CAPITAL INTELECTUAL E INNOVACIÓN. UN ANÁLISIS EMPÍRICO EN EMPRESAS INTENSIVAS EN TECNOLOGÍA

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1 CAPITAL INTELECTUAL E INNOVACIÓN. UN ANÁLISIS EMPÍRICO EN EMPRESAS INTENSIVAS EN TECNOLOGÍA Pedro López Sáez Profesor Ayudante Doctor pedro.lopez@ccee.ucm.es José Emilio Navas López Catedrático de Universidad jenavas@ccee.ucm.es Miriam Delgado Verde Profesora Ayudante miriamdv@ccee.ucm.es Gregorio Martín de Castro Profesor Asociado Tipo 3 gregorio.martin@ccee.ucm.es Universidad Complutense de Madrid Departamento de Orgnanización de EmpresasCampus de Somosaguas, Pozuelo de Alarcón Madrid (ESPAÑA) Tel Fax ÁREA TEMÁTICA: C) Dirección y Organización PALABRAS CLAVE: Capital Intelectual, Innovación, Capital Humano, Capital Organizativo, Capital Relacional 1

2 CAPITAL INTELECTUAL E INNOVACIÓN. UN ANÁLISIS EMPÍRICO EN EMPRESAS INTENSIVAS EN TECNOLOGÍA. RESUMEN El conocimiento organizativo, así como sus diferentes manifestaciones, juegan un papel crucial a la hora de desarrollar de forma efectiva los procesos y productos de la empresa (Nonaka, 1994; Kogut y Zander, 1992). De esta forma, la innovación se basa fundamentalmente en el conocimiento y en su aplicación útil. Este trabajo explora el impacto de las diferentes manifestaciones de capital intelectual sobre la capacidad de innovación en empresas de alta tecnología. Así, en un primer apartado se lleva a cabo un análisis factorial exploratorio. Posteriormente se plantean las hipótesis que determinan una influencia positiva del capital intelectual sobre la innovación empresarial. 2

3 CAPITAL INTELECTUAL E INNOVACIÓN. UN ANÁLISIS EMPÍRICO EN EMPRESAS INTENSIVAS EN TECNOLOGÍA. INTRODUCCIÓN Dentro del campo de la Dirección de Empresas, la investigación sobre el papel del conocimiento en la actividad empresarial y la creación de valor ha sido una de las más prolíficas de los últimos años. La denominada Teoría de la Empresa Basada en el Conocimiento ha subrayado la relevancia del conocimiento como factor organizativo esencial (Zack, 1999), considerándolo último responsable de la existencia de la empresa, así como de su crecimiento, desarrollo, organización interna y éxito empresarial. No obstante, otros enfoques anteriores, como la Teoría de Recursos y Capacidades (Wernerfelt, 1984; Barney, 1991, 2001; Peteraf, 1993) o paralelos, como la Teoría de las Capacidades Dinámicas (Teece et al, 1997) han enfatizado el papel de los recursos intangibles y las capacidades basados en información y conocimientoen la construcción de ventajas competitivas sólidas. En suma, está ampliamente aceptado que la capacidad que tiene una empresa para innovar depende muy estrechamente de los activos intelectuales que posee, así como de qué manera es capaz de desplegarlos (Subramaniam y Youndt, 2005). No obstante, los anteriores enfoques adolecen de ciertos problemas (Priem y Butler, 2001) entre los cuales destacan la falta de una definición clara de la ventaja competitiva, así como la dificultad en la identificación y medición de los recursos y capacidades responsables de la misma-, que impiden el contraste empírico de sus principales postulados y la consiguiente consolidación de la teoría. En este sentido, y siguiendo las recomendaciones planteadas por Reed, Lubatkin y Srinavasan (2006), una solución factible y, sobre todo, pragmática, es la utilización de la Visión de la Empresa Basada en el Capital Intelectual. Este enfoque teórico-pragmático representa una focalización o especialización de la Teoría de Recursos y Capacidades en aquellos recursos o factores de naturaleza intangible que pueden llegar a ser los responsables del éxito empresarial. Esta corriente surgida desde la práctica profesional en la década de los noventa (Brooking, 1996; Edvinsson y Malone, 1997; CIC, 2003) distingue diferentes bloques de capital intelectual o tipos de fondos de conocimiento organizativos, en torno a los cuales existe cierto consenso en señalar los siguientes: (i) capital humano, o conocimientos, habilidades, experiencias y actitudes que poseen los miembros de una organización (CIC, 2003; Subramaniam y Yound, 2005); (ii) capital organizativo, que incluye el conocimiento responsable de dotar de coherencia e hilo conductor a toda la organización (Edvinsson y Malone, 1997); y (iii) capital relacional, que surge de los procesos de relación que mantiene la organización con los agentes externos que la rodean (CIC, 2003; Reed et al, 2006). El presente trabajo de investigación trata de arrojar más claridad sobre la relación existente entre fondos de conocimiento organizativo y los procesos de innovación empresariales. Para llevar a cabo esta tarea, en un primer apartado se lleva a cabo una revisión de algunos de los principales trabajos que han tratado de vincular capital intelectual o conocimiento e innovación tecnológica, entendida en nuestra propuesta como el desarrollo exitoso de nuevos productos e ideas. Posteriormente, en base a dicha revisión de la literatura se plantean las hipótesis de trabajo que tratarán de 3

