Spanish (pdf)
Article in xml format
Article references
Automatic translation
Send this article by e-mail
Cited by SciELO 
Similars in
SciELO 
Permalink
Introducción
El efecto de la innovación como fuente de ventajas competitivas en el rendimiento de las empresas sigue recibiendo mucha atención desde diferentes perspectivas: la importancia de la inversión privada, el papel de las ayudas públicas o su protagonismo a nivel macro y microeconómico. Por lo general se aplica a empresas cotizadas, y sus resultados difieren en parte de la línea principal que mayormente utiliza grandes bases de datos de empresas. Sin embargo, su efecto en las Mipymes es más complicado de estudiar. Estas empresas, que disponen de menos recursos tecnológicos y financieros tienen también mayores limitaciones de sus capacidades para explotar periodos de bonanza, así como para superar periodos de recesión económica (Lai, Saridakis, Blackburn y Johnstone, 2016).
Existen dos enfoques principales de investigación. El primero, referido a la literatura de la organización industrial y a la dirección estratégica tradicional, analiza la influencia del sector en las condiciones bajo las cuales las empresas compiten (paradigma Estructura-Conducta-Resultado, ECR). El segundo, se formaliza alrededor de la idea de que la manera de dirigir y gestionar es la principal fuente de variación en el resultado de las empresas (enfoque basado en los recursos, EBR), es decir, que el énfasis se hace sobre las estrategias de las empresas individuales, con lo que el paradigma ECR se vería modificado de manera que las distintas conductas cambiarían los resultados, y estos, a su vez (especialmente en épocas de crisis), alterarían la estructura del sector.
Nuestra investigación aprovecha ambos, siendo nuestro punto de partida los trabajos de Ruefli y Wiggins (2005) y McGahan y Porter (2005), que tratan la importancia relativa de los efectos de la industria, las empresas y los segmentos en el rendimiento. En este trabajo vamos a profundizar en dos aspectos principales: la definición de las variables independientes y la solidez de los datos. Según el enfoque ECR, la conformación de la industria (sector) es la que afecta a la conducta de las empresas y, después, al resultado. Al respecto, Kay (1993) localiza las fuentes de las diferentes capacidades en la arquitectura (la organización interna, relaciones con los proveedores y su conocimiento especializado), la innovación (combinada con la propiedad industrial), los efectos de la reputación y los activos estratégicos. Ambos aspectos, tanto su desarrollo como la estrategia para implementarlo, quedan al arbitrio de la más alta instancia de la dirección de la empresa.
Utilizando las dimensiones del marco de Kay, proponemos dos indicadores, uno relativo a la innovación y otro a la actividad. El objetivo es obtener evidencia de la existencia de diferencias significativas entre la innovación y el resultado en un único sector industrial, en función del ciclo económico y del tamaño empresarial.
Este trabajo realiza dos importantes aportaciones a la corriente de investigación. Por un lado profundizamos en el estudio del papel de la innovación y de la manera de medir su implantación mediante la propuesta de un indicador de divulgación voluntaria a partir del enfoque de Kay (1993) y la teoría de la señal, la cual explica el valor de la información que suministran las empresas al mercado (Etzion y Pe’er, 2014). Por otro, se profundiza en el efecto protector que en un periodo de recesión económica puede otorgar la innovación a las empresas de reducida dimensión, mostrando la obtención de mejores resultados en las más innovadoras.
Para ilustrar el análisis se aplica, en un sector en concreto, el de los componentes de automoción españoles para el periodo 2002-2014, el cual segmentamos en dos periodos: expansión (2002 a 2007) y recesión (2008 a 2014).
Las principales conclusiones son que, dependiendo del ciclo económico, las empresas presentan diferencias significativas en su rendimiento según su tamaño y esfuerzo innovador. Además, es precisamente una mayor innovación lo que permite que en recesión las empresas de tamaño reducido presenten mejores resultados, al contrario de lo que sucede con las demás.
Marco Teórico
Diferentes trabajos han incidido en la importancia de la inversión privada en I+D+i, que se ha convertido en el motor fundamental para el crecimiento de la productividad a nivel macro y micro-económico. Se considera que la innovación, así como la implantación de procesos relacionados con la puesta en marcha de actividades de I+D+i, puede proporcionar a las empresas ventajas competitivas, algunas sostenibles en el largo plazo, aunque son muy escasas las que lo consiguen (Wiggins y Ruefli, 2002). La idea que se soporta con estos argumentos es la relación entre las capacidades de innovación, los resultados de la innovación y el rendimiento de la organización en sentido amplio. Los trabajos que respaldan esta relación utilizan mayoritariamente como medida de rendimiento la ROA, amparándose la mayoría en que es la ratio contable más utilizada en estudios anteriores (Bamiatzi, Bozos, Cavusgil y Hult, 2016).
