ANÁLISIS DE LA REGULARIDAD INNOVADORA EN LAS EMPRESAS INDUSTRIALES ESPAÑOLAS

ANÁLISIS DE LA REGULARIDAD INNOVADORA EN LAS EMPRESAS INDUSTRIALES ESPAÑOLAS López Melgo, Nura Montes Peón, José Manuel Preto Rodríguez, Juan Vázquez Ordás, Camlo (Unversdad de Ovedo) Septembre 2005 Abstract Ths paper deals wth frm nnovaton, adoptng a wde analyss where manageral and strategc varables, as well as those related wth the compettve envronment, are consdered. The man contrbuton of ths work s the applcaton of negatve bnomal models to dfferent dmensons of the nnovatve process: R&D actvtes and generaton of nnovatons. Results shows that the most sgnfcant factor n the generaton of nnovatons s the nnovatve capacty accumulated along tme, followed by the technologcal sophstcaton of producton actvtes nsde the company. It s also shown that R&D persstence s also nfluenced by external factors, as the ndustral sector. Key words: R&D, generaton of nnovatons, nnovatve persstence, determnants of nnovaton Resumen Este trabajo se centra en la nnovacón a nvel de empresa. Concretamente se analza cuáles son los factores que nfluyen en la regulardad del comportamento nnovador, adoptando un amplo análss donde se recogen varables de tpo empresaral y estratégco, así como factores del entorno compettvo de la empresa. La prncpal contrbucón de este trabajo es el empleo de una metodología poco extendda en el campo de la nnovacón, aplcada a dstntas dmensones del comportamento nnovador: actvdades de I+D y generacón de nnovacones. Para ello se ha aplcado un modelo de conteo a más de 1000 de empresas que son observadas durante cas un cclo ndustral completo (1991 a 1999). Los resultados ndcan que el factor más sgnfcatvo en la generacón de nnovacones es la capacdad nnovadora acumulada con el paso de los años, seguda del nvel de sofstcacón tecnológca de las actvdades de produccón de la empresa. Respecto a la regulardad de las actvdades de I+D, están afectadas por un mayor número de varables, ncludo el sector ndustral al que pertenece la empresa. Palabras clave: I+D, generacón de nnovacones, persstenca nnovadora, determnantes de la nnovacón 1

1. INTRODUCCIÓN Uno de los factores que más relevanca tene en el éxto empresaral es la nnovacón contnua. En algunas ndustras, las empresas sólo son rentables año tras año s la nnovacón se repte de forma persstente (Roberts, 1999), ya que además de mejorar la productvdad, genera una nerca nnovadora, que permte acumular el conocmento y know how necesaro para reforzar la habldad de crear nuevos avances tecnológcos en productos y procesos que faclten la compettvdad y el éxto en el mercado. En los últmos años se ha afanzado la dea de que la nnovacón consste en un proceso de aprendzaje, que presenta un carácter dnámco, donde la tecnología es el resultado de un proceso acumulatvo que depende de la experenca acumulada y en el que pueden nteractuar dferentes agentes del sstema de nnovacón. En este trabajo, se pretende analzar cuáles son los factores que determnan la persstenca en la conducta nnovadora de las empresas españolas, consderando un amplo conjunto de varables, tanto del entorno empresaral, como sus recursos y capacdades. En los trabajos empírcos sobre nnovacón empresaral, generalmente se utlzan meddas de la nnovacón relaconadas con los gastos en I+D y la generacón de patentes. Sn embargo, muchas nnovacones no son patentables porque no cumplen los requstos legales necesaros, mentras que otras, que sí lo son, no se regstran por dversos motvos, entre los que destacan la baja efectvdad de la patente para proteger algunas nnovacones, y el largo y complejo proceso burocrátco y legal necesaro para consegurla. Por tanto, el concepto de nnovacón que hemos consderado en este trabajo ncluye las patentes, pero es mucho más amplo. Otro ndcador de nnovacón comunmente utlzado es el gasto en I+D. A pesar de que tambén plantea lmtacones, como por ejemplo, la nfravaloracón de las actvdades de nnovacón de las pequeñas y medanas empresas, ya que la I+D es una funcón de la especalzacón y del tamaño empresaral, o tambén que los gastos en I+D no sempre generan resultados postvos, no se puede negar que son una fuente mportante del proceso de nnovacón, cuya relacón con la obtencón de nnovacones ha sdo contrastada en dversos trabajos (Acs y Audretsch, 1988; Gambardella, 1992; Bougran y Haudevlle, 2002, Huergo, 2003). En defntva, se pretende explcar en este trabajo, la regulardad de las actvdades de I+D y de la generacón de nnovacones, hayan sdo, o no, patentadas. La base de datos utlzada para realzar los análss empírcos es la Encuesta Sobre Estrategas Empresarales (ESEE) para el perodo 1991-1999, cubrendo cas un cclo ndustral completo. La nformacón mcroeconómca a nvel de empresa, con nformacón de dstntos ámbtos empresarales tradconalmente relaconados con la nnovacón, y tambén con nformacón de mercado, permte elaborar las varables de estudo y cubrr los objetvos planteados. El panel ncluye 1.098 empresas con nformacón válda para el perodo de estudo (1991-2

1999). Una de las característcas más notables de la ESEE es su representatvdad, tanto por estratos de tamaño como por ramas de actvdad. Para contrastar empírcamente los objetvos de este trabajo se ha utlzado el análss de conteo. Este análss ha sdo aplcado al campo de la nnovacón por dversos autores, generalmente para el conteo de patentes, es decr, para analzar qué factores afectan al número de patentes que genera una empresa o al número de años que la empresa regstra una patente. En este trabajo se trata de contar cuántos años la empresa nverte en I+D y cuántos años genera nnovacones durante el perodo de análss. El resto del trabajo se organza como sgue. En la seccón 2 se exponen los fundamentos teórcos del trabajo y el modelo empírco. La base de datos se descrbe en la seccón 3 y, en la 4, se presentan los resultados obtendos. Fnalmente, la seccón 5 recoge las prncpales conclusones del estudo. La defncón de las varables empleadas se recogen en el Anexo. 2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Y MODELO EMPÍRICO 2.1.Fundamentos teórcos El enfoque dnámco de la nnovacón descansa en la teoría de Recursos y Capacdades y la Economía Evoluconsta, según la cual la tecnología es, en esenca, un conjunto de conocmentos que resden tanto en los productos en los que se plasma de forma materal, como en las personas y las organzacones que partcpan en su concepcón, desarrollo y aplcacón. La nnovacón desde este enfoque se entende como un proceso de aprendzaje que se nca a partr de un stock de conocmento, y que a través de dstntos mecansmos (el estudo, la práctca, el uso o el error), se genera un nuevo conocmento (Nelson y Wnter, 1982; Nonaka y Takeuch, 1995). Para que la nnovacón tenga lugar, este conocmento debe ser rentablzado medante aplcacones comercales, ya sea aplcándolo a los productos y/o a los procesos. Una característca crucal del proceso de nnovacón es su carácter contnuo, es decr, es un flujo contnuo y acumulatvo de generacón de conocmento que supone que la capacdad de nnovacón de la empresa esté condconada por su trayectora pasada (Cohen y Levnthal, 1990). La lteratura analzada dentfca dversas fuentes de nnovacón, lgadas al stock de conocmento que desencadena el aprendzaje. Según proceda el conocmento ncal del nteror o exteror de la empresa, se habla de fuentes de nnovacón nternas y externas. Las fuentes nternas están muy vnculadas al propo aprendzaje; las externas más ben consttuyen nformacón nueva, es decr, conocmentos que crculan en el entorno de la empresa y que pueden ser absorbdos y, en base a ellos, generar nuevos productos y procesos. Más concretamente se dentfcan las sguentes fuentes de nnovacón (von Hppel, 1988; Veugeleres y Cassman, 1999; López et al., 2003; Neto, 2003): 3