4 constrastarse empíricamente en el apartado de resultados. Las conclusiones, limitaciones y líneas de investigación futuras completan la estructura del artículo. MARCO TEÓRICO El capital intelectual de la empresa Los recursos intangibles, así como las capacidades empresariales tienen una esencia común: están basados en el conocimiento, o simplemente son una forma de conocimiento. Por su parte, el capital intelectual constituye una representación de la dotación, dominio o fondos de conocimiento de la empresa. Por tanto, si de acuerdo con la Teoría de Recursos y Capacidades, estos son los responsables de la ventaja competitiva de la empresa, el análisis de sus fondos de conocimiento o capital intelectual debería permitirnos determinar las posibilidades de la organización para generar una ventaja competitiva sostenible. A nivel internacional y con generalidad, puede decirse que existe un cierto consenso a la hora de establecer una clasificación de activos intangibles en un modelo ordenado de agrupación e identificación del capital intelectual de las organizaciones de acuerdo al carácter social del conocimiento (Brown y Duguid, 1991). Así, se suele clasificar el capital intelectual en tres componentes básicos: capital humano, capital organizativo o estructural, y capital relacional. Un conjunto de conocimientos básicos para la actividad de la organización es el propio de las personas que integran la empresa. Por ello, el capital humano tiene como característica propia la imposibilidad de separar los activos intangibles de este tipo de las personas que los desarrollan. Hablamos de un capital individual, que llega a la empresa y está presente en ella por medio de los contratos de trabajo que vinculan a los empleados con la organización. Los elementos intangibles que incluye el Capital Humano se refieren, básicamente, a los conocimientos adquiridos por una persona, además de otras cualidades individuales como la lealtad, la polivalencia o la flexibilidad, que condicionan la productividad y el valor de la contribución del individuo a la empresa (Fernández, Montes y Vázquez, 1998, Subramaniam y Yound, 2005). El segundo bloque de elementos utilizado en la clasificación del capital intelectual es el capital organizativo. Dado que la mayoría de organizaciones forman un conglomerado entre distintas comunidades de práctica y grupos de trabajo interdependientes y en muchos casos solapados (Brown y Duguid, 1991), las relaciones entre estos grupos que integran la organización permiten a esta desarrollar, a partir de contribuciones independientes y parciales, una serie de activos basados en el conocimiento o elementos intangibles que destacan por su carácter sistémico, integrador, sintético y sinérgico, que entretejen conjuntamente las destrezas técnicas de cuantos componen la organización (Edvinsson y Malone, 1997). El capital organizativo incluye los activos intangibles que configuran de una u otra forma la estructura real de la empresa, así como sus principios organizativos internos. El capital organizativo facilita el flujo de conocimiento y trae como consecuencia una mejora en la eficacia de la organización al integrar, de manera adecuada, las diferentes funciones de la empresa. Por último, dentro del capital relacional se incluyen aquellos activos intangibles que obtiene la empresa cuando mantiene relaciones con agentes de su entorno como clientes, proveedores o aliados. En estas relaciones inter-organizativas se produce una forma superior de conocimiento, en base a la coordinación o combinación de parte del conocimiento propio de cada uno de los agentes que intervienen en la relación. 4

