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José Carlos Casillas Bueno 
, Alejandro Escribá Esteve
, María Elena Gómez Miranda, María Concepción López Fernández, José Daniel Lorenzo Gómez, Ignacio Requejo Puerto, Alfonso A. Rojo Ramirez
A pesar de que las empresas familiares representan un gran porcentaje del conjunto de empresas a nivel mundial, las aportaciones metodológicas acerca de su estimación son muy escasas. El presente trabajo ofrece una metodología de identificación de empresas familiares versus no familiares utilizando como fuente de información la base de datos SABI Informa (versión española de Orbis), considerando fundamentalmente variables de propiedad y de gobierno corporativo para su clasificación. El diseño de la metodología SAFER permite su aplicación sin necesidad de realizar una extracción masiva de datos, lo que contribuye a su accesibilidad y facilidad de uso por parte de los investigadores. Asimismo, la metodología propuesta ha sido testada utilizando una muestra de 500 empresas, encontrando un error de clasificación inferior al cinco por ciento. Este trabajo aporta a los investigadores una metodología consensuada para la selección de muestras de empresas familiares, pudiendo ser trasladada a bases de datos equivalentes en otros países (e.g., AIDA, Italian company data o Markus en Alemania), o escaladas a la base de datos Orbis de ámbito global. Finalmente, nuestros resultados también representan un avance al facilitar la labor de los profesionales y responsables políticos en el desarrollo de informes sobre empresas familiares a través de un proceso riguroso de identificación y clasificación.
Despite the fact that family firms represent a large percentage of all firms worldwide, methodological contributions regarding their estimation are very scarce. This paper offers a methodology for identifying family versus non-family firms using the SABI Informa database (Spanish version of Orbis) as a source of information, considering mainly ownership and corporate governance variables for their classification. The design of the Safer methodology allows its application without the need for massive data extraction, which contributes to its accessibility and ease of use by researchers. Furthermore, the proposed methodology has been tested using a sample of 500 companies, finding a classification error of less than five percent. This methodology has been also discussed and assumed by IEF (Instituto de la Empresa Familiar), becoming a standard in Spain. This work provides researchers with a consensus methodology for the selection of samples of family firms, which can be transferred to equivalent databases in other countries (e.g., AIDA, Italian company data or Markus in Germany), or scaled up to the Orbis database. Finally, our results also represent an advance in facilitating the work of professionals and policy makers in the development of reports on family businesses through a rigorous process of identification and classification.