Fuentes nternas: 1. Inversón en nvestgacón y desarrollo nterno: son trabajos creatvos que tenen el fn de ncrementar el volumen de conocmento y dar un fn práctco al msmo. Estmulan el aprendzaje por el estudo. 2. Departamento de produccón. Es uno de los prncpales focos de creacón de conocmento medante el aprendzaje por la práctca. Este aprendzaje surge de manera espontánea, con la repetcón y la experenca de las actvdades de produccón. 3. Los empleados. El proceso de aprendzaje se nca con la creatvdad y generacón de deas por parte de los ndvduos. Además del personal de I+D y del departamento de produccón, cualquer persona de la empresa puede generar una dea que se converta en una mejora o en una novedad para los productos y/o procesos de la msma. Normalmente, los empleados generan un aprendzaje por el uso, sugrendo mejoras en la tecnología utlzada. Su nvel de formacón es vtal para el proceso nnovador. 4. Los fallos y errores pasados permten redseñar y mejorar los productos y procesos, consttuyendo una mportante fuente de aprendzaje (el aprendzaje por el error). Fuentes externas: 1. Compra de tecnología. La adquscón de tecnología supone ncrementar el stock de conocmento de la empresa. La forma más común de adqurr nuevos conocmentos son la obtencón de lcencas, la contratacón de servcos externos de I+D, la compra de patentes y la cooperacón tecnológca con otras empresas. 2. Informacón externa: sumnstrada por proveedores, dstrbudores y clentes, por los competdores a través de sus procesos nnovadores o por los avances generados por otros nsttutos de nvestgacón. Interesa resaltar que estas fuentes de nnovacón no sempre generan resultados rentables. En algunos casos, los resultados se producen de forma fortuta, como por ejemplo medante el aprendzaje por el error, mentras que, en otros, los proyectos fallan causando mportantes costes en la empresa, por ejemplo un fracaso de un proyecto de I+D. Sn embargo, la estmulacón drecta y sstemátca de las fuentes de nnovacón favorece la obtencón de resultados extosos, como sucede, especalmente, con los gastos en I+D nternos y externos. Además, el entorno del proceso de nnovacón está conformado por dversos factores que pueden ncentvar, favorecer o lmtar su desarrollo, factores reconocdos y tratados en al lteratura de forma muy habtual como factores determnantes de la nnovacón, como el sector ndustral, los ncentvos fscales y subvencones a la I+D o el tamaño empresaral, entre otros. 4

Fgura 1. Proceso de nnovacón Factores determnantes de la nnovacón: Nuevos Productos Inputs (Fuentes nternas y externas) Innovacón: Proceso de aprendzaje Outputs (Nuevas deas y conocmento) Nuevos Procesos Algunos de estos factores son muy recurrentes en la lteratura sobre nnovacón, como por ejemplo el tamaño empresaral o el sector; otros, sn embargo, no tanto. En la Tabla 1 se recogen algunos de los trabajos empírcos realzados, donde se puede observar la dversdad de meddas de la nnovacón, así como la heterogenedad en el conjunto de factores que cada autor consdera relevante. El hecho de que la nnovacón empresaral haya susctado un crecente nterés en nvestgadores de dstntas dscplnas, ha generado una lteratura tan extensa como compleja. En la prmera parte de la tabla, se recogen alguno de los numerosos trabajos sobre determnantes del gasto en I+D, que fundamentalmente tenen en cuenta factores externos a la empresa, s ben alguno de ellos consdera el efecto de factores nternos, tales como el captal humano. En la segunda parte de la tabla, se enumeran trabajos que tratan de evaluar los determnantes de la nnovacón desde el enfoque del resultado. Parece que son estos trabajos, más recentes, los que revndcan la mportanca de los factores nternos, que cobran mportanca puesto que se confguran como recursos y capacdades complementaros que presentan mportantes snergas con el proceso de aprendzaje que consttuye la nnovacón. Tabla 1. Trabajos sobre los factores determnantes de la nnovacón Autor/es Varable/s a explcar Factores determnantes Levn y Ress (1984) Inversón en I+D Oportundad tecnológca Apropabldad Demanda del sector Scott (1984) Gastos en I+D Papel de la Admnstracón Públca Oportundad tecnológca Barreras de entrada Capacdad para competr Competenca no basada en precos Levn et al. (1985) Gastos en I+D Oportundad tecnológca Concentracón Apropabldad Cohen et al. (1987) Gastos en I+D Oportundad tecnológca Apropabldad Tamaño de la empresa Parco (1993) Gastos en I+D Oportundad tecnológca Apropabldad Tamaño de la demanda Estructura de mercado 5

Contnuacón de la págna anteror Autor/es Varable/s a explcar Factores determnantes Veugelers (1997) Gastos nternos en I+D Tamaño Papel de la Admnstracón Públca Oportundad tecnológca Acceso al mercado exteror Dversfcacón Gastos en I+D externos Cooperacón en I+D Compra de tecnología Gumbau (1997) Gastos en I+D(dummy) Gastos en I+D (contnua) Tamaño Dferencacón de producto Experenca acumulada Demanda del mercado Oportundad tecnológca Apropabldad Concentracón Número de competdores Intensdad de captal González Cerdera et al. (1999a) Gastos I+D sobre ventas Tamaño de la empresa Sector Oportundad tecnológca Localzacón Experenca acumulada Captal humano Acceso a mercados extranjeros Recursos productvos (controles de caldad y fabrcacón estandarzada). Galende y Suárez (1999) Gastos I+D (dummy) Localzacón Concentracón Oportundad tecnológca Recursos fnanceros Deuda Tamaño Intensdad del factor captal Captal humano Recursos comercales Experenca acumulada Cohen y Levnthal (1990) Gastos en I+D sobre ventas Apropabldad Concentracón Elastcdad preco de la demanda Oportundad tecnológca Oportundad económca Scherer (1965a) Número de patentes Sector Tamaño Poder de monopolo Dversfcacón Contnúa en la págna sguente 6