5 Consideramos adecuada la definición que hace el modelo Intellectus (CIC, 2003) a este respecto cuando señala que el capital relacional representa el valor que tienen para una empresa el conjunto de relaciones que mantiene con los agentes de su entorno. Este capital relacional resulta crucial tanto para detectar las oportunidades de mercado de la empresa que guíen su proceso de desarrollo de nuevos conocimientos como para obtener una valoración de sus conocimientos actuales. Así, el capital relacional es crítico para tomar decisiones en la empresa de cara a explotar su conocimiento y el potencial inexplorado del mismo o grado de oportunidad tecnológica (Kogut y Zander, 1992). En él reside el germen de lo que Teece, Pisano y Shuen (1997) denominan capacidades dinámicas, pues las relaciones que mantiene la empresa con su entorno son las que le permiten adaptarse a las condiciones cambiantes del mismo. La innovación de productos y servicios La importancia que tiene la innovación tecnológica para la supervivencia y éxito de la empresa ha sido un tópico muy recurrente en la literatura científica especializada. Sin embargo, el análisis y comprensión de este fenómeno sigue siendo motivo de debate hoy día (Subramanian y Youndt, 2005). Según estos mismos autores, podemos entender por innovación tecnológica, la identificación y aprovechamiento de oportunidades para crear nuevos productos, servicios o procesos de trabajo. Si bien es cierto que la literatura se refiere a amplio rango de posibilidades de innovación dentro de la empresa (producto/proceso, radical/incremental, tecnológica/ de gestión, con origen en el mercado/ con origen en el interior de la empresa, o potenciadota de la competencia / destructora de la competencia), lo cierto es que parte de los trabajos empíricos utilizan la tipología de innovación producto/proceso. En este sentido, la presente investigación se decanta por la misma. Esta forma de clasificar los tipos de innovación se refiere al resultado u output del proceso de innovación tecnológica. Así, según Nieto (2001), cuando el nuevo conocimiento tecnológico se materializa en el desarrollo de nuevos productos o en el perfeccionamiento de los ya existentes se dice que se ha producido una innovación de producto, mientras que cuando se materializa en la puesta en práctica de nuevos procesos productivos o mejoras de los mismos, hablaremos de una innovación en procesos. En este sentido, uno de los enfoques que más está aportando en la actualidad para esclarecer el fenómeno de la innovación tecnológica es la Visión o la Teoría de la Empresa Basada en el Conocimiento (Nonaka y Takeuchi, 1995). Desde este marco, podemos describir la innovación tecnológica, fundamentalmente en productos y servicios, como el resultado final de un proceso de gestión del conocimiento. Esta forma, la relación entre capital intelectual o fondos de conocimiento e innovación son evidentes. En los siguientes apartados se plantearán las hipótesis a contrastar, así como la metodología seguida y los principales resultados empíricos de la investigación. 5

6 PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS Y METODOLOGÍA Planteamiento de hipótesis El papel de los stocks de conocimientos o capital intelectual en la capacidad de las empresas para innovar en productos supone el hilo argumental de nuestro trabajo. En este sentido, una vez expuesto el marco teórico, se plantea el modelo específico de trabajo, recogido en la figura 1, donde se plantean tres hipótesis básicas de trabajo, que a continuación exponemos. Posteriormente, se ofrece la medida de las variables utilizadas, así como la ficha técnica del estudio empírico. Como hemos señalado con anterioridad, desde un punto de vista teórico (Nonaka y Takeuchi, 1995) existe una relación muy estrecha entre stocks y flujos de conocimiento y el propio proceso de innovación. No obstante, desde un punto de vista empírico, son todavía escasos los trabajos que han tratado este tema desde la Visión de la Empresa Basada en el Capital Intelectual, exceptuando trabajos como el de Subramaniam y Youndt (2005). La existencia de capital humano brillante, motivado y experimentado debe ser la base de todo proceso de innovación en la empresa. En consecuencia, esta fuerza constituye la fuente principal para el desarrollo de nuevas ideas y nuevo conocimiento (Snell y Dean, 1992). Los trabajadores más motivados y preparados serán los que se replanteen las rutinas organizativas instauradas, siendo este capital humano crucial para llevar a la empresa a los límites tecnológicos, constituyendo el mejor acicate para el desarrollo de nuevo conocimiento o innovación (Nonaka y Takeuchi, 1995; Hill y Rothaermel, 2003). En este sentido, cabe esperar que aquellas empresas de base tecnológica dotadas con un capital humano más preparado, experimentado y motivado sea capaz de desarrollar un mayor número de nuevas ideas y productos, cuestión que queda recogida en la siguiente hipótesis: H1: Cuanto mayor sea el capital humano de una empresa, mayor será su capacidad de innovación en productos No obstante, una parte importante del conocimiento, habilidades, experiencias y comportamientos requeridos para el éxito en el desarrollo de nuevos productos y servicios reside en la propia organización. Como señala Van de Ven (1986), el proceso de innovación en términos generales- es un logro colectivo de los miembros de una organización, donde el soporte de la misma se configura como un elemento fundamental. La institucionalización sirve como medio para preservar el conocimiento y las rutinas de la organización, lo que favorece la acumulación, preservación y mejora del conocimiento colectivo. En este sentido, la existencia de bases de datos, manuales de procedimientos y sistemas de información eficaces, así unos valores culturales que promuevan la innovación se configuran como una de las fuentes del éxito para la innovación, cuestión que queda recogida en la siguiente hipótesis de trabajo: H2: Cuanto mayor sea el capital organizativo de una empresa, mayor será su capacidad de innovación en productos. El valor de las relaciones que mantiene una empresa con los diferentes agentes del entorno con los que se relaciona (principalmente clientes, aliados, proveedores, así como otras empresas e instituciones) o capital relacional, sirven como fuente de información y conocimiento para la propia empresa. En este sentido, muy relacionado con lo comentado se encuentra una de las tipologías habituales para clasificar la innovación se refieren a pull / push; es decir, con origen en el mercado o con origen en 6

