Caracterización de las empresas que colaboran con centros tecnológicos

Documents de treball CARACTERIZACIÓN DE LAS EMPRESAS QUE COLABORAN CON CENTROS TECNOLÓGICOS Lluís Santamaria Miguel Ángel García Cestona Josep Rialp Document de treball núm. 2002/5 Departament d'economia de l'empresa  Lluís Santamaria, Miguel Ángel García Cestona, Josep Rialp Coordinador documents de treball: Pere Ortín Ángel http://selene.uab.es/dep-economia-empresa/codi/documents.html e-mail: [email protected] Telèfon: 93 581451 Edita: Departament d'economia de l'empresa http://selene.uab.es/dep-economia-empresa/ Universitat Autònoma de Barcelona Facultat de Ciències Econòmiques i Empresarials Edifici B 08193-Bellaterra (Barcelona), Spain Tel. 93 5811209 Fax 93 5812555 Juny, 2002 CARACTERIZACIÓN DE LAS EMPRESAS QUE COLABORAN CON CENTROS TECNOLÓGICOS Lluís Santamaria Miguel Ángel García Cestona Josep Rialp Document de treball núm. 2002/5 La serie documents de treball d'economia de l'empresa presenta los avances y resultados de investigaciones en curso que han sido presentadas y discutidas en este departamento, no obstante las opiniones son responsabilidad de los autores. El documento no debe ser reproducido total ni parcialmente sin el consentimiento del autor o autores. Dirigir los comentarios y sugerencias directamente al autor, cuya dirección aparece en la página siguiente. A Working Paper in the documents de treball d'economia de l'empresa series is intended as a mean whereby a faculty researcher's thoughts and findings may be communicated to interested readers for their comments. Nevertheless, the ideas put forwards are responsibility of the author. Accordingly a Working Paper should not be quoted nor the data referred to without the written consent of the author. Please, direct your comments and suggestions to the author, which address shows up in the next page. 1 CARACTERIZACIÓN DE LAS EMPRESAS QUE COLABORAN CON CENTROS TECNOLÓGICOS1. Lluís Santamaria, Miguel Ángel García Cestona y Josep Rialp. Departament d’Economia de l’Empresa. Universitat Autònoma de Barcelona. Resumen En este trabajo procedemos a caracterizar las empresas que colaboran con Centros Tecnológicos. Las investigaciones empíricas de Cassiman & Veugelers (1998b) y Bayona (2000), junto a los enfoques teóricos del cambio tecnológico y de las motivaciones para colaborar tecnológicamente, serán los principales referentes para la formulación de hipótesis acerca del perfil de las empresas que colaboran con Centros Tecnológicos. Los datos procedentes de la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales de 1998 serán utilizados para elaborar el perfil de empresa – usuario y aportar así algunas intuiciones sobre las motivaciones específicas en la selección de un Centro Tecnológico en lugar de un Cliente o un Proveedor para una colaboración tecnológica. La búsqueda de recursos públicos y servicios tecnológicos concretos, así como una mayor confianza, parecen motivar la elección de dicha institución para colaborar en una alianza tecnológica. Palabras clave: Innovación Tecnológica, Colaboración, I+D, Centro Tecnológico. 1 Agradecemos al Departament d’Economia de l’Empresa de la UAB la disponibilidad de los datos de la Encuesta sobre Estrategias Empresariales de 1998. También quisiéramos agradecer los valiosos comentarios del profesor Vicente Salas Fumás en las primeras versiones de este trabajo. 2 INTRODUCCIÓN. “Una de las claves para alcanzar ventajas competitivas reside en la capacidad de las empresas para competir internacionalmente mediante la mejora, innovación y perfeccionamiento de sus productos y procesos” Porter (1990). Las palabras de Michael Porter están indicando el camino a seguir por las empresas en un contexto de economía cada vez más globalizada y en el que, por ello, afrontarán el desafío de un persistente y acelerado incremento de la presión competitiva. Sin embargo, en el tejido industrial español las empresas innovadoras2 apenas suponen un 10 % (ver tablas 1, 2 y 3), un hecho que podría cuestionar la competitividad de las empresas españolas en el contexto internacional. Así, en términos de innovación, estamos muy por debajo de la mayoría de países de la UE y, además, esta diferencia aún es mayor en el caso de las Pyme (Santamaria, 2001). Ante ello, entendemos que las