Sin embargo, el esfuerzo en I+D no siempre es fácil de medir, ni de relacionar los mejores resultados obtenidos con las actividades de I+D+i entre otros muchos factores. Así, aunque las empresas sean innovadoras, no siempre será posible encontrar información al respecto. A pesar de ello, esta información es importante no sólo para los propios directivos y propietarios, sino también para multitud de stakeholders que pueden basar sus decisiones, entre otros aspectos, en la capacidad innovadora de las empresas.
En la mayoría de las investigaciones que las consideran se utilizan muestras de empresas cotizadas y en sectores de alta tecnología por lo que sus resultados no son completamente generalizables. De hecho, también existen opiniones favorables, desfavorables, contradictorias y escépticas sobre cómo afecta la innovación al rendimiento de las empresas.
El enfoque basado en los recursos (EBR) y el enfoque basado en las capacidades dinámicas (EBCD)s
Los investigadores están interesados en responder a la cuestión central que plantea la Dirección Estratégica: la de conocer por qué ciertas empresas tienen éxito mientras que otras no. En este reto, la investigación en management cuenta, al menos, con tres alternativas: el enfoque basado en los recursos (EBR) y sus derivaciones a partir de la teoría de la ventaja competitiva; las teorías microeconómicas neoclásicas; y la economía evolucionista. Es comúnmente asumido que uno de los recursos estratégicamente más importante para las empresas en un entorno hipercompetitivo es el conocimiento. Cuando menos, ciertos tipos de conocimiento potencialmente valiosos son escasos, en la mayoría de las ocasiones su transferencia no es sencilla y las formas complejas de conocimiento son difíciles de imitar y replicar, por lo que serían considerados como la principal fuente de ventaja competitiva de la empresa. Así, según Donate (2008), una estrategia de conocimiento se basaría en establecer el diseño estratégico "óptimo" de este conjunto de procesos, tal que permita reducir la brecha existente entre los recursos y las capacidades actuales y las necesidades futuras de conocimiento de la organización. Desde este último enfoque, el conocimiento es el principal recurso productivo, y las capacidades, la manifestación organizativa de este (Grant, 2002).
Por otra parte, la ventaja competitiva incluida en el EBR puede ser considerada de diferentes formas según los investigadores. Porter (1985) afirma que las consecuencias de la ventaja competitiva son la obtención de rendimientos superiores. Por otra parte, el enfoque de la empresa basado en el conocimiento (EBC) reconoce a la alta dirección como el principal recurso productivo, y a las capacidades, como la manifestación organizativa de este (Grant, 2002). Desde la perspectiva dinámica, el EBC conectaría con el enfoque basado en las capacidades dinámicas (EBCD) en el reconocimiento de una necesidad de "configurar" competencias externas e internas ante los cambios a través de procesos de gestión de conocimiento organizativo (i.e., factores basados en conocimiento). También enlazaría con los modelos de gestión de conocimiento organizativo al reconocerse que las capacidades dinámicas son idiosincrásicas a la empresa y, por tanto, basadas en conocimiento tácito, por lo que evolucionan de forma diferente entre empresas dado que el aprendizaje organizacional siempre es deliberado, ya que son los gerentes y directivos quienes deciden llevar a cabo inversiones específicas de una forma concreta y en un momento determinado todo ello con el objetivo de lograr ventajas competitivas que les permita obtener mejores resultados.
Este tipo de capacidades "de orden superior" (Hitt e Ireland, 1985) provoca un proceso interno de permanente transformación, adaptación y desarrollo de 'conjuntos' de conocimiento, recursos, rutinas y capacidades que permiten sobrevivir a la empresa ante los efectos del cambio externo y especialmente en periodos económicos adversos, intentando abrir “la caja negra organizativa" (Grant, 2002).
Este trabajo busca relacionar la innovación con el resultado empresarial, diferenciando el periodo económico de recesión y expansión, y si incluso las Mipymes que innovan muestran una mejoría
Una cuestión clave se plantea con respecto a la relación entre las capacidades dinámicas y la ventaja competitiva. Según Kay (1993), la cuestión no es tanto crear organizaciones extraordinarias con recursos extraordinarios, sino conseguir crear organizaciones extraordinarias con recursos comunes (Maritan y Peteraf, 2011). Por lo tanto, las diferencias clave en los resultados entre empresas provienen también de los distintos objetivos perseguidos y de las características personales de los fundadores, así como de las actividades tecnológicas previas de las empresas y de la distinta manera de integrar la I+D y las actividades de producción.