7 el interior de la empresa. En este mismo sentido, uno de los conceptos más utilizados en los últimos años para determinar la capacidad de innovación es el de capacidad de absorción (Cohen y Levinthal, 1990). Estos autores señalan precisamente que la capacidad de absorción, definida como la habilidad de una empresa para reconocer el valor de información externa novedosa, asimilarla y aplicarla con fines comerciales, es crítica para la capacidad de innovación. Por su parte los procesos de relación estrecha con proveedores así como los propios procesos de alianzas, se pueden configurar, desde la Teoría de la Empresa Basada en el Conocimiento, como una de las principales fuentes de aprendizaje organizativo y, por lo tanto, de innovación tecnológica (Grant y Baden-Fuller, 2004). En base a estas argumentaciones, proponemos la última hipótesis de trabajo: H3: Cuanto mayor sea el capital relacional de una empresa, mayor será su capacidad de innovación en productos. Figura 1.- Capital intelectual e Innovación de productos CAPITAL HUMANO H1 CAPITAL ORGANIZATIVO H2 H3 INNOVACIÓN PRODUCTOS CAPITAL RELACIONAL Metodología Teniendo en cuenta las hipótesis de trabajo planteadas en base a la revisión de la literatura, llevamos a cabo el contraste empírico de las mismas en empresas de alta tecnología. Con este propósito, hemos lanzado una encuesta a empresas que operan en los sectores de actividad con códigos NAICS 334 (manufactura de productos electrónicos y ordenadores), 516 (publicidad y edición en Internet), 517 (telecomunicaciones) y 518 (proveedores de servicios de Internet, portales de búsqueda Web y servicios de procesos de datos) radicadas en España y en el Estado de Massachussets (U.S.A.). La elección de estas industrias estuvo guiada por la necesidad de utilizar muestras de empresas de sectores homogéneos, con el objetivo de evitar interferencias sectoriales en nuestro estudio (Rouse y Daellenbach, 1999). Como requisito adicional se planteó el acudir solamente a empresas cuyo tamaño fuese superior a 50 trabajadores, con el objetivo de poder identificar con claridad estos tipos de conocimientos individuales y sobre todo, colectivos. 7