Contnuacón de la págna anteror Autor/es Varable/s a explcar Factores determnantes Acs y Audretsch (1987) Acs y Audretsch (1988) Kraft (1989) Gerosk (1990) Número de nnovacones por empleado Número de nnovacones Número de patentes Porcentaje de ventas atrbudas a los nuevos productos Innovacón (dummy) Número de nnovacones Sector Tamaño Barreras de entrada Oportundad tecnológca Cclo de vda del producto Captal humano Concentracón Nvel de sndcalzacón Intensdad de captal Tamaño Dferencacón Captal humano Gastos en I+D Tamaño Barreras de entrada Acceso al mercado exteror Empleo de Tecnología flexble Estructura de propedad Captal humano Concentracón Barreras de entrada Tamaño de la demanda del sector Tamaño de la empresa Poder de monopolo Mercados extranjeros Sndcalzacón Gambardella (1992) Nº de patentes Gastos en I+D Número de publcacones centífcas Evangelsta et al. (1997) Veugelers y Cassman (1999) Soutars (2002) Contnúa en la págna sguente Actvdades de I+D Innovacón (dummy) Porcentaje de ventas atrbudas a nnovacones Innovacón Actvdades de I+D nternas y externas Gastos en nnovacón sobre ventas Número de nnovacones % de ventas atrbudas a nnovacones Tamaño Sectores Localzacón Pertenenca a un grupo ndustral Tamaño Intensdad exportadora Importanca de dversas fuentes de nformacón Importanca de dversos objetvos empresarales Importanca de los mecansmos de proteccón de la nnovacón Importanca de dversos obstáculos a la nnovacón Sector ndustral Capacdades tecnológcas Captal humano Recursos comercales Recursos y capacdades organzatvas 7

Contnuacón de la págna anteror Autor/es Varable/s a explcar Factores determnantes Galende y de la Fuente (2003) Gastos en I+D Cooperacón en I+D Innovacones radcales Innovacones ncrementales Tamaño Deuda Recursos humanos Recursos comercales Recursos organzatvos Dversfcacón Internaconalzacón En este trabajo de nvestgacón se ha optado por consderar como Recursos y Capacdades empresarales determnantes de la nnovacón los que se recogen en la Tabla 2 y que consttuyen certo denomnador común en la mayoría de trabajos sobre la matera. A contnuacón se exponen los argumentos que justfcan la relacón esperada de dchos factores sobre las actvdades en I+D, y algunos trabajos empírcos prevos que las han contrastado (Tabla 3). Tabla 2. Recursos y capacdades nternos a la empresa determnantes de la nnovacón Recursos tangbles Físcos y fnanceros Tamaño Actvdades de produccón Recursos ntangbles Capacdad de nnovacón Factores del entorno Control Comercales Organzatvos Recursos humanos Imagen de marca Dversfcacón Mercados exterores Estructura organzatva y experenca drectva Caldad del captal humano Actvdades de I+D acumuladas Subvencones Spllovers Régmen de apropabldad de resultados Sector Captal extranjero Fusones y escsones Cclo económco 8

Recursos tangbles: tamaño y empleo de tecnologías avanzadas en el proceso productvo. Tamaño. Este es uno de los prmeros factores que se han relaconado con la nnovacón, por lo que la ampltud y varedad de trabajos es muy alta. Por un lado, exste certo consenso a cerca de las ventajas de tpo materal con que cuentan las grandes empresas para fnancar y desarrollar nnovacones (más recursos fnanceros, más capacdad para contratar al personal mejor cualfcado, más especalzacón, etc.), y por otro, se reconocen ventajas de comportamento de las empresas de menor tamaño (más flexbles, menos burocrátcas, la nformacón fluye mejor y la capacdad de adaptacón al entorno es mayor). A pesar de que en los numerosos trabajos empírcos se han obtendo resultados dversos, parecen pesar más los argumentos a favor de una relacón postva sobre tamaño e nnovacón. Actvdades de produccón. Varos autores han reconocdo que la experenca en produccón aporta a la empresa la base necesara para reconocer el valor de nuevos métodos de organzacón o automatzacón de un proceso productvo concreto, es decr, para generar nnovacones de proceso. El empleo de equpos de tecnologías avanzadas en la produccón, como máqunas de control numérco, robótca o produccón y dseño asstdos por ordenador, crea la necesdad de tener un equpo de personas que las domnen y que desarrollen una formacón contnua en técncas avanzadas de conocmento, lo que aumenta la capacdad de la empresa para dentfcar y absorber el conocmento váldo externo y aplcarlo a nnovacones empresarales (Cohen y Levnthal, 1990). Estas tecnologías productvas son un ndcador del grado de sofstcacón tecnológca (Beneto, 2001) aportando a la empresa flexbldad y efcenca, factores clave en el desarrollo de nnovacones. Recursos comercales: magen de marca, dversfcacón y mercado de la empresa. Los recursos comercales ncluyen el potencal de la empresa para aprovechar las economías de alcance en las actvdades de publcdad, la propedad de transversaldad de la tecnología medante la dversfcacón, así como las relacones con clentes extranjeros. Estos recursos son, en muchos casos, actvos complementaros necesaros para explotar adecuadamente las nnovacones generadas por la empresa (Teece, 1987). Por otro lado, los mercados dferencados y los de gran tamaño, en partcular los nternaconales, ncrementan el nvel de exgenca en térmnos de caldad y adaptacón a las necesdades específcas de los clentes, lo que favorecería la nnovacón (Surs, 1986). Tambén suponen el contacto de la empresa con nformacón valosa para la generacón de productos y procesos. Por ejemplo, los mercados nternaconales pueden acercar a la empresa a nuevas tecnologías, modos de organzacón de la produccón o formas de hacer negocos en el país de destno. En el caso de la dversfcacón, se refuerzan los mecansmos de aprendzaje al dsponer de una mayor dversdad de conocmento y poder dsfrutar de las economías de masa del msmo. Recursos organzatvos. La estructura organzatva de una empresa debe proporconar el contexto nterno formal capaz de drgr la complejdad nherente a la nnovacón. Algunos trabajos para el caso español han consderado la antgüedad de la empresa como un factor que nfluye en el desarrollo de rutnas y refleja el conocmento y experenca acumulados a lo largo de su vda (Busom, 1993b). 9