La teoría de la señal
Una de las principales vías desarrollada dentro de la economía de la información ha sido la identificación de señales, entendidas como un mecanismo para que información fiable fluya con una abundancia precisa entre los agentes económicos y aquellos con poca información, ya sean stakeholders, potenciales compradores, etc. Desde el enfoque de la teoría de la señal que parte de la premisa de la existencia de asimetrías de información entre las empresas y el mercado, se puede explicar que la propia divulgación de información sobre intangibles es parte de la estrategia innovadora. En determinadas circunstancias, las empresas divulgan información intencionadamente para incrementar su reputación, diferenciándose de la competencia y mejorando el valor de su marca. Se ha demostrado que ciertas informaciones divulgadas voluntaria e interesadamente por las empresas pueden ser interpretadas como indicadores creíbles de atributos firmes, reduciendo así las asimetrías de información y permitiendo a los stakeholders tomar decisiones que favorecen a la empresa emisora de dicha información (Etzion y Pe’er, 2014).
Algunos trabajos se centran en el capital intelectual y proponen indicadores como variables proxy de, entre otros aspectos, la innovación. Hacen referencia a informaciones divulgadas en informes corporativos, memorias anuales, informes de capital intelectual, encuestas, etc. En general, se refieren a empresas de tamaño grande o muy grande. El enfoque hacia la Mipyme precisa de fuentes de información fácil y económicamente accesible, como, por ejemplo, la información publicada por las empresas en sus páginas web sobre (entre otros activos intangibles) la innovación (García, Parra, Larran y Martínez, 2005; Baldini y Liberatore, 2016).
La divulgación de información sobre los intangibles (entre ellos de la innovación llevada a cabo por las empresas, o de su actitud frente a esta) se hace habitualmente a través de dos canales de comunicación: (1) canales privados (presentaciones de analistas, conference calls dirigidas a analistas financieros o inversores institucionales), y (2) canales públicos como, por ejemplo, informes financieros, cuentas anuales, Informes de Capital Intelectual o Internet (García et al., 2005).
La facilidad de aprovechar las nuevas tecnologías, bien a través de la página web de las empresas como de otras herramientas de las redes sociales (Facebook, Twitter, Instagram), ha llevado a numerosas empresas a utilizar dichas redes como elemento de comunicación generalizada con diversos stakeholders. Estos canales públicos son de uso generalizado entre muchísimas empresas de todo tipo y tamaño, incluso Mipymes. Esto sirve a los propósitos de nuestra investigación y nos posibilita plantearnos el objetivo que indicamos en la introducción de analizar la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre la innovación y el resultado en función del ciclo económico y del tamaño empresarial.
Objetivo de la investigación e hipótesis
Objetivo
Como asegura Kay (1993) la manera más efectiva de convertir la innovación en ventaja competitiva es su combinación con otras capacidades distintivas, y hace referencia a la reputación y la arquitectura, de manera que “innovación y reputación, o innovación y arquitectura, son frecuentemente combinaciones potentes” (Kay, 1993, p. 106). Ahora bien, el contexto en el que se desenvuelve la empresa en general y la Mipyme en particular, es fundamental para la evaluación de la ventaja competitiva, por lo que el objetivo de nuestra investigación es obtener la evidencia de la existencia de diferencias significativas entre la innovación y el resultado en un único sector industrial, en función del ciclo económico y del tamaño empresarial.
Hipótesis
A lo largo de nuestra investigación hemos encontrado trabajos (Wiggins y Ruefli, 2002; Ruefli y Wiggins, 2005; McGahan y Porter, 2005) en los que se hace referencia a las ventajas que la innovación proporciona a las empresas como fuente de ventajas competitivas. Por lógica, las ventajas competitivas deberían trasladarse a los resultados de las empresas, suponiendo una mejoría con respecto a las demás. No obstante, los comentarios que hemos recogido de distintos autores sobre la incertidumbre del resultado de las actividades innovadoras y los riesgos inherentes que conllevan, mantiene vigente el interés de encontrar una evidencia suficiente de si las actividades innovadoras pueden trasladarse realmente a los resultados de las empresas.
Hemos analizado la actividad y el grado de divulgación de la innovación de las empresas en el año 2014, siguiendo un enfoque evolutivo. Basándonos en la idea de que la empresa ha tenido una determinada trayectoria o camino de desarrollo de sus competencias, medimos la posición de la dirección de la empresa frente a la innovación mediante la información recogida en el último año del periodo analizado (Teece, Pisano y Shuen, 1997). Para ello, cada componente del IDII representa un esfuerzo mantenido en el tiempo, es decir, un repertorio de decisiones y resultados previos. Por ejemplo, si nos referimos a la relación entre arquitectura e innovación a corto plazo serían las marcas comerciales, porque el proceso de registro es relativamente rápido, así como disponer de la página web en diferentes idiomas ya que se refiere a las relaciones con proveedores y clientes (y stakeholders en general); a medio plazo se identificaría la existencia de un departamento de I+D y la capacidad de gestionar tecnología avanzada; a largo plazo, la existencia de patentes y su divulgación en la web de la empresa, o disponer de una buena posición tecnológica y que sea coherente con la estrategia (Donate, 2008). Si consideramos la reputación e innovación, a corto plazo debería disponer de página web propia y certificados de calidad; y, a largo plazo, publicitar en sus webs el tener implantadas políticas de calidad.