8 De una población inicial de 939 empresas, finalmente participaron en el estudio un total de 115, lo que supone una tasa de respuesta del 12,24% (ver la figura 2 relativa a la ficha técnica del estudio empírico). Figura 2.- Resumen de la investigación empírica Objetivo de la investigación Capital intelectual e innovación Empresas de alta tecnología Industrias: NAICS 334, 516, 517 & 518 Criterios para la definición Localización: Massachussets (EEUU) y España de la muestra 50 empleados o más Incluidos en base de datos CareerSearch y Sabi Población 939 empresas Muestra y tasa de respuesta 115 empresas (12,24 %) Método para la obtención de Cuestionario datos Correo ordinario Seguimiento telefónico Fax, Software estadístico SPSS 12.0S para Windows (versión ) El cuestionario empleado para la encuesta incluye 11 items para la medición de los diferentes aspectos del capital intelectual de acuerdo a los tres bloques principales que lo configuran y según la revisión de la literatura (Subramaniam y Youndt, 2005; Reed et al, 2006). Cuatro itemes se encargan de hacer operativos aspectos relacionados con el capital humano, dos itemes para el capital organizativo y cinco ítemes para el capital relacional. Las preguntas se plantean en términos de conformidad en una escala Likert 1-7 de acuerdo a las mismas. RESULTADOS El tratamiento de la información recogida en esta investigación se ha llevado a cabo mediante dos etapas. En la primera se ha realizado un análisis factorial exploratorio para poder determinar los componentes básicos del capital intelectual que se observan en nuestra muestra de empresas. A continuación se ha procedido a formular un modelo de regresión lineal múltiple para contrastar la influencia de los distintos tipos de capital intelectual sobre la capacidad de innovación. De este modo, los distintos bloques tipos de capitales que se han encontrado en el análisis factorial se han empleado como variables independientes de la regresión, mientras que como variable dependiente de ellas se ha utilizado un único indicador relacionado con la capacidad de desarrollo de productos de la empresa en relación a la de la industria. 8

9 Análisis factorial exploratorio Llevar a cabo el análisis factorial a partir del conjunto de preguntas del cuestionario que tenían por objeto analizar los fondos de conocimiento de la organización permitió identificar los factores o fenómenos latentes en esta realidad de las empresas, puesto que esta técnica permite resumir la información contenida en una matriz de datos de m variables en un reducido número de factores, que representarán a dichas variables, incurriendo en una mínima pérdida de información. Para determinar la pertinencia del análisis factorial es necesario llevar a cabo la prueba de esfericidad de Bartlett y la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin. La primera de estas permite contrastar la hipótesis nula de que la matriz de correlaciones de las variables es una matriz identidad, es decir, que no existe correlación significativa entre las variables. Así mismo, el índice KMO permite conocer la efectividad que puede tener el análisis factorial al aplicarse a las variables. Así, valores bajos del índice KMO desaconsejan la utilización del análisis, mientras que valores próximos a la unidad animan a emplearlo para resumir la información de las variables. En las figuras 3 y 4 se muestran los resultados de ambas pruebas para el conjunto de preguntas del cuestionario que se centraban en el análisis del capital intelectual de la organización, así como la matriz de correlaciones existentes entre las mismas. Figura 3.- KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser- Meyer-Olkin.,713 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 248,397 gl 55 Sig.,000 Figura 4.- Matriz de correlaciones Sig. (Unilateral) CO1 CR1 CO2 CR2 CR3 CR4 CH1 CH2 CH3 CH4 CR5 CO1,000,000,031,067,422,000,050,340,005,039 CR1,000,000,054,479,058,339,373,489,041,015 CO2,000,000,002,251,011,015,475,295,001,001 CR2,031,054,002,184,001,004,029,022,005,002 CR3,067,479,251,184,282,056,400,154,377,444 CR4,422,058,011,001,282,039,317,391,274,008 CH1,000,339,015,004,056,039,000,432,009,002 CH2,050,373,475,029,400,317,000,000,000,000 CH3,340,489,295,022,154,391,432,000,001,000 CH4,005,041,001,005,377,274,009,000,001,000 CR5,039,015,001,002,444,008,002,000,000,000 a Determinante =,051 9

10 Como puede apreciarse, ambas pruebas aconsejan el análisis, rechazándose la hipótesis nula de que la matriz de correlaciones sea una matriz identidad (existe un buen número de correlaciones entre las variables contempladas). Así mismo, el índice KMO alcanza un nivel superior a 0.7, con lo que puede considerarse aceptable y procede la realización del análisis factorial. Por su parte, las comunalidades expresan la parte de cada variable (su variabilidad) que puede ser expresada por los factores comunes a todas ellas. Al ser importantes en el caso que nos ocupa (véase la figura 5), es una señal más de la adecuación del análisis factorial. Figura 5.- Comunalidades Extracció Inicial n CO1 1,000,752 CR1 1,000,756 CO2 1,000,826 CR2 1,000,526 CR3 1,000,549 CR4 1,000,791 CH1 1,000,631 CH2 1,000,726 CH3 1,000,657 CH4 1,000,509 CR5 1,000,625 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Una vez realizado el análisis factorial con extracción de factores mediante el análisis de componentes principales, y aplicando una rotación ortogonal varimax, con objeto de maximizar la varianza explicada, observamos que los cuatro factores obtenidos recogen casi el 67% de la información contenida en los datos originales (ver figura 6). 10