Recursos humanos. Para la generacón de nnovacones resulta fundamental el factor humano de la empresa, es decr, los conocmentos, habldades y destrezas de los empleados. Tradconalmente se ha conceddo una trascendental mportanca a la composcón del departamento de I+D, del que se esperaba estuvese ntegrado por un equpo de centífcos y técncos de adecuada cualfcacón. En los últmos años, el departamento de I+D ha perddo mportanca en las empresas nnovadoras, ya que en aquellas que sguen estrategas tecnológcas más actvas se nvolucran todos los trabajadores en el proceso nnovador. La creatvdad, la dversdad de conocmentos y la formacón del captal humano nfluyen postvamente sobre el rendmento del departamento de I+D, así como sobre el éxto en la generacón de deas e nnovacones basadas en otros nputs del proceso de nnovacón. En defntva, la caldad de todo el personal de la empresa afecta a la nnovacón empresaral y se espera una relacón postva entre el msmo y la actvdad nnovadora. Entorno: subvencones, spllovers, régmen de apropabldad de resultados Subvencones. Las polítcas de las Admnstracones Públcas más analzadas como determnantes de la nnovacón empresaral han sdo las subvencones y los ncentvos fscales. Por lo que se refere a las subvencones, la cuestón que ha susctado mayor nterés no es tanto el efecto postvo que sobre la nnovacón tendrían estas ayudas públcas, sno la posble susttucón de los fondos prvados por los fondos públcos, es decr, el hecho de que los fondos públcos puedan tener un efecto expulsón o crowdng-out sobre la nversón prvada. Una polítca de subvencones puede consderarse satsfactora s no desplaza el gasto prvado, y especalmente efectva s estmula un gasto prvado adconal. Los trabajos realzados para el caso español hacen esperar un efecto postvo, sobre la I+D y tambén sobre la generacón de nnovacones. Spllovers. Algunas decsones empresarales, como la nnovacón, consttuyen movmentos compettvos estratégcos que generan efectos sobre otras empresas que, en prncpo, no son voluntaros. Estos efectos o externaldades se denomnan en la lteratura spllovers y son muy mportantes en las actvdades de nnovacón y las de marketng (De Bondt y Veugelers, 1991). Cuando una empresa genera una nnovacón, obtene nuevo conocmento que puede ser en mayor o menor medda útl para los competdores. Generalmente las nnovacones se asocan con spllovers postvos, ya que este conocmento favorece a las empresas que queran o puedan utlzarlo en su propo benefco. Sn embargo, tambén tenen efectos negatvos ya que pueden empeorar la poscón compettva de los rvales, reducendo sus ventas o la cuota de mercado, al empeorar en térmnos comparatvos su caldad o magen. El nvel de spllovers que puede generar la empresa y su sgno, en térmnos netos, nflurá decsvamente sobre la decsón de nnovacón, ya que una empresa no estará dspuesta a esforzarse para benefcar gratutamente a sus competdoras. Desde otro enfoque, se ha analzado la decsón del resto de empresas del mercado, que ante la presenca de spllovers en su entorno decden s nverte o no en I+D. El efecto debería ser postvo por el benefco que supone aprovechar el conocmento ajeno y para no perder compettvdad en térmnos comparatvos con las 10

empresas que están nnovando. En este trabajo se propone que ese efecto es, además de postvo, sgnfcatvo, tanto para las actvdades de I+D como generacón de nnovacones. Régmen de apropabldad de resultados. Un sstema de proteccón legal desarrollado que permta al nnovador aproparse de los resultados de las nnovacones protegéndolo de la mtacón, puede tener un doble efecto sobre los ncentvos a generar nnovacones. Postvo, por permtr al nnovador un monopolo temporal que le permta recuperar los fondos nvertdos. Y negatvo, porque mpde a las empresas competdoras utlzar el conocmento patentado y reduce la competenca. En España, los trabajos realzados apuntan a una relacón postva. Varables de control: sector ndustral, captal extranjero, fusones y escsones. La oportundad tecnológca, la concentracón del mercado, las barreras de entrada, el tamaño de la demanda del mercado y el poder de monopolo son factores, muy analzados en trabajos cláscos de nnovacón como los de Schumpeter (1942), Scherer (1965a, 1965b, 1967), Kamen y Schwarz (1982), Lunn y Martn, (1983), Levn y Ress (1984), Levn et al. (1985), Kraft (1989), Gerosk (1990) y Scherer y Ross (1990). Estos factores se han controlado medante varables sectorales. No se recogen en el modelo de forma ndependente cada una de ellas por no ser especalmente relevantes a nvel estratégco (la empresa, al menos a corto plazo, no puede modfcarlas) y por generar problemas de multcolnealdad en las estmacones. Se espera que el sector en que partcpa la empresa dentro de la ndustra tenga un efecto sgnfcatvo sobre las varables objeto de estudo como consecuenca de los dversos efectos que captura. Tambén se han ncludo dos factores más que tratan de controlar posbles efectos sobre el proceso de nnovacón: 1. Captal extranjero. Las grandes empresas multnaconales suelen centralzar las actvdades de I+D en la empresa matrz, por lo que sus flales recben transferencas tecnológcas sn regstrar generalmente este tpo de gasto. 2. Fusones y escsones. Los procesos de fusón, absorcón y escsón pueden afectar a los valores de las varables empleadas en el trabajo al cambar de un perodo a otro, especalmente en el caso de las escsones, puesto que es habtual que las grandes empresas se desprendan de alguna de sus partes para crear una empresa (spnn off) con el objetvo de aprovechar una oportundad tecnológca o ncho de mercado sn explotar. 11

Tabla 3. Trabajos empírcos que relaconan las varables de estudo con la nnovacón empresaral Varable Internaconales Naconales Tamaño (1) Scherer (1965a, 1965b), Bound et al. (1984), Rothwell (1985), Pavtt et al. (1987), Mansfeld (1988), Braga y Wllmore (1991), Graves y Langowtz (1993), Rothwell y Dogson (1994), Cohen y Klepper (1996), Henderson y Cockburn (1996), Kumar and Gumbau (1997), Galende y Suárez (1998, 1999), González Cerdera et al. (1999a y 1999b)), Beneto (2003), Galende (2003) y Galende y de la Fuente (2003), Huergo y Jaumandreu (2004) Saqb (1996), Arundel y Kabla (1998) Actvdades de produccón Rothwell (1992), Chesa et al. (1996) Galende y Suárez (1998), González Cerdera et al. (1999a), Bento (2001) Imagen de marca Grabowsk (1978), Acs y Audretch (1987 y Gumbau (1997), Beneto (2003) 1988) Dversfcacón Lnk y Long (1981), Lunn y Martn (1986), Hll y Snell (1988), Itam y Numagam (1992) Forcadell (2000, 2002, 2003), Beneto (2003) Mercados nternaconales Kraft (1989), Veugelers y Cassman (1999) Busom (1991), Labeaga y Martínez- Ross (1994), Galende y Suárez (1998, 1999), García Martínez y Burns, (1999). González Cerdera et al. (1999), Beneto (2003) Recursos organzatvos (edad) Damanpour (1996) Galende y Suárez (1998, 1999), Huergo y Jaumandreu (2004) Recursos humanos Soutars (2002) Galende y Suárez (1998 y 1999), González Cerdera et al. (1999), Pérez Cano (2003) Capacdad de nnovacón Cohen y Levnthal (1990) Neto y Quevedo (2005) Subvencones (2) Spllovers (3) Régmen de apropabldad de resultados Levn y Ress (1984), Scott (1984), Antonell (1989) Henderson (1994), Jaffe (1996), Adams y Jaffe (1996), Branstetter (1996) y Harhoff (1997), Adams (2000), Ornagh (2003) Levn et al. (1985),Cohen y Levnthal (1989a, 1989b, 1990), Veugelers y Cassman (1999), Anand y Khanna (2000), Anand y Galetovc (2000) Buesa y Molero (1992), Busom (1991, 1993a, 1993b y 2000), y González Cerdera et al. (1999b). Fluvá (1990), López-Pueyo y Sanaú- Vllarroya (1998), Beneto (2001) Gumbau (1997), Galende (2003) En base a los estudos prevos, y pese a que algunos autores encuentran un efecto negatvo de varos de los factores consderados sobre la nnovacón, en el caso concreto de la ndustra española, esperamos hallar una relacón postva de todos ellos sobre las actvdades de I+D, así como, sobre la generacón de nnovacones. La Tabla 4 resume las varables explcatvas consderadas y el efecto esperado. 12