características del tejido industrial español demanda unas medidas específicas para el fomento de las actividades de innovación tecnológica o, al menos, para que las empresas tengan a su alcance resultados innovadores y, con ello, ser más competitivas. Para solventar este problema una posible vía es la colaboración con un Centro Tecnológico (CT). Estos centros son instituciones sin ánimo de lucro, de iniciativa privada (aunque con apoyo público) y con una clara misión de apoyo tecnológico al tejido empresarial de su entorno (regional o sectorial). A tal efecto, diversos estudios presentados por organizaciones internacionales como la OCDE o, desde un punto de vista nacional, la fundación COTEC y el propio “Plan Nacional de I+D+I 2000 – 2003”3, hacen especial hincapié en la idoneidad de la figura del CT para el apoyo tecnológico a la Pyme. El objetivo de este trabajo es mostrar un perfil de las empresas que colaboran con CT. En este sentido, ¿qué nos puede aportar conocer los trazos distintivos de una empresa que colabora con CT con respecto a las que colaboran con clientes o proveedores?. 2 Entendiendo empresa innovadora desde una óptica de “output”, esto es, que ha culminado el proceso de innovación con mejores o nuevos productos y procesos. Este es el enfoque utilizado por Martínez y Salas (1999), coherente con las directrices del Manual de Oslo (OCDE, 1997) y los postulados de Schumpeter (1934), Stoneman (1983) o Padmore (1998). 3 Entendemos que aquellas características significativamente distintas nos pueden estar dando señales sobre las motivaciones subyacentes en la selección del socio tecnológico. Sólo Bayona (2000) y, de forma marginal, Cassiman & Veugelers (1998b) reflexionan sobre estos temas en el contexto específico de las colaboraciones tecnológicas. El problema básico de estas investigaciones, como el de la nuestra, es que trabajan con datos a nivel de empresa cuándo para el tipo de preguntas que se formulan sería básico disponer de la información a nivel de proyecto4. De todas formas, nuestro enfoque será distinto al de los trabajos mencionados. La razón es que el tipo de datos que disponemos no nos permitirá detectar las características empresariales en base a respuestas cualitativas (más o menos subjetivas) sobre motivaciones y obstáculos del proceso innovador 5. En nuestro caso utilizaremos variables de la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales para 1998 (ESEE) que describen tanto el sector al que pertenece la empresa como características de la propia organización, para llegar a predecir cuando colaborarán con un CT. Si bien es difícil encontrar referentes teóricos que justifiquen la elección del socio tecnológico en base a características empresariales y sectoriales, algunos trabajos de corte empírico (Kleinknecht & Reijnen, 1992; Tunisini & Zanfei, 1998; Cassiman & Veugelers, 1998b; o Bayona, 2000) aportan ideas relevantes sobre lo que puede caracterizar a una empresa que colabora con un Proveedor, un Cliente o un CT. Adicionalmente, el estudio de casos realizado en Santamaria (2001) también nos proporcionará alguna intuición con la que completar la selección de las variables que deberían caracterizar a las empresas que colaboran con un CT. Así pues, consideraremos este trabajo también como una tarea de prospección para que en posteriores investigaciones, y con datos adecuados a nivel de proyecto, podamos apuntar hacia cuestiones como la confianza, la interrelación estratégica o la reputación en la selección del socio tecnológico (tal como señala Gulati, 1995a, b). 3 Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica (2000 – 2003). Presidencia del Gobierno. Oficina de Ciencia y Tecnología. 4 Tal como se disponía en el estudio de casos de Rialp y otros (2001). Con otros objetivos, también es el tipo de datos con el que trabajaron Hagedoorn (1993) o Ulset (1996). 5 El tipo de respuestas que ofrece el Community Innovation Survey con el que trabajan Cassiman & Veugelers (1998b) o la Encuesta sobre Innovación tecnológica del INE con la que trabaja Bayona (2000). 