Ester Martínez Ros Universidad Carlos III de Madrid )

Transcripción

1 Inentivos fisales a la inversión en I+D y su apliaión en España 1 Mª Beatriz Corhuelo Martínez-Azúa Universidad de Extremadura (borhue@unex.es ) Ester Martínez Ros Universidad Carlos III de Madrid (emros@emp.u3m.es ) 1. Introduión Los inentivos fisales a la I+D son instrumentos públios de aráter finaniero que tratan de estimular las atividades de innovaión privadas. Se justifian por la existenia de fallos del merado en la produión y transferenia del onoimiento tenológio que originan una breha entre la rentabilidad soial y privada que desinentiva su realizaión (Arrow, 1962; Nelson, 1959). Estos instrumentos se artiulan a través de la legislaión fisal on el objetivo de reduir el oste de la inversión al minorar la deuda tributaria. De esta forma se pretende que la rentabilidad privada aumente y se aproxime la atividad innovadora privada a su produión soial óptima. El diseño de los inentivos fisales es muy variado en los países en que se aplian siendo éste, tal y omo reonoe la Comisión Europea (2003), el elemento ruial para determinar su efetividad. En España, el diseño de estos inentivos se onsidera el más generoso a nivel internaional en base a un índie (el B-index) que ompara el tratamiento fisal de este tipo de inversión (Warda, 2001 y 2002). La literatura sobre los inentivos fisales a la I+D es abundante. Desde el punto de vista teório, los modelos sobre polítias de I+D demuestran que los benefiios que reportan son un estímulo para alanzar la efiienia del merado. La literatura empíria se ha entrado prinipalmente en el análisis de su efiaia (el estudio del 1 Los autores agradeen la ayuda finaniera prestada por el Instituto de Estudios Fisales (proyeto nº 2007/4162/001) por el trabajo de investigaión titulado: Evaluaión de la deisión de apliar los inentivos fisales a la I+D de las empresas manufatureras españolas y las ayudas de los proyetos nº 2213 del FBBVA, SEC , CAM- UC3M-ECO y PRI8A055 de la Junta de Extremadura y al Programa de Investigaiones Eonómias de la FEP por la esión de los datos. Asimismo manifestamos nuestro agradeimiento a Jordi Jaumandreu por su ayuda en el planteamiento del trabajo y a Alberto López por la resoluión de dudas. También a: José Mª Labeaga, Isabel Busom, Félix Domínguez y Julián Ramajo por su ayuda y útiles omentarios. 1

2 gasto privado en I+D induido por su apliaión) y su oste-efiaia (el estudio de si el gasto privado adiional logra superar su oste reaudatorio). Los resultados de los estudios empírios no son onluyentes si bien, a partir de 1990, predominan los que oiniden en afirmar la efiaia y oste-efiaia de estos instrumentos al obtenerse valores de elastiidad preio-demanda de inversión en I+D (Hall y van Reenen, 2000) y ratios oste-efiaia (Department of Finane Canada, 1998) próximos o superiores a la unidad. En España son esasos los estudios sobre la efiaia y oste-efiaia de los inentivos fisales a la I+D, si bien han aumentado en los últimos años. Marra (2006, 2007), Corhuelo (2006) y Romero (2007) oiniden en que los inentivos fisales apliados en España son instrumentos efiaes para reduir el oste de apital de I+D utilizando datos de un período similar. Corhuelo (2006) onfirma la efiaia de los inentivos fisales a la I+D, no solamente en el esfuerzo tenológio desarrollado por las empresas, sino también en la probabilidad de innovar teniendo en uenta onsideraiones finanieras y temporales. Heijs y otros (2006) obtienen que, en promedio, las empresas que reiben ayudas fisales son un 1,14% mas intensas en I+D que las que no los reiben. Romero y Sanz (2007) obtienen que ada unidad monetaria de gasto fisal debida a los inentivos fisales apliados en España generan entre 1,24 y 1,26 euros de inversión bruta en I+D. Por otra parte, Marra (2008) analiza onjuntamente el efeto de los inentivos fisales y las subveniones públias sobre la inversión en atividades de I+D obteniendo que los inentivos fisales son efiaes para estimular la inversión privada en I+D, espeialmente en las empresas de reduida dimensión, en tanto que el efeto de las subveniones, aunque positivo, es muy débil. Faltan en la literatura, sin embargo, estudios que analien los fatores que influyen en la partiipaión de las empresas de estos inentivos. Esta laguna en la investigaión se podría justifiar por dos razones: en primer lugar, por el aráter general de estos instrumentos, pues su apliaión no neesita de soliitud previa por parte de la empresas innovadoras ni de 2

3 asignaión onreta por las agenias enargadas de onederlos, a diferenia de otros instrumentos finanieros públios de ayuda a la innovaión para los que sí se ha analizado la partiipaión (Blanes y Busom, 2004, González, Jaumandreu y Pazó, 2005, y González y Pazó, 2008, en las subveniones a la I+D; Busom, 2000, Aosta y Mondrego, 2001, Heijs 2005, y Huergo y Trenado, 2008, en los réditos subvenionados para la realizaión de proyetos de I+D+i). En segundo lugar, por insufiienia de datos pues la informaión, tanto relativa a los benefiios fisales de que disfrutan las empresas omo del número de empresas que se benefiian de los mismos, es insufiiente o no existe. El objetivo de este trabajo es estudiar dihos fatores y su influenia en la apliaión de este instrumento aportando evidenia a esta parela de la investigaión. En este sentido, de la extensa literatura revisada, sólo existen referenias a la partiipaión de las empresas en el sistema de inentivos fisales a la I+D en los estudios de Hanel (2003) y Baldwing y Hanel (2003) que, utilizando informaión de la enuesta de innovaión de Canadá, aportan una desripión detallada de la distribuión y el uso del rédito fisal en el setor manufaturero. Hanel (2003), evalúa el impato de diferentes programas de ayudas finanieras públias a la innovaión, y Czarnitzki y otros (2004), analizan los fatores que influyen en la probabilidad de las empresas anadienses de utilizar el rédito fisal. Desde un punto de vista diferente, Gunz y otros (1996) son los pioneros en alular el oste de umplimiento de la apliaión del rédito fisal de las empresas innovadoras en Canadá. Van Pottlesbergue y otros (2003) tratan de expliar los fatores que influyen en la esasa apliaión de los inentivos fisales en Bélgia. En España, sólo disponemos de los informes de COTEC (2004) e IDETRA y CEIM (2003) en los que se analiza de forma desriptiva el uso de los inentivos fisales y los problemas de su apliaión. En onreto, la difiultad en identifiar y alifiar las atividades omo I+D o innovaión tenológia, el desonoimiento de ómo doumentar los proyetos y 3