Para analizar estos planteamientos formulamos varias hipótesis. En primer lugar analizaremos si las empresas muestran diferencias en sus resultados en función del grado de innovación según el periodo económico en el que se encuentren, para lo cual planteamos las primeras dos hipótesis.
H01a:Las empresas más innovadoras son las que obtienen mejores resultados en ciclos económicos de expansión.
H01b:Las empresas más innovadoras son las que obtienen mejores resultados en ciclos económicos de recesión.
Si esto fuera así, gran parte de la literatura revisada considera que son las grandes empresas que cuentan con mayores recursos que dedicar a la I+D+i las que obtendrán mayores ventajas competitivas y conseguirán mejores resultados. Para testarlo planteamos otras dos hipótesis complementarias de las anteriores.
H02a:Las empresas de mayor tamaño más innovadoras son las que obtienen mejores resultados en ciclos económicos de expansión.
H02b: Las empresas de mayor tamaño más innovadoras son las que obtienen mejores resultados en ciclos económicos de recesión.
Muestra, Metodologías y Análisis de los Resultados
Muestra
Nuestra base de datos está conformada por 1624 empresas que voluntariamente están inscritas en alguno de los diez clusters o distritos industriales de la automoción en España. Hemos revisado, en 2014, una a una las páginas web todas ellas y se han clasificado en función de la relación de cada empresa con la empresa ensambladora en: internas, si las empresas forman parte de la cadena de suministro, o externas en el caso contrario. En este último grupo están las empresas de fabricación de maquinaria, moldes y similares, comercialización de piezas y repuestos, concesionarios y similares, y servicios de logística y consultoría. A su vez, el grupo de internas se subdivide en cuatro grupos, en función del valor añadido de las partes o piezas que suministra, siendo el primer grupo el que tiene un valor añadido “bajo”cuando se fabrican materias primas, telas, acero, caucho, pintura, lubricantes y similares; “medio” en la fabricación de piezas de acero, cables, parachoques y similares; “alto” para la fabricación de bielas, embragues, frenos de mano, ruedas y similares; y “muy alto” por fabricar motores, asientos, volantes, tren de tracción y similares.
En nuestro estudio hemos utilizado los subgrupos de valor añadido muy alto, alto, medio y bajo, que nos permitan obtener datos de balance y cuenta de pérdidas y ganancias a través de la base de datos SABI (sistema de análisis de balances ibéricos), por lo cual nuestra muestra dispone de 928 empresas.
Además, no nos centramos en un único tipo de empresas en función del tamaño, sino que abarcamos una actividad y analizamos las empresas independientemente de este. Para ello, hemos seguido la recomendación 2003/361/EC de la Comisión Europea de la cifra de negocios como indicador del tamaño, clasificándolas en microempresas si en el último promedio trianual disponible la cifra de ventas era menor o igual a 2 MM€, pequeña entre más de 2 y 10 MM€, mediana entre más de 10 y 50 MM€ y grande con más de 50 MM€.
Variable dependiente
Los investigadores han utilizado distintas variables para mediar el resultado de las ventajas competitivas de las empresas. En nuestro caso, nos centramos en las medidas contables. Richard Devinney, Yip y Johnson (2009) justifican la validez de su uso debido a la amplia evidencia que muestra que la contabilidad y los rendimientos económicos están relacionados. De las numerosas mediciones contables que indican los autores seguimos a Wiggins y Ruefli (2002) y Bamiatzi et al. (2016) y utilizaremos la ROA1. La ROA es una medida utilizada como variable dependiente en numerosas investigaciones sobre la ventaja competitiva y la persistencia de rendimientos económicos superiores; de hecho, para efectos comparativos, es la variable utilizada en numerosos trabajos (Bamiatzi et al., 2016).
Siguiendo a Wiggins y Ruefli (2002) y Ruefli y Wiggins (2005), utilizamos la ROA agrupándola en periodos de tres años mediante el resultado de aplicar una media aritmética móvil en sub-periodos o ventanas trianuales. La finalidad es eliminar las distorsiones producidas por decisiones que pueden afectar a los resultados anuales, así como oscilaciones coyunturales en ingresos y gastos. Finalmente, y como indicamos previamente, en relación con los outliers, seguimos a Wiggins y Ruefli (2002) y utilizamos el procedimiento iterativo de Kolmogorov-Smirnof para, a partir de la aplicación de una función de distribución normal, prescindir de los valores extremos y quedarnos con el estrato modal que cuenta con datos más homogéneos y en el que se encuentran la mayor parte de las empresas.