4 A continuación, y para cumplir con el objetivo propuesto, el trabajo se organiza como sigue: en primer lugar definiremos el marco teórico en el que basamos el estudio. En el segundo apartado procederemos a definir las variables, metodología y a describir la muestra. Esto será el preludio del análisis empírico que efectuaremos. Por último, concluiremos sobre el perfil de las empresas que colaboran con CT. 1. MARCO TEÓRICO. Tal como apunta Gulati (1995b), somos conscientes de la poca atención que ha recibido, dentro de la literatura económica, el estudio de los factores determinantes de la elección del socio de una alianza y, más concretamente, de una alianza tecnológica. Bayona (2000) analiza y aporta evidencias sobre las motivaciones de la selección del socio y, de igual forma que Gulati, señala la práctica inexistencia de investigaciones que aporten argumentos robustos sobre tal selección (y menos en el contexto tecnológico). Aunque con objetivos diferentes6, Cassiman & Veugelers (1998b) también aportan alguna evidencia al respecto. Así pues, ¿cómo argumentar teóricamente la selección de un CT como socio para alcanzar innovaciones tecnológicas? Entendemos que la selección del socio tecnológico sería un escalón más dentro de una cadena de decisiones: 1º) Si innovar o no, 2º) en caso de innovar, cómo hacerlo y 3º) en caso de colaborar, con quién hacerlo, es decir, el socio tecnológico. Desde el trabajo pionero de Schumpeter (1934), la decisión de innovar ha sido tratada ampliamente dentro de la literatura del cambio tecnológico dónde una gran cantidad de investigaciones teóricas y empíricas aportan resultados y reflexiones acerca de la influencia de una serie de condicionantes empresariales y sectoriales sobre el esfuerzo innovador. Ante ello, Cassiman (1999) expone que si las características de la industria y de la empresa son importantes para explicar la innovación, sería previsible que influyeran en la elección de la estrategia innovadora. En este sentido, los factores explicativos del esfuerzo innovador caracterizarían, a su vez, a las empresas que han escogido algún mecanismo para la consecución de una innovación tecnológica: hacer, comprar o colaborar (Cassiman & Veugelers, 1998a). 6 Analizan la relación entre colaborar y los flujos de información o “spillovers”. 5 Los fallos del mercado de la innovación (incertidumbre, inapropiabilidad e indivisibilidad) enunciados por Arrow (1962) parecerían justificar a la colaboración como una solución organizativa para su superación. Ello ha guiado una gran cantidad de investigaciones que, desde distintos enfoques teóricos (Costes de Transacción, Gestión Estratégica y la Organización Industrial), han analizado las diferentes motivaciones para colaborar tecnológicamente. Sin embargo, ¿qué explicaría la elección de un socio concreto? Nuestra propuesta teórica, fundamentada en aspectos de la literatura sobre el cambio tecnológico y la cooperación en I+D, es que las características empresariales y sectoriales influyen en la cadena de decisiones que habíamos planteado (Innovar–Cómo–Con quién), con lo que, en particular, permitirían diferenciar a las empresas en función del socio tecnológico elegido. Esta idea la tratamos de sintetizar en la figura 1. Figura 1. Esquema teórico7 CARACTERÍSTICAS EMPRESARIALES Y SECTORIALES INNOVAR HACER COLABORAR COMPRAR Clientes Centros Tecnológicos Proveedores Fuente: Elaboración propia Gulati (1995b, p. 640), por ejemplo, apunta hacia las capacidades específicas de la empresa como un aspecto no considerado en la mayoría de las investigaciones empíricas sobre la selección del socio. En ese sentido, en este trabajo revisaremos si entre las variables que caracterizan a las empresas que colaboran tecnológicamente hay alguna que tenga un comportamiento específico según el socio elegido (cliente, proveedor o CT). 7 Con este esquema no estamos diciendo que las características deban ser las mismas para cada decisión tecnológica, sino que el origen es común: la organización y el mercado. ¿Cómo? ¿Con quién? 