11 Figura 6.- Varianza total explicada Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción % de % Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación Componente Total % de la % % de % varianza acumulado Total varianza acumul. Total varianza acumul. 1 3,209 29,173 29,173 3,209 29,173 29,173 2,356 21,414 21, ,797 16,339 45,512 1,797 16,339 45,512 2,187 19,885 41, ,222 11,106 56,618 1,222 11,106 56,618 1,402 12,746 54, ,119 10,173 66,791 1,119 10,173 66,791 1,402 12,746 66,791 5,810 7,367 74,158 6,690 6,273 80,430 7,646 5,869 86,299 8,485 4,411 90,709 9,419 3,814 94,523 10,352 3,202 97,725 11,250 2, ,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Por otra parte, en la matriz de componentes rotados (figura 7) se observa cómo se agrupan las distintas preguntas que fueron recogidas en el cuestionario, formando cuatro factores. El primero de ellos, que explica un 21% de la varianza total, incluye, como principales elementos, tres de los cuatro indicadores originalmente diseñados para analizar el capital humano, por lo que se ha denominado a este primer factor Capital Humano. Así, el primer componente observado y el más importante- en el capital intelectual de las empresas de nuestra muestra recoge la experiencia que acumulan los empleados tanto en el sector como en la empresa, así como su capacidad para trabajar en equipo. Además, también se observa que el reconocimiento alcanzado por la empresa entre los agentes de su entorno (clientes, proveedores, competidores, etc.) como una de las mejores empresas de su sector. Esto parece indicar que un mayor prestigio de la empresa está directamente asociado a disponer del personal con mejores conocimientos y habilidades. Figura 7.- Matriz de componentes rotados Componente CH2,813 CH3,777 CR5,682 CH4,639 CO2,876 11

12 CR1,846 CO1,709,449 CR3,722 CH1,707 CR4,886 CR2,623 Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a La rotación ha convergido en 5 iteraciones. El segundo componente obtenido del análisis factorial ha sido denominado Capital Organizativo, puesto que recoge los dos elementos que se incluyeron en la encuesta para tratar el capital organizativo (las acciones desarrolladas para difundir los valores y principios corporativos y el esfuerzo realizado para crear y mantener la cultura organizativa de la empresa), además de la inversión efectuada en actividades de interés social y medioambiental. La conexión entre estos indicadores cabe encontrarla en que cuando una organización pretende afianzar su cultura, valores y principios entre sus empleados, resulta difícil obtener una credibilidad y legitimación social para los mismos sin implicarse con el medio que rodea a la empresa. El tercer factor extraído de la fase exploratoria contiene únicamente dos de los indicadores de la encuesta, en concreto aquellos que hacían referencia a una relación estrecha o no con proveedores y a la capacidad de los trabajadores de la empresa para desarrollar nuevas ideas y conocimientos, teniendo un peso algo mayor la primera de estas cuestiones. De acuerdo con la agrupación de ítems que hace el análisis factorial, la creatividad y aprendizaje de los empleados de empresas de alta tecnología está estrechamente vinculada con una intensa relación de este tipo de organizaciones con sus proveedores. Casi un 13% de la varianza explicada obedece a la creatividad y capacidad de aprendizaje que logran los miembros de la empresa por trabajar de manera conjunta y coordinada con sus proveedores. Esto parece consecuente con el funcionamiento de los sectores elegidos por nuestra investigación. Por ejemplo, pensemos en un fabricante de ordenadores y en las ideas novedosas que puede obtener analizando los componentes que incorpora su producto y que le suministran otras empresas. Dado que actualmente la competencia tiende a desarrollarse en red más que entre empresas aisladas (Kogut, 2000), no es extrañar que un buen entendimiento con los proveedores, de manera que puedan aprovecharse convenientemente los eslabones verticales de la cadena de valor (Porter, 1987). Por todo esto hemos denominado a este tercer factor Capital Relacional de Proveedores Por último, pero también con una importancia significativa, en el cuarto factor aparecen agrupadas la estabilidad y solidez de los acuerdos de cooperación que mantiene la empresa con otras organizaciones, así como la lealtad de los clientes. Dado que este segundo ítem muestra una menor carga factorial hemos resuelto llamar a este cuarto factor Capital Relacional de Alianzas. Cabe de nuevo el utilizar el argumento de la competencia en red para justificar la aparición de este cuarto factor, si bien su lógica es distinta a la del Capital Relacional de Proveedores. El trabajo conjunto con los suministradores permite a la empresa mejorar sus habilidades creativas y de aprendizaje en su operativa y actividades estrechamente vinculadas a la elaboración del producto o prestación del servicio. Por su parte, el Capital Relacional de Alianzas parece centrarse en las ventajas de tipo estratégico que concede la colaboración, así 12