Variables independientes
Debido a que una mayoría de las empresas son Mipymes, aunque los gastos de I+D se consideran catalizadores de los beneficios futuros, no es habitual que realicen este tipo de actividades. Esta limitación hace que no podamos disponer de este tipo de datos por lo que, para medir la relación de la reputación y la arquitectura con la innovación y basándonos en la teoría de la señal, hemos elaborado un constructo a partir de información no financiera, que denominamos índice de divulgación de la intensidad de la innovación (IDII). Con él medimos la cantidad de información relacionada con la innovación que cada empresa publica en su página web. Se conforma a partir de doce variables consideradas según la literatura investigadora revisada, recogiendo el valor 1 o 0 según se disponga o no de esa característica, las cuales se suman con cada importe obtenido logrando al final el valor correspondiente para cada empresa de su IDII específico.
En nuestra propuesta, siguiendo a Kay (1993) al tratarse de una actividad industrial, para medir la relación entre la arquitectura y la innovación consideramos (1) si la empresa dispone de un departamento de I+D. La apropiabilidad está considerada por (2) la existencia de patentes según los registros oficiales y (3) su divulgación en la web de la empresa, así como disponer de (4) marcas comerciales. Si el valor añadido de la innovación se acumula en la empresa, debería de controlar activos que faciliten ventajas competitivas, es decir que su (5) posición tecnológica sea fuerte o buena, y que esto sea el resultado de un planteamiento coherente con la (6) estrategia innovadora; (7) si dispone de tecnología avanzada o de última generación, además si las (8) patentes están citadas por terceros. Las relaciones con otras empresas se evalúan mediante el análisis de la (9) disponibilidad de la web en otros idiomas como reflejo del acercamiento de la empresa a los clientes y proveedores.
También, en relación con la reputación y la innovación, se considera la (10) disponibilidad de certificados de calidad y (11) si publicitan la implementación de políticas de calidad, o simplemente (12) si dispone de una web propia e independiente de otras empresas cuando se trata de un grupo. Con la adición de los valores obtenidos en esta clasificación (ver tabla 1), creamos el Indicador de Divulgación de la Intensidad Innovadora (el cual, a los efectos de este trabajo, consideramos como una variable proxy de la innovación) y que nos proporciona una escala que dividimos en tres como, bajo (IDII <5), medio (IDII entre 5 y 8) y alto (IDII >8).
IDII = DPT + OPT + WPT + MRG + PT + EST + TEC + CPT + INT + CCD + PCD + WEB
En cuanto a la actividad, para medir el valor añadido acumulado de las actividades que desarrolla la empresa (ACT), hemos categorizado los productos en una escala de cuatro niveles, asignando el valor 1 al primer grupo cuando se fabrican materias primas, telas, acero, caucho, pintura, lubricantes y similares; cuando la utilidad es media, el valor 2 para la fabricación de piezas de acero, cables, parachoques y similares; cuando la utilidad es alta, el valor 3 para la fabricación de bielas, embragues, frenos de mano, ruedas y similares y, cuando es muy alta, el valor 4 por fabricar motores, asientos, volantes, tren de tracción y similares. Estas empresas pertenecen a una treintena de códigos diferentes de dos dígitos del CNAE 2009.
En lo referente al sub-periodo de análisis, seguimos el trabajo de Bamiatzi et al., (2016) comparando un periodo de expansión económica y otro de recesión. Consideramos que la IDII es una variable proxy de la innovación, y que, en los diferentes periodos económicos contemplados, tendrá o no un efecto en los resultados teniendo presente, además, el tamaño de las empresas si se obtienen diferencias significativas entre sus rentabilidades en función del IDII.
En base a todo ello, aplicamos pruebas robustas que nos permitan obtener diferencias estadísticamente significativas.
Metodologías y Análisis de Resultados
Para realizar el contraste de las hipótesis contamos con una población que en este caso no cumple los supuestos de normalidad y homocedasticidad, por lo que utilizaremos metodologías no paramétricas a partir de la prueba de Kruskal-Wallis como alternativa al Anova de un factor completamente aleatorizado. De forma similar, realizaremos comparaciones por pares similares a las pruebas post hoc de los Anovas a partir de la prueba U de Mann-Whitney que es una excelente alternativa a la prueba t sobre diferencias de medias. La prueba U de Mann-Whitney permite evaluar las diferencias estadísticas entre dos grupos de una variable ordinal sin especificar la distribución; en nuestro caso, se aplica al índice de innovación en dos periodos diferenciados, de expansión y recesión económicas (Mann y Whitney, 1947). Esta técnica se utiliza habitualmente en campos muy diferentes, en particular en medicina, cuando se evalúan los efectos de tratamientos durante la fase de investigación (Sánchez de la Torre et al., 2015). Además, dado que tratamos de identificar grupos de empresas que operan homogéneamente de manera natural, seguimos el planteamiento de Wiggins y Ruefli (2002), y aplicamos el procedimiento IKS para crear unos estratos o grupos que identifican con claridad los valores extremos (outliers) que han sido agrupados entre sí o separados del resto de los datos a través de un procedimiento que proporciona diferencias estadísticamente significativas entre ellos. Esto evita la aleatoriedad en la determinación del criterio que haga que un valor sea considerado outlier o no. Así, seleccionamos el estrato central o modal que nos proporcionará el mayor número de empresas con datos más uniformes y homogéneos.