12 esto sería cierto para el caso de Universidades y Centros Públicos de Investigación, pero no para el caso concreto de los CT. A estos últimos se iría a buscar conocimientos más concretos, relacionados con la resolución de problemas de diseño y desarrollo del producto. De hecho, determinadas investigaciones señalan que las empresas acuden a los CT en busca de infraestructuras y conocimientos (Sternberg, 1990; Haour, 1992; COTEC, 1997; Barceló y Roig; 1999). Este objetivo lo podríamos asociar con las motivaciones tecnológicas de complementar. La contratación de ciertas actividades (servicios tecnológicos) que no puede desempeñar la empresa por sí misma podría ser una señal de este tipo de motivaciones. Por tanto, por las actividades que suelen desempeñar los CT y relacionado con la motivación tecnológica de complementar, formulamos que: Hº_6: Las empresas que buscan servicios tecnológicos se relacionan más con un CT que con una empresa. Hagedoorn (1993) expone que tras las colaboraciones tecnológicas también pueden encontrarse motivos propios del mercado o, incluso, intrínsecos a la organización de la empresa. Es lo que puede denominarse motivaciones propias del binomio empresa – mercado. Coherente con los argumentos de Nelson (1959), la presencia en varios mercados supone un mayor incentivo a innovar, puesto que hay más opciones para aprovechar los resultados novedosos (economías de gama). Entonces, si la empresa está presente en más mercados y, por ello, se hacen más proyectos de innovación, es más probable que alguno se lleve a cabo mediante una colaboración tecnológica. De hecho, Sakakibara (1997) expone que las colaboraciones tecnológicas pueden ser una vía de acceso a mercados exteriores a través de los socios. Dado que el conocimiento de estos mercados puede estar en manos de agentes que están operando en los mismos (clientes y/o proveedores) entendemos que la voluntad de exportar puede asociarse más con una colaboración con proveedores o clientes más que con un CT. Por lo tanto: Hº_7: Una empresa exportadora tenderá a colaborar menos con un CT que con una empresa. 13 2. APARTADO EMPÍRICO. El principal objetivo de este trabajo es caracterizar a las empresas que colaboran con CT. Para ello definiremos el perfil de las empresas que colaboran con CT con relación a las que lo hacen con empresas, ya sean Clientes o Proveedores. A continuación procederemos a describir las variables con las que se han realizado las diversas estimaciones. Conviene remarcar que en nuestra muestra de estudio desconocemos los proyectos que han llevado a cabo las empresas y, lógicamente, la vía por la que se han desempeñado (interna, externa y/o mixta). Tampoco nos permiten identificar qué motiva a una empresa a colaborar14. Lo que sí sabemos es cuando una empresa ha hecho actividades de I+D, si las ha contratado y/o si ha colaborado tecnológicamente y con quién (proveedor, cliente y CT15). Los datos también nos aportan una diversidad de variables empresariales y sectoriales. Antes de precisar las variables consideradas en el análisis, distinguiendo su carácter dependiente o independiente, y la muestra utilizada; queremos resaltar un aspecto que entendemos relevante: sólo tenemos datos de un periodo. Ello implica que sólo vamos a poder señalar variables internas y externas presentes en el periodo que se estableció el acuerdo con un tipo de socio específico. 2.1. Las variables que configuran los diferentes modelos. Para la estimación de las características de las empresas que colaboran tecnológicamente con CT hemos construido las siguientes variables dependientes y explicativas. Variables dependientes. Para centrarnos en el socio de la colaboración, definiremos tres variables binarias: PROVEEDOR, CLIENTE y CT. Estas tres variables cualitativas están codificadas como 1 14 Cassiman & Veugelers (1998b) y Bayona (2000) establecían las motivaciones a colaborar, de forma indirecta, a partir de información cualitativa sobre los objetivos y dificultades del proceso innovador. 15 La ESEE incluye la colaboración con CT y Universidades en un mismo ítem. 14 cuando la empresa ha establecido un acuerdo de colaboración con un proveedor, un cliente o un CT. La codificación es 0 si no se ha establecido ningún tipo de colaboración16. Estas variables no son excluyentes, es decir, si una empresa manifiesta haber colaborado con un proveedor (PROVEEDOR = 1), no significa que no haya colaborado con un cliente o un CT. De ahí que para afinar los perfiles empresariales según el socio tecnológico, hemos creado las variables que recogen la colaboración exclusiva con un tipo de socio (SOLOCT, SOLPROV y SOLCLIEN). En este caso, haber colaborado con un socio implicará no haberlo hecho con ninguno de los otros. Variables explicativas. Como hemos expuesto en el marco teórico, pretendemos