Cuadro 4. Efectos esperados de las varables explcatvas Varables a explcar: Nº años con I+D; Nº años que nnova (de 1991 a 1999) Factor Varable Relacón propuesta Recursos tangbles R. Comercales Tamaño Tecnologías Avanzadas Produccón Imagen Dversfcacón Mercado Postva Postva Postva R. Organzatvos Antgüedad Postva Recursos humanos Captal humano Capacdad de nnovacón Actvdades de I+D acumuladas Entorno Subvencones a la I+D Spllovers Apropabldad de resultados Postva Postva Postva Postva Postva 2.2.Modelo empírco En prncpo, las varables objeto de estudo (nº de años que la empresa realza I+D y nº de años que la empresa nnova) se podrían analzar medante un modelo de regresón lneal múltple, pero la abundanca de ceros, los valores pequeños que toma la varables de pendente y la naturaleza claramente dscreta del fenómeno que se estuda ndcan es que es más apropado un modelo que consdere estas característcas. El modelo de regresón de tpo Posson se utlza para estmar modelos del número de ocurrencas de un evento (Greene, 1999); sn embargo, se basa en un supuesto bastante restrctvo, según el cual la varanza de la varable dependente es gual a su meda. S la varanza supera el valor de la meda, se dce que exste sobredspersón y, en este caso resulta más apropado un modelo de regresón bnomal negatva (Cameron y Trved, 1990). La regresón bnomal negatva no es más que una generalzacón del modelo Posson. S llamamos α al parámetro de sobredspersón, el modelo Posson se corresponde con el caso partcular de la bnomal negatva en que α = 0. Al tratarse de modelos andados, este hecho se puede constrastar medante un test estadístco que permte elegr el modelo más adecuado. En este caso, el modelo a estmar es el sguente: Sea y la realzacón de una varable aleatora con dstrbucón Posson de parámentro µ : f ( y µ y e µ / x ) = y! con y = 0, 1,...,9 13

La formulacón de µ más habtual es la logarítmco-lneal: log µ = β x El número de sucesos esperado en cada perodo vene dado por: E ( y / x ) β ' x = Var ( y / x ) = µ e, sendo x las varables ndependentes y β el vector de parámetros a estmar. Por tanto, un cambo en x afectará a la persstenca en las actvdades nnovadoras del sguente modo: E( y / x ) = x µ β ' Generalzamos el modelo de Posson ntroducendo en la meda condconal un efecto ndvdual no observado, u, de forma que la funcón de densdad condconada sería: f ( y e / x ) = λ u ( λ u ) y! y Y la expresón logarítmca: log µ = β ' x + u = log λ + logu de forma que el nuevo térmno u permte estmar por separado la meda de la varanza. Este análss ha sdo aplcado al campo de la nnovacón por autores como Hausman et al. (1984), Gambardella (1992), Ahuja (2000), Flemng (2001) o Benner y Tushman (2002), en la mayoría de los casos para el conteo de patentes. En este caso se trata de contar el número de años (entre 1991 y 1999) que las empresas nverten en I+D, y en una segunda estmacón, el número de años que generan nnovacones. Los análss se han realzado utlzando el paquete estadístco Stata versón 8.0. La salda de resultados muestra el parámetro de sobredspersón (α) y un contraste estadístco que ndca s es o no sgnfcatva. 14

1. LOS DATOS Para contrastar los análss planteados se ha utlzado la ESEE por su donedad para cubrr los objetvos de este trabajo. La nformacón mcroeconómca a nvel de empresa con nformacón de dstntos ámbtos empresarales tradconalmente relaconados con la nnovacón, y tambén con nformacón de mercado, permte elaborar las varables de estudo y aplcar la metodología propuesta. La ESEE se ha elaborado combnado crteros de exhaustvdad y muestreo aleatoro para mantener la representatvdad de las empresas ndustrales con 10 o más empleados, por ntervalos de tamaño y ramas de actvdad. El perodo de análss cubre los años 1991 a 1999, cas un cclo ndustral completo, para el que se dspone de nformacón relatva a todas las varables de estudo de 1.098 empresas, formando un panel completo. La defncón de las varables se encuentra en el Anexo. La Tabla 5 recoge la dstrbucón de las empresas por sectores de actvdad y tamaños. Destaca el escaso número de empresas en los sectores 1, 6 y 9 (Metales férreos y no férreos, Máqunas de ofcna, proceso de datos, etc., Otro materal de transporte). Tambén exste una pequeña proporcón de empresas pequeñas en los sectores 1 y 8 (Metales férreos y no férreos, Vehículos automóvles y motores). En sentdo opuesto, destaca la escasa proporcón de empresas grandes en el sector 14 (Cuero, pel y calzado). Tabla 5. Dstrbucón de las empresas por sectores y tamaños Sectores Nº empresas Pequeña (%) Medana (%) Grande (%) Total 1. Metales férreos y no férreos 5 6,45 32,26 61,29 100 2. Productos mnerales no metálcos 23 25,58 39,53 34,88 100 3. Productos químcos 11 12,20 40,24 47,56 100 4. Productos metálcos 35 31,48 48,15 20,37 100 5. Máqunas agrícolas e ndustrales 16 25,00 50,00 25,00 100 6. Máqunas de ofcna, proceso de datos, etc. 3 20,00 30,00 50,00 100 7. Materal y accesoros eléctrcos 21 20,20 40,40 39,39 100 8. Vehículos automóvles y motores 11 6,67 26,67 66,67 100 9. Otro materal de transporte 3 7,14 42,86 50,00 100 10. Carne, preparados y conservas de carne 10 27,27 45,45 27,27 100 11. Productos almentcos y tabaco 46 37,50 35,83 26,67 100 12. Bebdas 7 23,08 30,77 46,15 100 13. Textles y vestdo 35 30,63 46,85 22,52 100 14. Cuero, pel y calzado 13 44,44 51,85 3,70 100 15. Madera y muebles de madera 29 54,90 35,29 9,81 100 16. Papel, artículos papel, mpresón 36 42,68 31,71 25,61 100 17. Productos de caucho y plástco 21 33,90 40,68 25,42 100 TOTAL 1.098 33,41 43,51 23,08 100 En la Tabla 6 se observan las varables dependentes, con la proporcón de empresas que afrman realzar durante cero perodos, un perodo... hasta nueve perodos actvdades de I+D y lo msmo para las nnovacones. 15