Tabla 1: Factores que componen el Indicador de Divulgación de la Intensidad Innovadora
| Factor | Opciones | Valor |
|---|---|---|
| Dispone de Departamento de I+D | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Se han encontrado patentes a su nombre en la Oficina Española de Patentes | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| En su página Web se indica que tiene patentes registradas a su nombre | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Dispone de Marcas Registradas | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Posición Tecnológica | Sostenible o Débil | 0 |
| Fuerte o Buena | 1 | |
| Estrategia | Defensiva o Reactiva | 0 |
| Exploradora o Analizadora | 1 | |
| Dispone de Tecnología avanzada o de última generación | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Se han encontrado citas de patentes | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Internacionalización potencial (Web en idiomas de varios países) | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Posee Certificado de Calidad | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Tiene implantada Política de Calidad | NO | 0 |
| SÍ | 1 | |
| Dispone de Página Web propia | NO | 0 |
| SÍ | 1 |
Fuente: Elaboración propia.
Contrastes mediante la prueba de Kruskal-Wallis
Como se observa en la tabla 2, la significatividad asintótica nos permite considerar que hay diferencia de medias entre las ROA de las empresas en función de sus IDII. La prueba aplicada nos muestra que tanto en el periodo de expansión, como en el de recesión, las rentabilidades de las empresas difieren en función del IDII. Cuando analizamos los resultados del periodo de recesión desglosando las empresas según su tamaño, vemos en la tabla 3 que la innovación posibilita la obtención de diferencias estadísticamente significativas entre las rentabilidades de las empresas de menor tamaño (micro y pequeñas), pero no cuando se consideran las medianas y grandes. Lo contrario se observa en periodos de expansión (tabla 4). En este caso, la innovación no afecta al mejor desempeño en las empresas micro ni pequeñas, pero sí para las medianas y grandes.
Esto nos permite rechazar las dos primeras hipótesis H 0 1a y H 0 1b puesto que, si bien es cierto que tanto en un periodo como en otro la innovación proporcionará diferencias en las rentabilidades empresariales (tabla 2), las tablas 3 y 4 indican que, según el ciclo económico en el que se encuentren las empresas y de su tamaño, una mayor innovación les otorgará rentabilidades significativamente diferentes a las de menor tamaño (Micro y Pymes) en épocas de recesión, pero no a las medianas ni a las grandes, y viceversa, en épocas de expansión, sólo las medianas y grandes obtendrán diferencias estadísticamente significativas en sus resultados en función de la innovación, por lo que no se puede aceptar que, independientemente del ciclo económico, las más innovadoras otorguen mejores resultados. Para analizar qué tipo de grado de innovación favorece la posible existencia de diferencias significativas según el tamaño y el ciclo económico, procedemos a aplicar la prueba U de Mann-Whitney (Tablas 5 a 7).
Contrastes mediante la prueba U de Mann-Whitney
Realizamos comparaciones por pares a través de esta prueba para obtener evidencia de si las rentabilidades obtenidas en función del IDII para los tamaños comparados difieren en los promedios de cada agrupación establecida.
Las tablas 5, 6 y 7 nos muestran que no son las empresas de mayor tamaño más innovadoras las que obtienen mejores resultados, lo cual ya nos lleva a rechazar las hipótesis H 0 2 a y H 0 2 b . No obstante, sí se obtiene evidencia significativa de que las empresas micro o pequeñas más innovadoras obtienen mejores resultados en periodos de recesión con respecto a sus competidoras de similar tamaño.
Por su parte, en periodos de expansión (en los que, tal y como se indicó en la tabla 4, la innovación sólo afecta al resultado de las empresas de tamaño mediano o grande, motivo por el cual nos ceñimos a estas) son las empresas menos innovadoras las que peores rangos promedio obtienen, y además, no se obtienen diferencias estadísticamente significativas entre las rentabilidades promedio de las empresas medianas y grandes con IDII medio o alto.
Discusión y Conclusiones
Los efectos de la innovación sobre el resultado siguen siendo una cuestión vigente por la dificultad de relacionarlos por el diferimiento temporal o las circunstancias que pueden afectar, incluido el contexto socioeconómico. Es cierto que se considera que la innovación es fuente de ventajas competitivas que proporcionan mejores resultados empresariales. Sin embargo, cuando nos referimos a la innovación en las empresas, es frecuente identificarla con las actividades de I+D+i que normalmente van asociadas a cuantiosas inversiones monetarias y asignación de grandes recursos técnicos y humanos. En estos trabajos de investigación quedan excluidas las empresas medianas y pequeñas.