4 gastos, la reenia de que es neesario disponer de un departamento de I+D para ser onsiderada empresa innovadora y un sentimiento general de inseguridad jurídia ante eventuales inspeiones fisales son obstáulos que, en COTEC (2004), justifian una esasa apliaión de los inentivos fisales por parte de las empresas españolas. IDETRA y CEIM (2003) añade la omplejidad de la normativa, tanto desde el punto de vista subjetivo omo ténias y formales, la falta de informaión, espeialmente en las pequeñas y medianas empresas (pymes), los ostes administrativos y burorátios vinulados al desonoimiento de ómo doumentar los proyetos y de umplimentaión, más patentes de nuevo en las pymes debido a la ausenia de reursos espeialmente humanos, y la existenia de límites en la normativa que disminuye la valoraión de su efiaia omo instrumento finaniero. Los inentivos fisales se plantean por los gobiernos on el objetivo de fomentar las atividades de I+D en el sentido de induir a las empresas a realizarlas y aumentar el gasto en I+D. Si onsiguen este objetivo serán efiaes. No obstante, no se puede valorar realmente su efiaia si éstos no se onoen y, más aún, si no se aplian, siendo este heho lo que, además del estableimiento de un sistema fisal generoso de apoyo a esta inversión, deberían onsiderar los gobiernos 2. En este sentido, para el aso de España, el informe de IDETRA y CEIM (2003) plantea la reflexión de si el Ministerio de Haienda es onsiente de las difiultades que existen en la apliaión de las deduiones, tanto en su interpretaión omo en las onlusiones que se exigen, de forma que se haga un buen aprovehamiento de ellas on el fin de onseguir el objetivo busado de inrementar la inversión. La importania de inluir esta onsideraión en el análisis de la efiaia de los inentivos fisales y la esasa evidenia empíria al respeto, justifian el objetivo de este estudio onvirtiéndolo en su prinipal aportaión. 2 La únia exepión es Reino Unido en donde reientemente el gobierno implantó inentivos fisales a la I+D y ha mantenido desde entones una postura de diálogo y onsulta on las empresas a fin de tener en uenta las difiultades que enuentran en su informaión y apliaión (HM Treasury, DTI and HM Revenue and Customs, 2005). 4

5 La esasa partiipaión de las empresas lleva a plantear un maro teório que supone que en la deisión de apliar estos inentivos se realiza un análisis oste-benefiio a partir del ual se elige apliar deduiones fisales uando se estima que el ahorro fisal supera a los ostes derivados de su uso. La falta de informaión sobre aspetos no observados, omo los riterios que utiliza el gobierno para el diseño de los inentivos, o iertas araterístias de las empresas que no partiipan, llevan a realizar una estimaión de la valoraión de la rentabilidad eonómia-finaniera que esperarían onseguir de su uso (el benefiio), y una aproximaión de los obstáulos (ostes) onsiderando las difiultades que tanto la administraión (COTEC, 2004) omo las propias empresas (IDETRA y CEIM, 2003) destaan omo elementos que desinentivan la partiipaión. Los datos utilizados para el análisis proeden de la ESEE (Enuesta Sobre Estrategias Empresariales). Los resultados desriptivos previos onfirman la existenia de empresas que desonoen la existenia de inentivos fisales, inluso entre aquellas que tienen un gasto positivo en I+D. El tamaño empresarial y la experienia en I+D son fatores que determinan el onoimiento de los inentivos fisales, no así el setor de atividad al que perteneen las empresas. Por otra parte, inluso entre las empresas que delaran onoerlos, existe una esasa apliaión de los mismos. Para el estudio empírio, se utiliza una metodología eonométria de modelos de eleión disreta que onsidera un sistema de euaiones de dos respuestas latentes que se aplia a la muestra de empresas que delara onoer los inentivos fisales y a aquellas que, además, onoen los inentivos y han realizado un gasto positivo en I+D. Asimismo, se diferenia por tamaño empresarial en empresas grandes y pequeñas, lo que aporta riqueza al estudio y permite la obtenión de onlusiones que pueden tener impliaiones para la polítia tenológia. 5

6 Los resultados muestran que, a pesar del aráter horizontal de estos instrumentos, son utilizados, en general, por las empresas que están más impliadas y tienen más experienia en la realizaión de atividades de I+D (espeialmente grandes empresas) así omo aquéllas que han reibido ayudas finanieras públias a la I+D (subveniones). Con relaión al análisis oste-benefiio que, se supone, realizan las empresas en la deisión de apliar los inentivos fisales se obtiene que el benefiio estimado (o rentabilidad eonómia-finaniera esperada) que las empresas onsideran que les podría reportar la apliaión de los inentivos fisales inrementa la probabilidad de su utilizaión independientemente del tamaño empresarial, si bien influyen también reduiendo la probabilidad de su apliaión iertos obstáulos relaionados on falta de informaión sobre tenología y su entorno, falta de reursos humanos de I+D y finanieros, y ausenia de resultados espeialmente de innovaión que, on diferente signifiatividad según el tamaño empresarial, podrían justifiar la esasa apliaión de los mismos por las empresas españolas. El trabajo se organiza omo sigue: en la seión 2 se explora el omportamiento de las empresas manufatureras españolas ante los inentivos fisales a la I+D, en la seión 3 se omenta el planteamiento teório que justifia la evaluaión, la seión 4 desarrolla el modelo empírio, en la seión 5 se omentan los resultados y, finalmente, en la seión 6 se presentan las onlusiones. 2. Los datos: partiipaión de las empresas de los inentivos fisales a la I+D. Los datos proeden de la Enuesta sobre Estrategias Empresariales (ESEE). La ESEE es una base de datos de panel que, desde el año 1990, ofree informaión sobre una muestra de más de 2000 empresas representativa del setor manufaturero español 3. Se muestrean las empresas de más de 10 y menos o igual a 200 trabajadores (en adelante, pymes) y se obtiene 3 Véase Fariñas y Jaumandreu (1999) y para informaión sobre su diseño y elaboraión. 6