ver el efecto de algunos factores empresariales y sectoriales sobre el perfil de la empresa que colabora con CT. Así pues, agruparemos las variables explicativas dentro de dos categorías: variables representativas de las características de la empresa y variables representativas del entorno en el que la empresa desarrolla su actividad. Como control de las características de la empresa incluimos las siguientes variables: - TAM_PE / TAM_GRAN. El tamaño de la empresa se recogerá a través de dos variables binarias. TAM_PE señala aquellas empresas con menos de 50 trabajadores y TAM_GRAN indica la empresa que tiene 250 o más trabajadores. La categoría omitida son las empresas medianas (entre 50 y 250 trabajadores). Se han seleccionado estas dos variables para ver si se pueden capturar efectos no lineales del tamaño (como plantean Cassiman & Veugelers, 1998a). También se ha medido el tamaño a través de la cifra de ventas sin que los resultados fueran muy diferentes. - DEPARTID. Con esta variable tratamos de capturar la capacidad tecnológica de las empresas a través de si disponen de un departamento de I+D. De tipo cualitativo, toma el valor “1” cuando la empresa tiene departamento de I+D y “0” si no lo tiene. En otras pruebas tratamos de medir la capacidad tecnológica de la empresa a partir del 16 También se recoge la posibilidad de haber cooperado con un competidor, pero el escaso número de estas colaboraciones nos ha llevado a descartarlo de su análisis como ya ocurre en Cassiman & Veugelers (1998b) o Bayona (2000). 15 porcentaje de personal cualificado en el departamento de I+D, sin que supusiera ningún cambio significativo. - PROPIND. Variable binaria que recoge si la empresa ha registrado propiedad intelectual (patentes y/o modelos de utilidad) durante 1998. La usaremos para capturar si la motivación de coordinar flujos de información está detrás de la colaboración tecnológica. De forma más concreta, la usaremos para señalar distintos niveles de confianza según el tipo de socio tecnológico. - TOTALME. Con esta variable tratamos de recoger si la diversificación afecta a la probabilidad de colaborar tecnológicamente. De tipo cuantitativo, recoge el número de mercados en los que está presente la empresa y que de forma agregada le supongan, al menos, el 50 % de las ventas totales. - FIN_PUB. Esta variable refleja si la empresa ha obtenido financiación pública para desarrollar alguna actividad de innovación tecnológica (1 indica que la empresa ha obtenido esta ayuda y 0 que no). - SERVTEC. Es una variable binaria que recoge si la empresa ha contratado servicios tecnológicos orientados al proceso industrial (servicios de información científica y técnica, así como esfuerzos de asimilación de tecnologías importadas). - STECPROD. De la misma naturaleza que la anterior, trata de capturar el mismo efecto pero con servicios tecnológicos orientados a la mejora de los productos (diseño, control de calidad o estudios de mercado para la comercialización de nuevo productos). - EXPORTO. Es una variable binaria que recoge la actividad exportadora de la empresa: 1 si la empresa exporta y 0 si no lo hace. Siguiendo a Martínez y Salas (1999), el análisis empírico incluirá la participación mayoritaria de empresas extranjeras en el capital como una variable de control. La idea es que la presencia de capital extranjero podría comportar un cambio en la actitud de la empresa a colaborar con un CT. 16 - PARTEXTR. Con esta variable binaria se mide si los accionistas son mayoritariamente extranjeros (1 indica que la empresa tiene más del 50 % de accionistas extranjeros y 0 que no). Para controlar las características referidas al entorno y sector en el que opera la empresa introducimos las siguientes variables: - BAJA_TEC/ ALTA_TEC. Se trata de variables cualitativas que tratan de capturar la intensidad tecnológica del sector en el que opera la empresa17 (ver en Anexo 2 esta clasificación). Estas categorías nos permiten agrupar a las empresas según el nivel tecnológico del sector al que pertenecen, recogiendo (en parte) conceptos como la oportunidad tecnológica o el nivel de apropiabilidad. La categoría omitida es que la empresa pertenezca a un sector de intensidad tecnológica media. También probamos con la clasificación de Pavitt (1984), pero los resultados no mejoraban. Para capturar más efectos sectoriales testamos el efecto de la concentración del mercado y de la demanda sin que los resultados fueran satisfactorios. Por ello, no las hemos incluido. 