Integración de la logística empresarial, la contabilidad administrativa y los sistemas de información contable como determinantes de la eficiencia operativa: un modelo aplicado al contexto empresarial panameño
DOI:
https://doi.org/10.70625/rmis/1004Palabras clave:
Logística empresarial, Contabilidad administrativa, Sistemas de información contable, Eficiencia operativa, Integración organizacionalResumen
La creciente digitalización de las operaciones y la complejidad de las cadenas de suministro exigen mecanismos capaces de conectar los flujos físicos con la información económica y los sistemas que la procesan. Este estudio analiza la influencia conjunta de la logística empresarial, la contabilidad administrativa y los sistemas de información contable sobre la eficiencia operativa, con énfasis en organizaciones que desarrollan actividades en Panamá. Se plantea un enfoque cuantitativo, de alcance correlacional-explicativo, diseño no experimental y transversal. El modelo integra cuatro constructos: logística empresarial, contabilidad administrativa y sistemas de información contable como variables explicativas, y eficiencia operativa como variable endógena. Para examinar el comportamiento estadístico del modelo se utiliza un escenario analítico con 384 observaciones sintéticas, construido exclusivamente con fines metodológicos y no como sustituto de evidencia de campo. Los resultados del escenario muestran relaciones positivas entre los tres predictores y la eficiencia operativa, con una capacidad explicativa conjunta de R² = 0,648. El mayor efecto individual corresponde a los sistemas de información contable, seguido de la logística empresarial y la contabilidad administrativa. El aporte central consiste en proponer una arquitectura interdisciplinaria en la que datos operativos, información contable y decisiones gerenciales se articulan para explicar la eficiencia. El modelo constituye una base contrastable para futuras investigaciones con datos primarios en empresas panameñas.
Referencias
Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29–44. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.003
Ataseven, C., & Nair, A. (2017). Assessment of supply chain integration and performance relationships: A meta-analytic investigation of the literature. International Journal of Production Economics, 185, 252–265. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.01.007
Bhimani, A., & Willcocks, L. (2014). Digitisation, ‘Big Data’ and the transformation of accounting information. Accounting and Business Research, 44(4), 469–490. https://doi.org/10.1080/00014788.2014.910051
Burgos, C. P., Namoc, I. S., Padilla, J. P., & Flores, J. M. N. (2022). The influence of accounting information system on the organizational performance among SMEs in Tagum City. International Journal of Multidisciplinary: Applied Business and Education Research, 3(5), 781–790. https://doi.org/10.11594/ijmaber.03.05.06
Chang, W., Ellinger, A. E., Kim, K. K., & Franke, G. R. (2016). Supply chain integration and firm financial performance: A meta-analysis of positional advantage mediation and moderating factors. European Management Journal, 34(3), 282–295. https://doi.org/10.1016/j.emj.2015.11.008
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748
Hair, J. F., Jr., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE Publications.
Hair, J. F., Jr., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Education.
Hosain, M. S. (2019). The impact of accounting information system on organizational performance: Evidence from Bangladeshi small & medium enterprises. Journal of Asian Business Strategy, 9(2), 133–147. https://doi.org/10.18488/journal.1006.2019.92.133.147
International Monetary Fund. (2023). Panama: Selected issues. IMF Country Report No. 23/129.
Knudsen, D.-R. (2020). Elusive boundaries, power relations, and knowledge production: A systematic review of the literature on digitalization in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 36, 100441. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2019.100441
Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1975.tb01393.x
Leuschner, R., Rogers, D. S., & Charvet, F. F. (2013). A meta-analysis of supply chain integration and firm performance. Journal of Supply Chain Management, 49(2), 34–57. https://doi.org/10.1111/jscm.12013
Lopung, T. M., & Rulindo, R. G. (2023). Accounting information system and SMEs’ financial performance in Indonesia. Jurnal Akuntansi, 15(2), 200–214. https://doi.org/10.28932/jam.v15i2.6607
Möller, K., Schäffer, U., & Verbeeten, F. (2020). Digitalization in management accounting and control: An editorial. Journal of Management Control, 31, 1–8. https://doi.org/10.1007/s00187-020-00300-5
Otley, D. (2016). The contingency theory of management accounting and control: 1980–2014. Management Accounting Research, 31, 45–62. https://doi.org/10.1016/j.mar.2016.02.001
Quattrone, P. (2016). Management accounting goes digital: Will the move make it wiser? Management Accounting Research, 31, 118–122. https://doi.org/10.1016/j.mar.2016.01.003
Rikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, 29, 37–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001
Rom, A., & Rohde, C. (2007). Management accounting and integrated information systems: A literature review. International Journal of Accounting Information Systems, 8(1), 40–68. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2006.12.003
Shou, Y., Li, Y., Park, Y., & Kang, M. (2018). Supply chain integration and operational performance: The contingency effects of production systems. Journal of Purchasing and Supply Management, 24(4), 352–360. https://doi.org/10.1016/j.pursup.2017.11.004
Tristán-López, A. (2008). Modificación al modelo de Lawshe para el dictamen cuantitativo de la validez de contenido de un instrumento objetivo. Avances en Medición, 6, 37–48.
Wei, S., Ke, W., Liu, H., & Wei, K. K. (2020). Supply chain information integration and firm performance: Are explorative and exploitative IT capabilities complementary or substitutive? Decision Sciences, 51(3), 464–499. https://doi.org/10.1111/deci.12364
Wiengarten, F., Li, H., Singh, P. J., & Fynes, B. (2019). Re-evaluating supply chain integration and firm performance: Linking operations strategy to supply chain strategy. Supply Chain Management: An International Journal, 24(4), 540–559. https://doi.org/10.1108/SCM-05-2018-0189
World Bank. (2023). Connecting to compete 2023: Trade logistics in an uncertain global economy—The Logistics Performance Index and its indicators. World Bank.
Yu, K., Luo, B. N., Feng, X., & Liu, J. (2018). Supply chain information integration, flexibility, and operational performance: An archival search and content analysis. The International Journal of Logistics Management, 29(1), 340–364. https://doi.org/10.1108/IJLM-08-2016-0185
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