7 informaión ensal de las empresas de más de 200 trabajadores (en adelante, grandes empresas). La ESEE proporiona una variada y ria informaión relaionada on estrategias seguidas por las empresas, entre ellas, las atividades de I+D. Los datos utilizados abaran el período on el fin de disponer de un período sufiientemente amplio que permita elaborar las variables fundamentales. Desde el año 2001, la ESEE inorpora una serie de preguntas que informan aera del omportamiento de las empresas ante los inentivos fisales a la I+D, lo que la onvierte en espeialmente idónea para llevar a abo esta investigaión. No obstante, y a pesar de disponer de las respuestas a las uestiones que se analizan para los años 2001 y 2002, el heho de disponer de algunas variables uatrienales neesarias para el estudio referidas solamente al año 2002, aonsejan realizar un estudio de orte transversal para el año La muestra final, una vez depurada mediante filtros que ontrolan su fiabilidad, es de 1708 empresas. El Cuadro 1 resume las respuestas de las empresas a las preguntas onoe los inentivos fisales y ha apliado deduión por I+D en los años 2001 y 2002 onsiderando el total de empresas y las empresas on gasto positivo en I+D y difereniando por tamaño empresarial. Se observa que más de la mitad de las pymes en la muestra total delara desonoer la existenia de inentivos fisales y es muy reduido, en general, el porentaje de las que los aplian. No obstante, al onsiderar a las empresas on gasto en I+D aumenta el porentaje de pymes que delaran onoerlos y apliarlos, aproximándose, en este último aso, al de las grandes empresas aunque la apliaión ontinúa siendo reduida pues apenas se alanza el 50%. Comparando los dos años se observa que, mientras que el porentaje de empresas on gasto en I+D que onoe los inentivos aumenta (8,6 puntos porentuales en las pymes y 3,4 en las grandes empresas), no ourre lo mismo on la apliaión que se redue en 3,8 y 4,7 puntos porentuales en las pymes y grandes empresas, respetivamente. 7

8 [Cuadro 1] En el Cuadro 2 se analizan las respuestas atendiendo a las oportunidades tenológias o el setor de atividad al ual pertenee la empresa en los dos años para los que se dispone de datos 4. En general, las empresas que perteneen a setores alifiados de alta-media alta intensidad tenológia onoen y aplian (tanto si realizan un gasto en I+D omo si no) en mayor medida los inentivos fisales aunque, al igual que ourre on el tamaño, el número de empresas on gasto en I+D de setores de media-baja intensidad tenológia que onoen también se inrementa. Comparando los dos años, deree el porentaje de empresas on gasto en I+D que los aplian siendo la reduión más ausada en las empresas de setores de alta-media alta intensidad tenológia (7,1 puntos porentuales frente a una reduión de 2,7 puntos porentuales de las que perteneen a setores de media-baja intensidad tenológia). [Cuadro 2] 5 El Cuadro 3 muestra los efetos marginales del estudio de fatores que afetan a la probabilidad de onoer los inentivos fisales para el año La variable dependiente es una variable binaria (CONOCE) que toma el valor 1 si la empresa onoe los inentivos fisales y 0 en otro aso, y la estimaión realiza mediante un probit 6. Se observa que el tamaño empresarial influye de forma positiva y signifiativa en la probabilidad de onoer los 4 La lasifiaión de los setores por intensidad tenológia se ha heho de auerdo a la lasifiaión que realiza el INE disponible en: 5 En los uadros 1 y 2 (olumnas 6 y 8) se puede observar que 28 empresas en el año 2001 delaran apliar sin tener gasto en I+D (24 pymes y 4 grandes empresas y 6 empresas de alta-media alta y 22 de media-baja intensidad tenológia) y 34 empresas en el año 2002 (20 pymes y 14 grandes empresas, y por setor: 4 empresas de alta-media alta y 30 de media-baja intensidad tenológia). Esto tiene su justifiaión en el heho de que puede haber empresas que no innoven en el año pero que hayan trasladado deduiones que no se apliaron en otros ejeriios en que sí lo hiieron pero superaron el límite de deduión legal estableido. 6 La espeifiaión del modelo es la siguiente: * CONOCE j = α0tamaño j + α1sector j + α2experienciaj + u j donde la variable de interés es inobservable y se ajusta dada la regla de observabilidad siguiente: CONOCE j = 1 si * CONOCE j > 0, y CONOCE j = 0 en otro aso. Como variables independientes se han onsiderado variables binarias de tamaño (desagregado en 6 tamaños empresariales) y setor de atividad, así omo la variable binaria estabilidad en I+D (valor 1 si la empresa delara un gasto positivo en I+D durante los años , y 0 en otro aso) que reoge la experienia en la realizaión de atividades de I+D de las empresas. 8

9 inentivos fisales, así omo la experienia en I+D, en tanto que la intensidad tenológia del setor de atividad tan sólo influye de forma positiva en las grandes empresas. [Cuadro 3] En resumen, los inentivos fisales a la I+D en España se onoen y, sobre todo, se utilizan de forma esasa, inluso por empresas que realizan un gasto en I+D. En general, estos datos no difieren de lo que ourre en otras eonomías. A nivel europeo, en una reiente onsulta a las empresas sobre la aesibilidad y los efetos de los inentivos fisales en las atividades de I+D se obtiene que de 437 empresas que responden (el 46% de las uales realiza un gasto en I+D), tan sólo 56 empresas (el 27,9%) delaran utilizar los inentivos fisales. En Canadá, Hanel (2003) obtiene que sólo el 35% de las empresas manufatureras ha relamado el rédito fisal en el período siendo las grandes empresas las que más los aplian. Por setores, la mayoría de usuarios perteneen a empresas de setores de alta intensidad tenológia (65%) seguido de las que perteneen a setores de media (41%) y baja intensidad tenológia (26%). 3. La evaluaión de los inentivos fisales a la I+D en España El anterior análisis desriptivo permite intuir que detrás del heho de que las empresas partiipen o no en el sistema de inentivos fisales existe una evaluaión en la ual se tienen en uenta los benefiios y los ostes de la misma. A modo de resumen, la normativa fisal en España en relaión a los inentivos a la I+D ha sufrido importantes modifiaiones desde su implantaión en La prinipal reforma tiene lugar on la Ley 43/95 que establee dos importantes novedades: la apliaión de libertad de amortizaión en la base imponible para los gastos orrientes de I+D ativados omo inmovilizado inmaterial y los gastos de apital (exepto los edifiios, en un período lineal de diez años), y una deduión en la uota basada en un sistema de rédito fisal mixto onsistente en una deduión global sobre el gasto en I+D realizado en el ejeriio más una 9