Ahora bien, diversos estudios han corroborado la importancia de la innovación en las Mipymes y que, a pesar de contar con menores recursos financieros, no están exentas de realizar inversiones y actividades en innovación, por lo que tanto las unas como las otras podrían aprovechar las ventajas competitivas inherentes a la innovación y obtener mejores resultados incluso en entornos adversos de recesión económica. Entonces afrontamos una dificultad metodológica, esto es, cómo medir la innovación en las Mipymes, puesto que: (1) esta se apoya habitualmente en actividades muy diversas en función de la naturaleza de la innovación, (2) predominan las prácticas del secreto industrial, tan habituales en estas empresas, o (3) las normativas contables imponen importantes restricciones para la consideración de determinados gastos como inversiones.
Tabla 2: Prueba de Kruskal-Wallis para la ROA en función del IDII en los distintos periodos
| Ratio | IDII | RECESIÓN | EXPANSIÓN | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| N | Rango Prom. | N | Rango Prom. | |||
| ROA | Baja | 847 | 1 214,52 | 1 233 | 1 597,18 | |
| Media | 1 092 | 1 337,69 | 1 313 | 1 695,83 | ||
| Alta | 692 | 1 405,97 | 824 | 1 801,20 | ||
| Total | 2 631 | - | 3 370 | - | ||
| Sig.asintót. | 0,000*** | 0,000*** | ||||
Fuente: Elaboración propia. ***Significatividad al 0,01
Tabla 3: Prueba de Kruskal-Wallis en función del IDII por tamaño empresarial en recesión
| - | PERIODO DE RECESIÓN ECONÓMICA | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Micro | Pequeñas | Medianas | Grandes | |||||
| IDII | N | Rango Prom. | N | Rango Prom. | N | Rango Prom. | N | Rango Prom. |
| Baja | 363 | 250,86 | 281 | 320,05 | 167 | 422,41 | 36 | 317,14 |
| Media | 112 | 213,96 | 258 | 306,31 | 438 | 451,60 | 284 | 317,24 |
| Alta | 18 | 374,72 | 109 | 379,05 | 278 | 438,65 | 287 | 289,25 |
| Total | 493 | - | 648 | - | 883 | - | 607 | - |
| Sig.asintót. | 0,000*** | 0,003** | 0,437 | 0,146 | ||||
Fuente: Elaboración propia. ***Significatividad al 0,01
Tabla 4: Prueba de Kruskal-Wallis en función del IDII por tamaño empresarial en expansión
| - | PERIODO DE RECESIÓN ECONÓMICA | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Micro | Pequeñas | Medianas | Grandes | |||||
| IDII | N | Rango Prom. | N | Rango Prom. | N | Rango Prom. | N | Rango Prom. |
| Baja | 507 | 337,80 | 434 | 480,19 | 239 | 471,22 | 53 | 259,17 |
| Media | 151 | 334,70 | 366 | 459,92 | 518 | 548,16 | 278 | 338,69 |
| Alta | 16 | 354,44 | 150 | 499,96 | 328 | 587,16 | 330 | 336,05 |
| Total | 674 | - | 950 | - | 1085 | - | 661 | - |
| Sig.asintót. | 0,926 | 0,287 | 0,000*** | 0,017** | ||||
Fuente: Elaboración propia. ***Significatividad al 0,01; ** al 0,05
Tabla 5: Prueba U de Mann-Whitney en función del IDII bajo y medio por tamaño empresarial y ciclo
Fuente: Elaboración propia. ***Significatividad al 0,01; ** al 0,05
Tabla 6: Prueba U de Mann-Whitney en función del IDII bajo y alto por tamaño empresarial y ciclo
Fuente: Elaboración propia. ***Significatividad al 0,01
Tabla 7: Prueba U de Mann-Whitney en función del IDII medio y alto por tamaño empresarial y ciclo
Fuente: Elaboración propia. ***Significatividad al 0,01
La búsqueda de fuentes de datos complementarias ha llevado nuestra atención a la información publicada por las empresas en sus páginas web (García et al., 2005). Las empresas vienen divulgando información sobre intangibles de manera intencionada para aumentar su reputación, que pueden ser identificados como indicadores fiables de sus atributos favoreciendo a la empresa emisora (Etzion y Pe’er, 2014) al reducir sus costes de financiación y facilitar el acceso a dicha financiación. En nuestro caso, hemos centrado nuestra investigación en las empresas de fabricación de componentes del sector de la automoción español, con un enfoque intra-industrial.
Para soslayar la dificultad de identificar y medir la innovación, con base en la teoría de la señal, hemos creado como variable proxy un indicador de divulgación de la intensidad innovadora (IDII) que, a través de doce factores basados en la literatura sobre innovación y divulgados voluntariamente en las páginas web de las empresas, nos permite escalar en tres niveles (baja, media y alta) la intensidad innovadora llevada a cabo por las 1164 empresas de la población. Gracias a las comprobaciones y depuraciones de valores extremos mediante el procedimiento IKS y de las agrupaciones de la ROA en ventanas trianuales durante el periodo 2002 a 2014, se pudo contar con una muestra de 928 empresas.