Respecto a las actvdades de I+D, las empresas parecen bastante estables en sus polítcas ya que más del 50% de la muestra está concentrada en los dos extremos: o ben, nunca realzan I+D (38%), o ben, todos los años en que son observadas presentan gasto postvo (21%). La msma tendenca, aunque mucho menos acusada se apreca para la generacón de nnovacones. Tabla 6. Tabulacón de las varables dependentes (en porcentaje) Nº de años %empresas 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total Empresas I+D 38,02 8,29 5,87 4,47 4,01 4,19 4,19 4,19 5,50 21,25 100 1.098 Innova 12,30 12,40 10,72 9,79 7,92 8,57 8,29 8,11 9,60 12,30 100 1.098 Innova* 14,63 12,21 11,46 10,07 8,11 9,32 7,08 7,74 8,85 10,53 100 1.098 La Tabla 7 muestra nformacón más detallada de las actvdades de I+D e nnovadoras de las empresas de la muestra, dstnguendo entre aquellas que realzan estas actvdades de manera estable y las que lo hacen de manera ocasonal por tamaños. Se ha consderando empresa estable, la que realza actvdades de I+D, o genera nnovacones, más de la mtad de los años que aparece en la muestra. Se consdera ocasonal a toda empresa que nverte en I+D, o genera nnovacones, cuatro años o menos de los nueve que es observada. Tabla 7. Establdad en las actvdades de nnovacón Pequeña Medana Grande I+D 11,12 38,07 75,00 Actv. I+D estables 8,23 37,02 73,49 Actv. I+D ocasonales 2,89 1,05 1,51 Innovadora 31,37 47,29 67,38 Innovadoras estables 23,97 45,92 59,98 Innovadoras ocasonales 7,4 1,37 7,4 Número de empresas 356 416 326 Se apreca una clara correlacón postva entre el tamaño y las actvdades de nnovacón, especalmente las relaconadas con los gastos de I+D. Así, sólo un 11% de las empresas de menor tamaño realzan I+D, mentras que un 75% de las grandes han realzado esta actvdad en alguno de los años que aparecen en la muestra. La dferenca entre tamaños es muy acusada en las actvdades estables: 8% de las pequeñas frente a un 73% de las grandes. Esta tendenca es smlar pero menos acusada en la generacón de nnovacones, quzás porque algunos tpos de nnovacón, como las ncrementales, no exgen tantos recursos físcos como las nnovacones más radcales que requeren mucha nvestgacón y fuertes nversones en el desarrollo de la nnovacón, lmando así las desventajas de las pequeñas empresas frente a las de mayor tamaño para realzar estas actvdades. 16

2. RESULTADOS EMPÍRICOS La Tabla 8 recoge los resultados del análss de la regulardad en I+D. El modelo es sgnfcatvo al 1% y el parámetro de sobredspersón (α) toma valor 0,643. El estadístco ch-cuadrado muestra que es estadístcamente dstnto de cero, es decr, exste sobredspersón, por lo que es más apropado el modelo de regresón bnomal negatva que el modelo de Posson. Tabla 7. Persstenca en las actvdades de I+D Varable dependente: Nº años ID>0 (0 a 9) Constante -0,514 (-1,64) R. tangbles Tamaño peq. -0,715** (-6,79) Tamaño grande 0,493** (6,08) TA Produccón 0,109** (3,79) R. comercales Imagen 0,096 (0,88) Dver. nula -0,147 (-1,70) Dversfcada 0,138 (1,77) Mercado 0,312** (6,12) R. organzatvos Antgüedad 0,001 (0,95) R. humanos Captal h1 0,489 (0,90) Captal h2 0,503 (1,45) Captal h3 0,209 (0,98) Captal h4 1,248** (3,02) Captal h5-0,120 (-0,29) Captal h6 0,122 (0,14) Captal h7 0,547 (1,52) Captal h8 0,410 (0,88) Captal h9 0,648 (0,80) Captal h10 2,236** (2,70) Captal h11 1,124** (4,74) Captal h12-0,047 (-0,10) Captal h13 1,189** (3,77) Captal h14 0,174 (0,24) Captal h15 1,219 (1,87) Captal h16 0,195 (0,58) Captal h17 0,660 (1,47) Captal h18-0,212 (0,44) Contnúa en la págna sguente 17

Contnuacón de la págna anteror Varable dependente: Nº años ID>0 (0 a 9) Entorno Subvencones 0,000 (0,96) Spllovers 0,112 (1,39) Control Sector1(1) -0,102 (-0,29) Sector2-0,164 (-0,49) Sector3 0,437 (1,34) Sector4-0,468 (-1,40) Sector5 0,323 (0,96) Sector7 0,204 (0,63) Sector8-0,010 (-0,03) Sector9-0,690 (-1,73) Sector10-1,307** (-2,78) Sector11-0,343 (-1,05) Sector12 0,168 (0,45) Sector13-0,468 (-1,44) Sector14 0,204 (0,56) Sector15-1,106** (-2,84) Sector16-0,469 (-1,39) Sector17-0,022 (-0,07) Cap. Extr. -0,002 (-1,80) Absorcón -0,221 (-1,06) Escsón 0,217 (0,64) Modelo: REGRESIÓN BINOMIAL NEGATIVA χ 2 (p-value)= 561,83 (0,000) Log lkelhood= -2314,198 Pseudo R2= 0,1082 N= 1.098 Alpha= 0,643 LR test sobre alpha=0: Ch= 499,42 (0,000) **P<0,01; *p<0,05; estadístco t entre paréntess (1) Sector de referenca: 6 (2) Apropabldad y Escndda no se han ncludo por problemas de multcolnealdad. El Tamaño presenta una nfluenca postva y sgnfcatva, de forma que las grandes empresas son más persstentes, es decr, realzan I+D en un mayor número de perodos, que las medanas; y éstas, a su vez, son más persstentes que las de tamaño pequeño. El empleo de Tecnologías Avanzadas en Produccón tene una nfluenca postva y sgnfcatva al 1% sobre la persstenca en I+D, mentras que de los recursos comercales sólo el acceso a un mercado desarrollado y amplo nfluye sgnfcatvamente en la realzacón de las actvdades I+D perodo tras perodo. 18

El Captal humano presenta la relacón esperada, y las empresas que pagan sueldos superores a la meda del sector, es decr, que dsponen de un captal humano de mayor caldad (formacón, creatvdad, experenca...), tenen mayor probabldad de ser más persstentes en I+D en los sectores 4, 10, 11 y 13 (Productos metálcos; Carne, preparados y conservas de carne; Productos almentcos y tabaco y Textles y vestdo). Las empresas pertenecentes a los Sectores 10 y 15 (Carne, preparados y conservas de carne y Madera y muebles de madera) tenen una menor probabldad de realzar I+D durante un mayor número de años que las del sector de referenca (Máqunas de ofcna, procesos de datos, etc.) con una sgnfcatvdad del 1%. La varable Captal humano es sgnfcatva en 4 de los 17 sectores consderados en el estudo. Al ntroducr las 17 covarables, el modelo mejora pero perde grados de lbertad, y no todas ellas son sgnfcatvas, por lo que se realzó un el test de la razón de verosmltud 1 para comprobar s el efecto conjunto de las covarables es sgnfcatvo. Lo msmo sucede con el Tamaño, la Dversfcacón y el Sector: tan sólo algunas de las categorías son sgnfcatvas, por lo que convene contrastar la sgnfcatvdad conjunta de todas ellas. El resultado de dcho test se presenta en la Tabla 9. Tabla 9. LR test: sgnfcatvdad de grupos de varables (modelo Bnomal -I+D-) Tamaño Dversfcacón Captal h Sector LB -2359,829-2318,304-2348,252-2353,790 LA -2314,198-2314,198-2314,198-2314,198 Ch2 (λ) 91,26 8,21 68,11 79,18 g.l. 2 2 18 17 Valor crítco Ch2 al 5% 5,99 5,99 28,87 27,59 Sg. 0,000 0,016 0,000 0,000 Se puede observar que todos los grupos de varables que hacen referenca a un msmo factor son sgnfcatvos conjuntamente en base al LR test con un nvel de sgnfcatvdad nferor al 1%, salvo la dversfcacón con una sgnfcatvdad del 5%. En relacón a la segunda varable de estudo, la generacón de nnovacones, en la Tabla 10 se recogen los resultados relatvos a los análss realzados. Cabe señalar que en este caso, se ha observado que, en cada año, entre un 3 y un 5% de las empresas que se declaran nnovadoras, sólo modfcan la aparenca de sus productos. Se puede argumentar que estas empresas son nnovadoras, porque el cambo de dseño y presentacón puede 1 El test de la razón de verormltud (Lkelhood Rato Test o LR test) se utlza para contrastar la sgnfcatvdad conjunta de los grupos de varables que hacen referenca a una msma varable, esto es, tamaño, dversfcacón, captal humano, y sector. El LR test aporta un crtero objetvo de seleccón entre dos modelos, A y B, en el que A ncorpora un mayor número de varables explcatvas. Mde s la mejora en el ajuste del modelo compensa la pérdda de grados de lbertad. El estadístco del contraste es λ = 2( LB LA ), donde L es el logartmo de la verosmltud de los modelos B y A respectvamente. El estadístco sgue una dstrbucón Ch-cuadrado bajo la hpótess de que las varables no mejoran el ajuste del modelo. Los grados de lbertad del estadístco venen dados por el número de varables explcatvas de A menos las de B (Greene, 1999). 19