10 deduión adiional por el gasto en I+D que exeda del gasto medio de los dos ejeriios anteriores 7. La Ley 55/99 introdue una mejora al inrementar los porentajes de deduión en la uota por gastos de I+D del 20% y 40% al 30% y 50%, respetivamente, añadiendo una deduión del 10% sobre los gastos de personal y los proyetos de I+D ontratados externamente on universidades o entros públios de investigaión, y otro 10% sobre el gasto en apital de I+D exluidos los edifiios. Desde el año 2000 se estableen también deduiones por la realizaión de atividades de innovaión tenológia y de fomento de las nuevas tenologías de la informaión (TICs) para las pymes estableiendo que España sea atualmente el únio país de la OCDE que se basa en el Manual de Oslo (OCDE, 1997) para la definiión del gasto en I+D ualifiado. Otras medidas adiionales de mejora de la inversión en I+D se produen on el RD-L 3/00 que amplía el límite global de deduión para inentivar determinadas atividades entre las que se inluyen las inversiones en I+D+i del 35% al 45% uando la deduión por I+D+i y fomento de las TICs exeda del 10% de la uota líquida del impuesto, así omo de 5 años a 10 años el período para poder trasladar las antidades no deduidas a ejeriios posteriores por estas atividades. Tomando omo referenia la normativa fisal, el valor del benefiio que reportan los inentivos fisales (ambio que la empresa estimaría en la orriente desontada de sus ingresos esperados) se estima utilizando omo maro teório la teoría neolásia de la inversión. Esta teoría establee que una empresa maximizadora de benefiios invertirá en un proyeto uando, en el margen, la rentabilidad del apital invertido sea igual a su oste. En este sentido, sea p el rendimiento marginal bruto de un proyeto de inversión en I+D. La rentabilidad del apital invertido será: (1 u) p R = r + δ [1] 7 En Bloom y otros (2001) se resumen las ventajas e inonvenientes de los diferentes tipos de diseño fisal del rédito fisal a la I+D (sistema global, mixto o inremental). 10

11 siendo r el tipo de interés real (que atúa omo fator de desuento), δ la tasa de depreiaión eonómia y u el tipo impositivo del impuesto sobre los benefiios empresariales. El oste neto del proyeto (CN) es la diferenia entre el oste iniial (se supone la unidad) y el valor atual de los posibles ahorros fisales: CN=1-(uz+h) [2] siendo uz el valor atual del ahorro fisal por las amortizaiones fisalmente permitidas y h el rédito fisal efetivo (deduión en la uota). Igualando la rentabilidad del apital invertido on su oste neto, se obtiene la expresión del oste de apital, es deir, la rentabilidad real neta antes de impuestos que una empresa debe obtener de un proyeto marginal de inversión para ofreer al finaniador una rentabilidad equivalente al tipo de interés real del merado (Hall y Jorgenson, 1967): 1 uz h p = ( r + δ ) 1 u omponente eonómio omponente fisal [3] En [3] se pueden difereniar dos omponentes: un omponente eonómio (primer término de la dereha), suma del tipo de interés real del merado y la tasa de depreiaión eonómia del proyeto, y un omponente fisal (segundo término de la dereha), en el que interviene el tipo impositivo y los ahorros fisales que atúan reduiendo el oste de la inversión. A partir de la euaión [3] se puede observar que, si no se gravaran los benefiios empresariales, el oste de apital oinidiría on el omponente eonómio. La existenia de un impuesto sin ningún tipo de inentivo fisal, aumenta el oste de apital de I+D (el omponente fisal es mayor que 1), desinentivando la inversión. Por el ontrario, la inorporaión de los inentivos fisales en el impuesto (uz y h) redue el oste del apital siendo el omponente fisal del oste de apital el indiador del ahorro produido. Este omponente es también onoido omo B-index (M Fetridge y Warda, 1983) y ha sido 11

12 utilizado en diversos estudios on el fin de omparar la generosidad fisal del tratamiento fisal a la inversión (Warda, 2001) y la efiaia de los inentivos fisales a la inversión (Guelle y van Pottlesberghe, 2003; Falk, 2004). Se define omo el mínimo ratio benefiiooste que la empresa espera obtener de un proyeto de inversión en I+D onsiderando un determinado tratamiento fisal. Cuanto más pequeño sea este índie, mayor es el inentivo de una empresa de invertir en I+D, y su valor será menor uanto más favorable sea la normativa fisal. Este índie es, por lo tanto, la variable que puede aproximar el benefiio finaniero que obtendrían las empresas de la apliaión de los inentivos fisales y que se tienen en uenta en la evaluaión oste-benefiio de la partiipaión. Una novedad metodológia de este estudio es que esta variable se alula para ada empresa, a fin de aumentar al máximo la heterogeneidad. No obstante, se plantea el problema de que sólo es observable para las empresas on gasto positivo en I+D y que aplian, pues sólo en este aso se onoen tanto el gasto en I+D omo el importe de la deduión delarada, variables neesarias para su mediión. Para resolver este problema, la variable se ha alulado apliando una metodología similar a la utilizada en Corhuelo (2006) y uya elaboraión se detalla en el Apéndie 2. La expresión general de álulo utilizada para ada empresa j y los años 2001 y 2002 (subíndie t) es la siguiente: jt (1 uz h ) (1 u ) d jt si j aplia deduión por I+D B index jt = [4] jt (1 uz h ) (1 u ) jt resto de asos donde el superíndie refleja que la variable se ha alulado a partir de la informaión disponible para todas las empresas, y el superíndie d refleja que se ha elaborado según el importe delarado por las empresas que han apliado. La existenia de informaión sobre las 12

