en una economía en desarrollo.
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