suponer un ncremento de utldad para el consumdor (medante dseños más ergonómcos, más lgeros, más estétcos) y supone un esfuerzo por adaptarse al mercado. Sn embargo, por otro lado es una forma menor de nnovacón que quzás no deba compararse a la cambos en los procesos productvos o en las funcones de los productos. Por este motvo decdmos duplcar las estmacones consderando estas empresas como nnovadoras en el modelo Innova y no nnovadoras en el modelo Innova*. Tabla 10. Persstenca en la generacón de nnovacones Varable dependente: Nº años Innovacón>0 (0 a 9) Innova Innova* Constante 0,615** (4,99) 0,735** (4,56) R. tangbles Tamaño peq. -0,164** (-3,36) -0,193** (-3,80) Tamaño grande -0,069 (-1,73) -0,085** (-2,09) TA Produccón 0,031** (2,32) 0,043** (3,13) R. comercales Imagen 0,123** (2,28) 0,110** (1,98) Dver. nula -0,107** (-2,60) -0,090** (-2,13) Dversfcada -0,013 (-0,39) -0,020 (-0,56) Mercado 0,024 (1,04) 0,002 (0,09) R. organzatvos Antgüedad -0,001 (-0,14) -0,001 (-0,46) R. humanos Captal h1-0,247 (-1,09) -0,213 (-0,91) Captal h2-0,294 (-1,85) -0,112 (-0,66) Captal h3-0,207 (-1,33) -0,238 (-1,50) Captal h4-0,233 (-1,37) -0,231 (-1,30) Captal h5 0,030 (0,15) 0,124 (0,59) Captal h6 0,040 (0,12) 0,087 (0,26) Captal h7-0,192 (-1,17) -0,083 (-0,49) Captal h8-0,066 (0,31) 0,047 (0,22) Captal h9 0,304 (0,83) 0,560 (1,38) Captal h10 0,268 (0,82) 0,211 (0,64) Captal h11 0,099 (0,92) 0,072 (0,65) Captal h12 0,331 (1,40) 0,256 (1,06) Captal h13 0,179 (1,27) 0,347** (2,27) Captal h14-0,029 (-0,08) -0,157 (-0,38) Captal h15-0,084 (-0,35) 0,183 (0,67) Captal h16-0,049 (-0,33) -0,031 (-0,21) Captal h17-0,655 (-3,37) -0,570** (-2,80) Contnúa en la págna sguente 20

Contnuacón de la págna anteror Varable dependente: Nº años Innovacón>0 (0 a 9) Innova Innova* Captal h18-0,290 (-1,29) -0,093 (-0,39) Cap. nnovacón I+D 0,057** (10,54) 0,061** (10,92) Entorno Spllovers 0,066 (1,87) 0,055 (1,51) Control Sector1(1) 0,010 (0,07) -0,123 (-0,79) Modelo: Sector2-0,055 (-0,38) -0,242 (-1,63) Sector3-0,151 (-1,07) -0,258 (-1,80) Sector4-0,036 (-0,26) -0,173 (-1,19) Sector5-0,106 (-0,72) -0,250 (-1,65) Sector7-0,102 (-0,74) -0,255 (-1,81) Sector8-0,059 (-0,41) -0,185 (-1,24) Sector9-0,070 (-0,39) -0,294 (-1,50) Sector10-0,271 (-1,42) -0,347 (-1,79) Sector11-0,128 (-0,92) -0,262 (-1,82) Sector12-0,002 (-0,01) -0,094 (-0,57) Sector13-0,079 (-0,57) -0,277 (-1,93) Sector14-0,145 (-0,86) -0,327 (-1,87) Sector15 0,011 (-0,07) -0,178 (-1,10) Sector16-0,025 (-0,18) -0,113 (-0,77) Sector17 0,074 (0,51) -0,074 (-0,50) Captal extr. 0,001 (1,16) 0,001 (1,15) Absorcón 0,032 (-1,37) -0,129 (-1,21) Escsón 0,032 (0,24) 0,024 (0,17) REGR. BINOMIAL NEGATIVA REGR. BINOMIAL NEGATIVA Log lkelhood= -2252,90-2213,13 χ 2 (p-value)= 975,30 (0,000) 978,02 (0,000) N= 1.098 1.098 Alpha= 1,88e-46 5,03e-08 LR test sobre alpha=0: Valor ch-cuadrado(sgn.) (3) 0,000 (1,000) 3.6e-05 (0,498) **P<0,01; *p<0,05; estadístco t entre paréntess (1) Sector de referenca: 6 (2) Apropabldad y Escndda no se han ncludo por problemas de multcolnealdad. (3) La sobredspersón es cero en ambos modelos, por lo que los resultados con el modelo de Regresón Bnomal Negatva y Posson serían concdentes. Como se puede observar, el Sector no resulta sgnfcatvo en nnguno de los dos modelos y el Captal humano no es sgnfcatvo en el modelo Innova, por lo que nuevamente se ha analzado la sgnfcatvdad conjunta de los grupos de varables medante el LR test (Tabla 11). La Tabla 12 recoge el modelo ajustado, donde se ncluyen úncamente los grupos de varables sgnfcatvos. 21