13 deduiones por I+D apliadas por las empresas desde el año 2001 permite alular esta variable para los años 2001 y 2002 pues se onsidera que las deduiones orresponden al gasto delarado en ada uno de los años, independientemente de uándo se liquidó el impuesto 8. En el Cuadro 4 se omparan las medias de los valores de la variable rédito fisal efetivo y B-index de las empresas que delaran haber apliado deduiones utilizando el importe de la deduión delarado y del que se podrían haber benefiiado de auerdo a los álulos que se han realizado (ver el Apéndie 2). Se observa que las medias del rédito fisal efetivo alulado en el supuesto de que las empresas hubieran delarado deduiones por I+D es, en general, mayor al que se obtiene utilizando las deduiones efetivamente delaradas. Conseuenia de ello, es que el B-index es menor que el que las empresas pueden alular apliando las deduiones que delaran. No obstante, los supuestos utilizados para onstruir esta variable (bases imponibles positivas y ausenia de límites en la uota) pueden justifiar que el valor alulado del rédito fisal sea ligeramente mayor y, por lo tanto, el valor del B-index, menor 9. A pesar de ello, la diferenia entre los dos valores paree indiar que las empresas no aprovehan al máximo el inentivo fisal 10. [Cuadro 4] Por otra parte, y tal y omo se ha desrito, el sistema de inentivos fisales a la I+D en España se ha visto mejorado laramente por las suesivas reformas que sitúan a España en el 8 Hay que matizar que: d d hj = hj siendo j las empresas on gasto en I + D que aplian deduiones por I D y hj siendo j 1 1 las empresas que han realizado un gasto en I + D y que no aplian deduiones hj = hj siendo j 2 2 el resto de empresas que no han realizado un gasto en I + D de auerdo al álulo que aparee detallado en el Apéndie 2. 9 Los valores de B-index obtenidos son similares a los obtenidos por Warda (2002) para el período de 0, Con la finalidad de evitar que la divergenia entre la deduión delarada y alulada sobrevalore la generosidad fisal de las empresas que no aplian los inentivos fisales, se ha utilizado un fator de orreión de auerdo al tamaño (pequeña/grandes empresas) y setor de atividad (alta-media/media-baja/baja intensidad tenológia) para estas empresas que permiten aproximar los valores de la variable B-index, utilizando variable ajustada en el estudio empírio. 13

14 país on mejor tratamiento fisal a la I+D (Warda 2001, 2002). Pero, omo ontrapartida, los ambios han ontribuido a aumentar su omplejidad. Este aspeto no se ha tenido en uenta en la literatura pues resulta difíil de valorar numériamente al estar determinada, prinipalmente, por la apreiaión de los gerentes de la importania de las atividades de I+D, la oordinaión que exista en la organizaión entre el personal investigador y administrativo, y las posibilidades de partiipar en base a los reursos de que disponen las organizaiones. Estos fatores se pueden reflejar en diferenias de reursos, omo en el aso de pymes que deiden no apliar los inentivos pese a onoerlos porque los trámites no ompensan la deduión o porque onsideren que no son innovadoras al areer de un departamento de I+D o personal experto en I+D (COTEC, 2004; IDETRA y CEIM, 2003), o en diferenias de resultados en el aso de empresas a las que les genera inertidumbre las onseuenias que puedan obtener de su atividad innovadora. Asimismo, puede haber empresas que disponen de una gran apaidad de innovaión pero que no la individualizan en proyetos lo ual es un requisito para apliar los inentivos, o empresas instaladas en setores maduros donde las expetativas de generar innovaión son más reduidas aunque mejoren sus reursos produtivos y organizativos, et. Teniendo en uenta estas onsideraiones, los fatores que pueden difiultar a las empresas su partiipaión en las ventajas fisales se han inluido en el modelo omo ostes (obstáulos) de la evaluaión. Con el fin de reflejar los obstáulos que la Administraión (COTEC, 2004) y las empresas (IDETRA y CEIM, 2003) justifian omo razones para una esasa generalizaión de su uso se han elaborado una serie de variables a partir de la informaión que reporta la ESEE que se definen en el Cuadro 5. Las variables apareen lasifiadas en uatro grupos (inertidumbre jurídia, falta de informaión general sobre tenología y su entorno, falta de reursos y falta de resultados). Así, y de auerdo a lo que se pone de manifiesto en los dos informes la inertidumbre a la que se enfrentan las empresas a 14

15 una orreta interpretaión de la normativa y sus onseuenias fisales justifian, por una parte, la inseguridad en la apliaión de los inentivos lo que se tiene en uenta en la variable inseguridad jurídia inluida en el bloque 1 de variables de obstáulos. Por otra parte, IDETRA y CEIM (2003) señala que las empresas tienen falta de informaión, espeialmente las pymes, lo que se refleja en el segundo bloque de variables que diferenian entre falta de informaión de aráter ientífio y tenológio interna, externa y/o vinulada al entorno y el ambio tenológio en que se mueven las empresas. Se onsidera que disponer de esta informaión aportaría seguridad en la interpretaión de los oneptos de I+D y reduiría los ostes de administraión y umplimiento que suponen. En un terer bloque, se han onsiderado variables que reflejan esasez de reursos, espeialmente de innovaión, que pueden ondiionar la apliaión de los inentivos fisales. La falta de reursos se refleja en variables que indian arenia de reursos de apital humano dediado a la innovaión, falta de personal ualifiado en general y el no disponer de una estabilidad finaniera que india disrepanias en la forma de finaniaión de las empresas (Harhoff, 1998; Hall, 2002 y 2005). Finalmente, el uarto bloque de variables muestra falta de resultados tanto en uanto a objetivos de mejora de la alidad del produto omo en la falta de resultados onretos de innovaión (patentes, innovaiones de produto e innovaiones de proeso). Algunas de las variables onsideradas ondiionan, no sólo la apliaión de los inentivos sino, además, la propia realizaión de esta atividad (Merino, , Corhuelo, 2006). [Cuadro 5] 4. Modelo Empírio La hipótesis planteada previamente lleva a la estimaión de la deisión de apliaión de los inentivos fisales por parte de las empresas. La ESEE reporta informaión sobre las empresas que delaran onoer los inentivos fisales lo que enriquee nuestra hipótesis pues, 11 Merino (2004) señala, entre los obstáulos a la innovaión en las pymes madrileñas, la falta de ultura empresarial orientada a la innovaión, la falta de planifiaión estratégia, la falta de informaión y asesoramiento externo fiable, y la falta de laridad fisal. 15