13 como el papel crítico en la supervivencia de la empresa que puede lograrse a través de la fidelidad de su clientela. En este último apartado solamente comentar que para los cuatro factores extraídos, la fiabilidad de las escalas resulta suficiente y apropiadas, pues en todos los casos el alpha de Cronbach supera el valor crítico de 0,7. Análisis causal: Regresión lineal múltiple Una vez que se han determinado los componentes del capital intelectual de la empresa y persiguiendo dar respuesta a la segunda de las cuestiones principales que aborda este trabajo, planteamos un estudio causal como es el análisis de regresión lineal múltiple, para observar los efectos del capital humano, organizativo, relacional de proveedores y relacional de alianzas sobre la capacidad de innovación de la empresa (CI). Como se aprecia en el resumen del modelo de regresión y el análisis de varianza (véase la figura 8), el coeficiente Durbin-Watson y la F de Snedecor, al encontrarse por encima de sus valores críticos demuestra que el modelo planteado es significativo en su conjunto. Así mismo, analizando el coeficiente R2 corregido podemos afirmar que contemplando los cuatro tipos de capital intelectual encontrados en nuestra investigación podemos explicar el 27,4% de la capacidad innovadora en el desarrollo de productos de las empresas de nuestra muestra. Realizando un análisis de los coeficientes Beta de cada uno de los capitales podemos verificar de forma inmediata si se verifican nuestras hipótesis de trabajo. De este modo, encontramos un robusto soporte para las hipótesis 1 y 2, observando que tanto el capital humano como el capital organizativo tienen un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre la capacidad de innovación de la empresa. La hipótesis 3, al obtener un desdoblamiento del capital relacional en los resultados del análisis factorial exploratorio, dando lugar a la aparición de Capital Relacional de Proveedores y Capital Relacional de Alianzas, se convirtió en dos nuevas hipótesis de trabajo, 3 y 4, referidas cada una de ellas a los mencionados capitales. La distinción hecha por el análisis factorial entre ambos tipos de capital demuestra ser muy relevante, pues el contraste empírico de las hipótesis 3 y 4 arroja resultados claramente diferenciados. Para el capital relacional de proveedores encontramos un efecto muy significativo y de considerable fuerza sobre la capacidad de innovación de productos, mientras que en el caso del capital relacional de alianzas, a pesar de obtener un efecto positivo, no podemos afirmar que el mismo resulte estadísticamente significativo. Figura 8.- Resúmen del modelo de regresión y principales resultados (b) Model o R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación Durbin- Watson 1,552(a),304,274 1,305 1,618 13

14 ANOVA Modelo Suma de Media cuadrátic cuadrados gl a F Sig. 1 Regresi 10,05,000(a 68, ,137 ón 6 ) Residua l 156, ,704 Total 225, Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizad os t Sig. B Error típ. Beta 1 (Constante) 35,20 4,667,133 7,000 Capital Humano,396,133,258 2,969,004 Capital Organizativ,498,133,325 3,735,000 o Capital Relacional de,514,133,336 3,859,000 Proveedore s Capital Relacional,213,133,139 1,602,113 de Alianzas a Variables predictoras: (Constante), Capital Humano, Capital Organizativo, Capital Relacional de Proveedores, Capital Relacional de Alianzas b Variable dependiente: CI CONCLUSIONES, LIMITACIONES Y LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN FUTURAS. Como se desprende del presente trabajo de investigación empírica, el capital intelectual es fuente de innovación productos. Si bien, a grandes rasgos, nuestros resultados vienen a corroborar trabajos anteriores, no es menos cierto que tiene algunos aspectos diferenciales que aportar valor. Uno de ellos se refiere al marco teórico Visión de la Empresa Basada en el Capital Intelectual (Reed et al, 2006), donde ciertamente existen pocos trabajos que traten de contrastar estos argumentos. 14