Tabla 11. LR test: sgnfcatvdad de grupos de varables (modelo Bnomal -Innova-) Tamaño Dversfcacón Captal h Sector LB -2259,72-2256,39-2268,86-2261,99 LA -2252,90-2252,90-2252,90-2252,91 Modelo Innova Ch2 (λ) 13,64 6,98 31,92 18,17 g.l. 2 2 18 17 Valor crítco Ch 2 al 5% 5,99 5,99 28,87 27,59 Sg. 0,001 0,030 0,022 0,314 LB -2222,10-2215,43-2227,19-2223,04 LA -2213,13-2213,13-2213,13-2213,13 Modelo Innova* Ch2 (λ) 17,93 4,59 28,12 19,81 g.l. 2 2 18 17 Valor crítco Ch 2 al 5% 5,99 5,99 28,87 27,59 Sg. 0,000 0,101 0,060 0,229 A la luz de los resultados obtendos, se puede decr que el entorno perde toda su relevanca y los úncos factores que afectan a la regulardad en la generacón de nuevos productos y procesos son los Recursos y Capacdades empresarales, especalmente la Capacdad de nnovacón que, como se puede observar, es la varable más sgnfcatva: realzar actvdades de I+D (nternas y externas) de manera reterada es el factor que más aumenta la probabldad de nnovar regularmente. El Tamaño perde relevanca en relacón a su efecto sobre la I+D, ya que en este caso sólo las empresas pequeñas tenen desventaja frente a las de tamaño medano, pero nngún efecto sgnfcatvo se observa con las empresas grandes. Las Tecnologías Avanzadas en produccón tenen un efecto postvo y sgnfcatvo sobre la regulardad nnovadora, así como los recursos comercales medante la Imagen y la Dversfcacón, s ben esta últma, sólo afecta al modelo Innova, es decr, a la nnovacón entendda en el sentdo más amplo. Los recursos organzatvos, meddos medante la Antgüedad de la empresa no parecen afectar a la probabldad de nnovacón. Fnalmente, la varable relatva al Captal Humano muestra resultados contraros a los esperados. En el modelo Innova* no es sgnfcatva, mentras que en Innova es sgnfcatva la varable en su conjunto, aunque de forma ndvdual nngún sector es estadístcamente dstnto y en muchos de ellos, el efecto es negatvo. 22

Tabla 12. Persstenca en la generacón nnovacones (modelo ajustado) Varable dependente: Nº años Innovacón>0 (0 a 9) Innova Innova* Constante 0,546** (6,93) 0,462** (5,90) R. tangbles Tamaño peq. -0,136** (-2,87) -0,175** (-3,62) Tamaño grande -0,069 (-1,79) -0,068 (-1,77) TA Produccón 0,037** (2,92) 0,048** (3,84) R. comercales Imagen 0,114* (2,14) 0,124* (2,31) Dver. nula -0,117** (-2,86) - - Dversfcada -0,023 (-0,68) - - Mercado 0,032 (1,38) 0,012 (0,51) R. organzatvos Antgüedad -0,000 (-0,27) -0,000 (-0,07) R. humanos Captal h1-0,165 (-0,75) - - Captal h2-0,272 (-1,85) - - Captal h3-0,257 (-1,73) - - Captal h4-0,185 (-1,26) - - Captal h5-0,023 (-0,14) - - Captal h6 0,082 (0,24) - - Captal h7-0,216 (-1,41) - - Captal h8 0,080 (0,44) - - Captal h9 0,303 (1,22) - - Captal h10-0,042 (-0,17) - - Captal h11 0,091 (0,88) - - Captal h12 0,414 (1,79) - - Captal h13 0,176 (1,29) - - Captal h14-0,007 (-0,02) - - Captal h15 0,002 (0,01) - - Captal h16-0,013 (-0,09) - - Captal h17-0,501 (-2,53) - - Captal h18-0,124 (-0,57) - - Cap. Innovacón I+D 0,055** (10,46) 0,059** (10,99) Entorno Spllovers 0,057 (1,68) 0,052 (1,49) Apropabldad -0,014 (-0,19) -0,044 (-0,61) Control Captal extr. 0,001 (1,11) 0,000 (0,69) Absorcón -1,634 (-1,54) -0,184 (-1,76) Escsón 0,031 (0,23) -0,018 (-0,14) Modelo: REGR. BINOMIAL NEGATIVA REGR. BINOMIAL NEGATIVA Log lkelhood= -2261,990-2239,364 χ 2 (p-value)= 957,13(0,000) 931,40(0,000) N= 1.098 1.098 Alpha= 9,68e-08 1,31e-11 LR test sobre alpha=0: Valor ch-cuadrado (sgn.) (2) 0,000 (0,000) 0,500 (1,000) **P<0,01; *p<0,05; estadístco t entre paréntess (1) La sobredspersón es cero en ambos modelos, por lo que los resultados con el modelo de Regresón Bnomal Negatva y Posson serían concdentes. 23

3. CONCLUSIONES Este trabajo se ha centrado en el comportamento empresaral de nvertr en actvdades de I+D y generar nnovacones de forma regular, medante un análss que ncorpora un amplo conjunto de varables relaconadas con el entorno de la empresa y varables empresarales entre las que fgura la capacdad nnovadora acumulada en el tempo. Los resultados obtendos ponen de manfesto que las varables que afectan sgnfcatvamente a la realzacón de I+D de manera contnuada son más ben de carácter nterno a la empresa. El sector ndustral es el únco factor externo relevante. Los recursos que conducen a la nversón en I+D en un mayor número de perodos son el tamaño y el empleo de tecnologías avanzadas en el proceso productvo, así como, el acceso a mercados nternaconales y el captal humano. Por otro lado, sobre la obtencón de resultados nnovadores, la capacdad de nnovacón acumulada medante actvdades pasadas de I+D, tanto nternas como externas a la empresa, es el factor más sgnfcatvo. El entorno perde toda su relevanca, ya que úncamente algunos recursos y capacdades empresarales tenen un efecto sgnfcatvo. Por tanto, se puede decr que las actvdades de I+D están vnculadas a las tendencas de algunos sectores, pero los resultados que de ellos se dervan úncamente dependen de la propa empresa. El tamaño nfluye de forma postva, pero perde relevanca en relacón a su efecto sobre la I+D, ya que en este caso sólo las empresas pequeñas tenen desventaja frente a las de tamaño medano, pero nngún efecto sgnfcatvo se observa con las empresas grandes. Esta dferenca se puede explcar porque las ventajas que presentan las grandes empresas en la nnovacón, son fundamentalmente de carácter materal (recursos físcos y fnanceros) y éstos son más ntensos para las actvdades de nvestgacón, que además son ncertas y muy arresgadas. Mentras que las pequeñas empresas pueden basar su nnovacón en mtacones o absorcón de conocmentos generados por agentes externos. El empleo de tecnologías avanzadas en el proceso productvo y los recursos comercales tambén afectan, como se esperaba, de forma postva y sgnfcatva. El captal humano no arroja los resultados esperados, ya que no es sgnfcatvo en todos los sectores ndustrales, y en algunos casos el sgno es negatvo. Este efecto puede deberse a que, en ellos, los mayores sueldos pagados por las empresas sea como consecuenca de cualquer otro motvo dstnto a la caldad del personal, por ejemplo, por un mayor poder de negocacón de los sndcatos. En este caso, las rentas extraordnaras que se generarán como consecuenca de las nversones en I+D, y de las nnovacones, serán en parte expropadas por el colectvo trabajador más que por el propo empresaro. En este sentdo, Acs y Audretch (1987) encuentran que el nvel de sndcalzacón de algunas ndustras norteamercanas ejerce un efecto negatvo y sgnfcatvo sobre la nnovacón. 24