16 en trabajos similares, se parte del supuesto de que todas las empresas onoen las ayudas públias a su alane, a partir de lo ual se analiza la partiipaión (Busom, 2000; Blanes y Busom, 2004) en tanto que en este estudio, se analizan los fatores que influyen en la apliaión seleionando la submuestra de empresas que delaran onoer los inentivos fisales 12. De esta forma, se pretenden evaluar los fatores que determinan que haya empresas a las que no resulte rentable realizar I+D pues el benefiio (la rentabilidad eonómiafinaniera potenial) de los inentivos fisales no es sufiiente y, sobre todo, que existan empresas que, aun realizando I+D y onoiendo los inentivos, no enuentren ostebenefiiosa su apliaión. La espeifiaión empíria on la que se trabaja es la siguiente: * j γ 0 j γ1 j γ2 j γ3 APLICA = XEMPR + XINNOV + B index + OBSTÁCULOS j + ε j [5] donde APLICA j = 1 si APLICA * j > 0, y APLICAj = 0 en otro aso. La variable dependiente (APLICA) es una variable binaria que toman valor 1 si la empresa delara apliar los inentivos fisales (partiipa en el sistema) y ero en otro aso. Como variables expliativas, además de las variables que influyen en la evaluaión de los inentivos fisales que realizan las empresas: el B index omo aproximaión del benefiio, y el vetor de variables de difiultades (OBSTÁCULOS) omo aproximaión de los ostes, se inluyen un vetor de araterístias de las empresas (XEMPR) y un vetor de variables relaionadas on las atividades de innovaión (XINNOV). En el primero se onsideran: el tamaño de la empresa a través de seis variables binarias que toman valor 1 si la empresa delara a 31 de diiembre el número de trabajadores del intervalo (10-20, 21-50, , , y >500) on el fin de tener en uenta las habilidades de gerenia de 12 Se podría onsiderar que el trabajar on esta submuestra determine un problema de seleión. Para ello, se realizó previamente la regresión de un modelo probit en dos etapas de las probabilidades de onoer y apliar. El método de estimaión máximo-verosimil (MLE) (Wooldridge, 2001, pp. 478 y 570) determinó resultados en efeto y signifiatividad de los oefiientes similares a los que se presentan en este trabajo mientras que el test de Wald resultó ser no signifiativo. Esto se interpreta omo ausenia de problema de seleión lo que permite analizar la probabilidad de apliar on la submuestra de empresas que onoen. 16

17 las empresas (González y Pazó, 2008), y la variable binaria alta-media intensidad tenológia que toma valor 1 si la empresa pertenee a setores de alta y media-alta intensidad tenológia para apturar las oportunidades tenológias del setor al que perteneen las empresas. Dentro del vetor XINNOV se inluye una variable binaria que refleja la estabilidad y experienia en la realizaión de atividades de I+D estabilidad en I+D, on valor 1 si la empresa ha realizado un gasto en I+D en todo el período y 0 si no ha realizado gasto en I+D en algún(os) año(s) on el fin de onsiderar la experienia innovadora de las empresas (Busom, 2000; Blanes y Busom, 2004), y otra variable binaria haber reibido subveniones en 2002 para tener en uenta si el heho de onoer y haber soliitado otras ayudas públias influye positivamente en la probabilidad de apliar los inentivos fisales. En la estimaión de [5] pueden surgir varios problemas 13. En primer lugar, la variable B index, aparte de los posible errores de su mediión, podría también estar relaionada on el gasto en I+D (de forma que su valor pudiera estar orrelaionado on el término de error), lo que plantea la existenia de un problema de endogeneidad. Este problema se ha resuelto inluyendo la variable retardada un período (la alulada para el año 2001) 14. En segundo lugar, on relaión a la variable haber reibido subveniones en 2002, la evidenia disponible onfirma que la onesión de ayudas públias depende de que las empresas realien un gasto en I+D, así omo de que onozan y soliiten las subveniones, por lo que también se plantea un problema de endogeneidad 15. Este problema se resuelve 13 Se ha utilizado el test de endogeneidad de modelos probit de Blundell y Smith (1986) para omprobar la posible endogeneidad de estas variables al resultar estadístiamente distintos de ero en la estimaión de apliar el oefiiente de los residuos proedentes de la regresión, en una primera etapa, de las variables onsideradas endógenas (B-index y haber reibido subveniones en 2002) omo proyeión lineal de los instrumentos utilizados. 14 Debido a la elevada persistenia de las atividades de I+D, las variables B ˆ index t y B ˆ indext 1 están orrelaionadas lo ual se ha omprobado (Wooldridge, 2001, p. 84). Por otra parte, si bien no se demuestra, se onsidera que el instrumento no está orrelaionado on el término de error y es independiente de otros fatores inobservados al estar referido al año anterior y estar alulado on datos relativos al período (var Anexo 2) lo que justifia el heho de utilizar la variable B ˆ indext 1 instrumento de Bˆ index t. 15 David y otros (2000) y Kettle y otros (2000) realizan una revisión de la literatura de las subveniones a la I+D. Con relaión a los problemas metodológios que plantea la endogeneidad de las subveniones a la I+D se pueden onsultar: 17

18 utilizando un modelo de regresión swithing (endogenous swithing regression) que permite obtener estimadores onsistentes en modelos en los que una variable de respuesta depende de una variable dummy endógena (regime swith variable) onsiderando la posibilidad de que los fatores inobservados que afetan a la respuesta estén orrelaionados on fatores inobservados que afetan a la variable binaria. Los estimadores onsistentes se obtienen por una estimaión de máxima verosimilitud de un modelo onjunto del resultado y la variable de respuesta binaria endógena (Rabe-Hesketh, Skrondal y Pikles, 2004; Miranda y Rabe- Hesketh, 2005). El modelo se ha reespeifiado formulándose omo un sistema de euaiones de dos respuestas latentes on la siguiente espeifiaión: * j γ 0 j γ1 j θ j γ2 j γ3 APLICA = XEMPR + XINNOV + RSubveniones + B index + OBSTÁCULOS j + ε j APLICA j * 1 si APLICAj > 1 = 0 en otro aso [6] * RSubveniones j = β0xempr2 j + β1condsub j + υ j RSubveniones j * 1 si RSubveniones j > 1 = 0 en otro aso [7] en donde θ es el oefiiente asoiado a la variable binaria endógena y ε j y υ j son los términos de error. La euaión [7] estima la probabilidad de las empresas de reibir/soliitar fondos públios a la I+D. La variable dependiente (RSubveniones) es la variable binaria que toman valor 1 si la empresa ha reibido subveniones de ualquier tipo (regional, estatal o internaional) durante el año 2002, y ero en otro aso (es la variable haber reibido Wallsten (2000) on empresas norteamerianas, Lah (2000) on empresas israelíes, y Busom (2000), Blanes y Busom (2004), González, Jaumandreu y Pazó (2005) y González y Pazó (2008) on empresas españolas. 18