Se aporta evidencia suficiente de una alternancia en los efectos positivos que la innovación produce en los resultados de las empresas dependiendo del tamaño de estas y del ciclo económico
Las pruebas no paramétricas efectuadas nos muestran que el efecto de la innovación en la obtención de mejores rentabilidades difiere no sólo del ciclo económico en el que nos encontremos, (expansión vs recesión), sino también del tamaño empresarial. Observamos que, en el periodo de bonanza económica, el ser más o menos innovador no produce diferencias significativas entre las ROA de las empresas micro o pequeñas, sin embargo, sí que influye en las empresas de tamaño mediano o grande. Además, las pruebas proporcionan interesantes aspectos. Así, y considerando en el ciclo de expansión económica sólo las empresas medianas y grandes (puesto que son las únicas en las que los resultados difieren con respecto a la innovación), las que menos innovan obtienen peores resultados, pero además, también se observa que no hay diferencias estadísticamente significativas entre los resultados de las empresas con IDII medio o alto. Esto puede ser debido a que las empresas que desarrollan innovaciones de alto nivel deben invertir cuantiosos recursos en ello, y que la situación de prosperidad suponga que se pueden aprovechar las ventajas competitivas inherentes a la innovación obteniendo rentabilidades significativamente mejores que las de las empresas que no innovan. No obstante, esto sucede hasta un determinado umbral de innovación a partir del cual la gran inversión requerida les hace perder eficiencia con respecto al estrato de innovación anterior y no consiguen diferenciar sus resultados.
En lo referente al periodo de recesión, una mayor innovación sólo proporciona diferencias estadísticamente significativas que supongan mejores resultados a las empresas micro y pequeñas, mientras que no discrimina los obtenidos por las de mayor tamaño. Esto puede tener una doble interpretación: en primer lugar, la innovación sí es fuente de ventajas competitivas para las empresas de tamaño reducido (micro y pequeñas) y sus efectos se notan especialmente en épocas de adversidad, en las cuales las más innovadoras obtienen mejores resultados que sus competidoras de dimensión similar; por otro lado, la crisis económica ha podido ser tan fuerte y con tanto impacto en los resultados empresariales, que las inversiones en innovación de las empresas medianas y grandes (muy superiores en general a las de las de menores tamaños empresariales) no consiguen que las ventajas competitivas que producen consigan unos rendimientos que compensen la estructura que deben mantener. Esto impide obtener mejores resultados entre ellas, lo que podría implicar que las empresas de tamaño medio y grande con menores IDII pasan a ser las más eficientes en este contexto2. Nuestros resultados están en la línea de autores que defienden la innovación en las Mipymes como fuente de ventaja competitiva (Van Dijk, Hertog, Menkveld y Thurik, 1997). Además, obtenemos evidencia consistente tanto con autores que relacionan las bondades de la innovación en la obtención de mejores rentabilidades (Hitt e Ireland, 1985), como con quienes indican que la innovación no necesariamente conlleva un mejor resultado y que incluso las empresas que innovan pueden empeorar o perder dinero (Geroski y Machin, 1992).
Desde la perspectiva de la divulgación de la información, una vez comprobada la validez estadística del indicador propuesto, observamos que la comunicación de contenidos sobre las capacidades de innovación en las páginas web de las empresas forma parte de la propia estrategia de innovación, como un método de rentabilización de los intangibles que favorece la diferenciación frente a la competencia.
Consideramos que estos resultados pueden ser de utilidad para los empresarios y los stakeholders. Para los empresarios, porque llama su atención sobre la información que divulgan los competidores, pero también la que divulgan los proveedores y los clientes. Para los analistas y las entidades financieras, porque se propone un instrumento de medida de la innovación, que es un aspecto a tener en cuenta en la evaluación de los riesgos crediticios. También es útil para validar las políticas gubernamentales de apoyo a la innovación en las Mipymes. Estas serían fuentes de ventajas competitivas suficientes para que, en los periodos de adversidad económica, puedan aprovecharse de la cobertura obtenida y lograr mejores rendimientos que sus competidoras posibilitándoles el conseguir mayores posibilidades de supervivencia. Finalmente, para los investigadores, porque avanza en la utilización de nuevas metodologías como el Big Data, que están consolidándose rápidamente en áreas de investigación más técnicas.
En lo que se refiere a las limitaciones, la principal es la subjetividad en las dimensiones que conforman el indicador IDII, además, los resultados obtenidos no son generalizables y sólo pueden considerarse en el contexto analizado. Como futuras líneas de investigación, profundizaremos en el IDII en otros sectores y entornos internacionales, con diferentes variables de resultado y utilizando metodologías más complejas.