15 Por otro lado, el análisis exploratorio determina que existen, a grandes rasgos tres capitales intelectuales: humano, organizativo y relacional, - en línea con el cierto consenso internacional existente-, pero muestra ciertas particularidades que pueden llegar a ser muy interesantes para ciertos sectores de actividad, o circunstancias empresariales. Nos referimos a las empresas intensivas en tecnología (y conocimiento), donde observamos que el capital relacional se desdobla en dos nuevos capitales: (i) capital relacional de proveedores; y (ii) capital relacional de alianzas. En ambos casos se muestra la importancia que para estos sectores de actividad y para estas empresas tienen la creación, transferencia y absorción de conocimiento creado más allá de los límites organizativos, y que son fundamentales para que se produzcan las innovaciones tecnológicas. Por último, el análisis causal corrobora la tesis central de este artículo se encuentra evidencia estadística sobre la influencia positiva y significativa del capital intelectual sobre la innovación de productos- para los sectores de actividad elegidos. Además, de dicho análisis destaca el papel fundamental que tiene el capital relacional de proveedores para la innovación de productos, seguido del capital organizativo y del capital humano. Ciertamente, este punto desvela el papel crucial que juegan las estrechas relaciones que mantienen de manera sostenida en el tiempo este tipo de empresas con sus proveedores con el objetivo de aprender conjuntamente y desarrollar nuevos productos. No obstante, este estudio empírico muestra algunas limitaciones, que por sí mismas, hacen que tomemos con precaución los resultados, mostrándolos como signos o indicios sobre las hipótesis que se plantean. Así, la medida de las variables debiera enriquecerse con más ítemes que ayuden a determinar una correcta escala de medida, así como la posibilidad de contrastar estos datos subjetivos con medidas objetivas y ciertamente, más comparables. Por otro lado, aquí se han planteado finalmente cuatro hipótesis básicas que relacionan de manera individual y directa capital intelectual e innovación de productos. En este sentido, los autores tienen abierta una línea de investigación que trata de determinar el efecto que sobre la innovación tecnológica puedan tener las complementariedades entre los distintos bloques o componentes del capital intelectual, y que sin duda, supondrá una mejora significativa de la línea de investigación ahora abierta. 15

16 Por último, en este trabajo sólo se ha considerado un tipo de innovación (de producto). La lógica nos sugiere que una tipología más amplia de innovaciones (de proceso, radical, incremental, etc.) enriquecería enormemente nuestro análisis, así como las implicaciones empresariales y académicas. 16

17 BIBLIOGRAFÍA Aaker, D. (1989). Managing Assets and Skills: the Key to a Sustainable Competitive Advantage. California Management Review, 31, Barney, J. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management, 17, Barney, J. (2001). Is the Resource-Based View a Useful Perspective for Strategic Management Research? Yes. Academy of Management Review, Brooking, A. (1996). Intellectual Capital. Core Asset for the Third Millennium Enterprise. London: International Thomson Business Press. Brown, J.; Duguid, P. (1991). Organizational Learning and Communities of Practice: Towards a Unified View of Working, Learning and Innovation. Organization Science, 2, Cohen, W.; Levinthal, D. (1990). Abstorptive Capacity: A New Perspectiva on Learning and Innvation. Administrative Science Quarterly, 35, CIC (2003). Modelo Intellectus: Medición y Gestión del Capital Intelectual (Serie Documentos Intellectus No. 5). Madrid: Centro de Investigación sobre la Sociedad del Conocimiento (CIC). Edvinsson, L., Malone, M. (1997). Intellectual Capital. Realizing your Company s True Value by Findings its Hidden Brainpower. New York: Harper Collins Publishers, Inc. Fernandez, E.; Montes, J; Vazquez, C. (1998). Los Recursos Intangibles como Factores de Competitividad en la Empresa. Dirección y Organización, Grant, R.; Baden-Fuller, C. (2004). A Knowledge Assessing Theory of Strategic Alliances. Journal of Management Studies, Hill, C.; Rothaermel, F. (2003). The Performance of Incumbent Firms in the Face of Radical Technological Innovation. Academy of Management Review, Kogut, B. (2000). The Network as Knowledge: Generative Rules and Emergence of Structure. Strategic Management Journal, 21, Kogut, B., Zander, U. (1996). What Firms Do? Coordination, Identity, and Learning. Organization Science, 7 (5), Nieto, M. (2001), Bases para el Estudio del Proceso de Innovación Tecnológica en la Empresa. Universidad de León, León. 17

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