19 subveniones en 2002 ). El vetor de variables expliativas onsidera 16 un vetor de araterístias empresariales (XEMPR2) que inluye las variables tamaño (t-1) (número de trabajadores delarado en 2001 dividido por 10), oportunidades tenológias (valor 1 si la empresa pertenee a setores de alta y media-alta intensidad tenológia, y 0 en otro aso), variables dummies que indian fatores de internaionalizaión de la empresa: partiipaión de apital extranjero (valor 1 si la empresa está partiipada por una empresa extranjera, y 0 en otro aso) y empresa doméstia exportadora (t-1) (valor 1 si la empresa tiene menos del 50% de partiipaión de apital extranjero y es exportadora en 2001, y 0 en otro aso), una variable binaria que muestra la evoluión del merado (t-1) (valor 1 si la empresas onsidera que el merado está en expansión en 2001, y 0 en otro aso) y una variable finaniera ash-flow sobre ventas positivo (t-1) (valor 1 si la empresa tiene un ash flow sobre ventas positivo 17, y 0 en otro aso, en 2001). También se ha onsiderado un vetor (CONSUB) que inluye variables que influyen en la onesión de subveniones y que inluye las variables binarias personal experto en tenología (t-1) (valor 1 si la empresa ha relutado en 2001 ingenieros, lieniados o personal on experienia públia o empresarial en I+D, y 0 en otro aso), auerdos de olaboraión on universidades (t-1) (valor 1 si la empresa tiene auerdos de olaboraión on universidades en 2001, y 0 en otro aso), tiene planes de innovaión (t-1) (valor 1 si la empresa tiene planes de innovaión en 2001, y 0 en otro aso) y ha obtenido patentes (t-1) (valor 1 si la empresa ha registrado en 2001 patentes en España o el extranjero, y 0 en otro aso). 16 Algunas de las variables expliativas utilizadas son similares a las utilizadas en los estudios que han analizado la partiipaión de las empresas en el sistema de subveniones a la I+D: Blanes y Busom (2004), González, Jaumandreu y Pazó (2005) y González y Pazó (2008). 17 La variable ash-flow se alula para ada empresa a partir de la variable ventas totales a la que se suma la variaión de existenias y se restan los onsumos intermedios, los gastos de personal y los gastos finanieros (Suárez, 2000), éstos últimos obtenidos del produto del volumen anual de fondos ajenos a orto plazo on entidades de rédito por el oste atual de la deuda a orto plazo on entidades de rédito. La variable así elaborada se divide por las ventas de ada empresa. 19

20 5. Resultados Los resultados se presentan en los Cuadros 6 (submuestra de empresas que onoen los inentivos fisales) y 7 (submuestra de empresas on gasto en I+D que onoen los inentivos fisales). En ambos, se presentan los efetos marginales que informan diretamente del efeto que sobre la probabilidad de partiipar en el sistema de los inentivos fisales tienen las diferentes variables onsideradas. ρ (rho) representa la orrelaión entre los residuos de las euaiones [6] y [7]. Se observa que el oefiiente resulta estadístiamente distinto de ero en las regresiones lo que onfirma la endogeneidad de la variable binaria RSubveniones. El 2 χ (1) asoiado al test del ratio de verosimilitud, que realiza el test para ρ = 0 en las regresiones, permite rehazar la hipótesis nula de exogeneidad. En general se observa que, a diferenia del estudio de la probabilidad de onoer los inentivos fisales en que influye de forma positiva el tamaño empresarial, en la deisión de partiipaión de las empresas en el sistema de inentivos fisales no influyen ni el tamaño ni el setor de atividad. Este resultado ontrasta on el obtenido, para el aso español, en otros estudios que han analizado la partiipaión de las empresas en las subveniones (Blanes y Busom, 2004, González, Jaumandreu y Pazó, 2005 y González y Pazó, 2008) o en réditos subvenionados a la I+D (Busom, 2000, Heijs, 2005; Huergo y Trenado, 2008). Los inentivos fisales, a diferenia del resto de ayudas públias diretas a la I+D, no dependen de una agenia que evalúe los proyetos de I+D presentados y deida sobre su onesión, lo que justifia que las araterístias empresariales de tamaño o setor no influyan en la deisión de partiipaión. Ello hae suponer, no obstante, la existenia de otros fatores más onretos que pueden influir en la deisión. Así se observa en relaión a las variables vinuladas a las atividades de innovaión. La experienia en la realizaión de I+D inrementa, en general, la probabilidad de apliaión si bien, al difereniar por tamaños empresariales, esta variable no 20

21 influye en las pymes y sí en las grandes empresas para las dos submuestras. (Cuadros 6 y 7). El reibir otro tipo de ayudas públias a la I+D inrementa la probabilidad de apliaión de los inentivos fisales en las empresas que onoen y realizan un gasto en I+D (Cuadro 7). La soliitud de subveniones onlleva ostes de administraión y umplimiento que se reduen si este esfuerzo se utiliza para benefiiarse de varios tipos de ayudas finanieras, lo ual justifia este resultado en la submuestra de empresas que realizan un gasto en I+D. Respeto a las variables que determinan la evaluaión oste-benefiio derivado de la apliaión, el oefiiente marginal de la variable que aproxima el benefiio esperado de las empresas ( B ˆ indext 1 ) es estadístiamente distinta de ero independientemente del tamaño empresarial y la submuestra onsiderada. Se dedue de ello que la reduión del oste generada por los inentivos fisales onfirmado en diversos estudios empírios (Marra, 2004 y 2007; Romero y Sanz, 2007; Corhuelo, 2006) inrementa la probabilidad de partiipaión y es valorado positivamente por las empresas. El efeto es mayor uando se onsidera a las empresas que onoen y realizan un gasto en I+D y para las pequeñas empresas según el tamaño empresarial. Se observa, asimismo, la influenia de obstáulos que desinentivan la deisión de partiipaión. En la muestra de empresas que onoen los inentivos fisales (Cuadro 6) disminuyen la probabilidad de partiipaión, en general, las variables que aproximan la falta de informaión sobre tenología y su entorno, la falta de reursos humanos de I+D y de estabilidad finaniera, y la ausenia de mejoras en la alidad y de resultados relaionados on la innovaión. La falta de informaión ientífia y tenológia y la ausenia de estabilidad finaniera son los determinantes que disminuyen la probabilidad de partiipaión uando la muestra se restringe a las empresas que onoen y realizan un gasto en I+D (Cuadro 7). Los efetos, no obstante, muestran diferenias según el tamaño empresarial. En el aso de las pymes y la muestra total de empresas que onoen los inentivos fisales (que inluye 21

22 empresas que no realizan un gasto en I+D) influyen desinentivando la partiipaión la falta de personal ontratado de I+D y la falta de resultados espeialmente vinulados a las atividades de innovaión. Adiionalmente, y omo fatores que influyen en las regresiones de las dos submuestras, influyen también de forma negativa la falta de estabilidad finaniera y de informaión ientífia y tenológia interna. Estrada y Vallés (1998) onstatan la existenia de restriiones de finaniaión en las pymes españolas que, probablemente, son mayores en relaión a las deisiones de realizar I+D y que influyen, tal y omo se observa en los resultados también en la partiipaión de las empresas en el sistema de inentivos fisales. Para las grandes empresas, e independientemente de las submuestras onsideradas, influyen de forma negativa en la partiipaión la falta de informaión sobre tenología y su entorno y la falta de reursos humanos relaionados on las atividades de I+D e innovaión, en tanto que no influyen la falta de estabilidad finaniera ni de resultados relaionados en estas atividades. En resumen, los resultados muestran que los inentivos fisales presentan un patrón de omportamiento uniforme al poder ser apliados por todas las empresas que realizan atividades de I+D, si bien existen iertos fatores internos que influyen en la probabilidad de su apliaión. Así, las empresas on más experienia en I+D, espeialmente grandes, y que han reibido subveniones tienen mayor probabilidad de apliar los inentivos fisales. Asimismo, se onstata la existenia de un análisis oste-benefiio en la deisión de apliaión: las empresas valoran de forma positiva los benefiios que se derivan de la apliaión de los inentivos fisales si bien valoran también, de forma negativa, iertos obstáulos que desinentivan su apliaión inluso en el aso de las empresas que realizan un gasto en I+D. Estos obstáulos, de forma difereniada según el tamaño empresarial, podrían justifiar la esasa apliaión de los inentivos fisales por parte de las empresas españolas. [Cuadros 6 y 7] 22

23 6. Conlusiones Este trabajo tiene omo objetivo analizar un aspeto que no ha sido tratado en la literatura de los inentivos fisales a la I+D: su apliaión por las empresas, lo que onstituye su prinipal aportaión junto a su estudio para la eonomía española. Los inentivos fisales a la I+D vigentes en la normativa española son los más generosos a nivel internaional aunque los suesivos ambios en su diseño han aumentado su omplejidad lo ual puede influir en su apliaión. Para la realizaión del trabajo, se utilizan datos proedentes de la ESEE, que revelan la existenia de heterogeneidad en el onoimiento y la apliaión de los inentivos fisales. El tamaño y la experienia innovadora son fatores que influyen de forma positiva en la probabilidad de onoer los benefiios fisales y existe un porentaje importante de empresas no utiliza estos instrumentos. Estos datos previos onduen al planteamiento de un maro teório que parte de la hipótesis de que detrás de la deisión de partiipar existe una evaluaión oste-benefiio de las empresas. Una vez identifiadas y justifiadas las variables que se supone aproximan los benefiios y ostes (obstáulos) de tal evaluaión, se ha realizado un ejeriio empírio que tiene por objeto analizar esta deisión. Los resultados obtenidos muestran que, a pesar del aráter general de los inentivos fisales, existen iertos fatores empresariales que influyen en la deisión de partiipaión. Los inentivos fisales son apliados, en general, por empresas que han reibido subveniones y que, en el aso de las grandes empresas, tienen una mayor experienia innovadora. Asimismo, si bien las empresas valoran el benefiio que, desde el punto de vista eonómiofinaniero, les reportan los inentivos fisales, tienen en uenta iertos obstáulos que influyen de forma negativa en la partiipaión. Los obstáulos son diferentes según el tamaño empresarial, si bien, de forma general, se manifiestan en falta de informaión ientífia y 23

24 tenológia, de reursos humanos de I+D y finanieros, y de resultados vinulados a las atividades innovadoras. En definitiva, nuestra prinipal onlusión es que estos obstáulos podrían justifiar la esasa apliaión de los inentivos fisales por parte de las empresas españolas y podrían ser aspetos a onsiderar en el diseño de los inentivos fisales para inrementar la partiipaión de las empresas y, on ello, mejorar su efetividad. En relaión a medidas onretas relativas a estos instrumentos y su diseño, sería interesante tener en uenta la experienia de Reino Unido donde en su proeso de mejoras y onsultas se persigue que las empresas relamen el rédito fisal omo prioridad. Para ello, la estrategia del gobierno se ha entrado en tres prinipios: simpliidad, onsistenia y erteza. El primer prinipio pretende onseguir que el proeso sea más simple para lo ual se han difundido guías espeialmente dirigidas a las pymes y se ha simplifiado la definiión de atividades de I+D a partir de las onsultas realizadas on las empresas en 2003 (HM Treasury/Inland Revenue, 2003). La onsistenia onlleva el seguimiento y estudio posterior de las ayudas para lo que el gobierno onsidera fundamental el papel onjunto de los inspetores fisales y asesores para que el rédito fisal se lleve a abo efiientemente (Working Together Program). Finalmente, el prinipio de erteza busa que las empresas relamen el rédito fisal on rapidez onediendo importania al papel de los expertos en el proeso (HM Treasury, DTI and HM Revenues and Customs, 2005). 24