2.2. Muestra. Los datos utilizados en este estudio provienen de la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales (ESEE) para el año 1998. Esta base de datos es un estudio detallado de las empresas españolas, presentando información sobre particularidades tecnológicas de la empresa, pero también sobre su actividad productiva y comercial, el personal e, incluso, algunos datos contables. La encuesta para 1998 es la primera que también recoge si una empresa ha colaborado tecnológicamente y con quién18. En cambio, no recoge si la empresa ya había colaborado en el pasado, ni un desglose por proyectos. 17 Seguimos el criterio de la OCDE según el cuál un sector es de intensidad tecnológica alta cuando más del 25 % de las empresas son innovadoras, si estas representan entre el 10 y el 25 % será un sector de intensidad media y si representan menos del 10 % el sector es de intensidad tecnológica baja. Esta clasificación es la usada por Hagedoorn (1993), García Canal (1995) y Bayona (2000). 18 Cabe señalar que la ESEE no especifica en el cuestionario qué entiende por colaboración. Así pues, esto puede que en una misma categoría se estén recogiendo relaciones CT’s – empresas que no son colaboraciones en un sentido estricto. 17 Para el año 1998 había 3.072 empresas encuestadas, aunque sólo hemos trabajado con 1.743 observaciones ya que hemos eliminado aquellas empresas de las que no se disponía de la mayoría de variables básicas. Los descriptivos de estas 1.743 empresas se muestran en las tablas 5 y 6 del anexo. 2.3. Metodología utilizada. Para analizar las predicciones planteadas utilizaremos los modelos de elección LOGIT. Dado que nuestras variables dependientes son dicotómicas hemos considerado que esta opción, junto a los modelos PROBIT, era la más adecuada. Si bien plantean unas distribuciones de probabilidad diferentes para la perturbación aleatoria (logística en los logit y normal estándar en los probit), ambos modelos dan lugar, en la mayoría de los casos, a las misma conclusiones19 (Liao, 1994). En cada regresión aportaremos los descriptivos de cada variable explicativa para cada categoría de la variable dependiente (0, 1). Hecho esto, recogemos los resultados del contraste de la U de Mann-Whitney para ver si, tomando como unidad de agrupación a la variable dependiente, las dos muestras resultantes se distribuyen de igual forma. 2.4. Resultados. Una vez establecido el marco teórico, descritas las variables y la muestra y presentada la metodología que aplicaremos, ya sólo nos falta alcanzar el objetivo que nos hemos planteado: caracterizar las empresas que colaboran con CT. Para tratar de detectar las diferentes características entre las empresas que colaboran con CT, proveedores y clientes; procederemos en dos etapas: en la primera detallaremos los factores que caracterizan a las empresas que colaboran con cada tipo de socio, permitiendo que se haya colaborado con más de un socio; y en la segunda sólo estimaremos las características de las empresas que colaboran exclusivamente con cada socio. Trataremos de ver si se refuerzan ambas estimaciones. 19 Hemos hecho alguna prueba y, con los datos que disponemos, no mostraron resultados distintos. Según Gracia Díez (1988), a no ser que tengamos muestras muy grandes (con bastantes observaciones en las colas) los modelos probit y logit deben conducirnos a resultados muy similares. 18 En la primera tomaremos la submuestra de empresas que han manifestado haber colaborado tecnológicamente (N=589). Analizaremos si las variables explicativas muestran distinto grado (y signo) de influencia sobre la probabilidad de colaborar con un CT, cliente o proveedor. En esta primera estimación se harán las estimaciones recogiendo aquellas empresas que declaran haber colaborado con un socio aunque no sea el único (por ejemplo, tomaremos las 392 empresas que colaboran con CT, aunque dentro de ellas haya 254 que también han colaborado con otros socios). De todas formas, esta estimación ya nos permitirá apuntar los primeros rasgos de las empresas que colaboran con un determinado socio. Sin embargo, asumimos que se mezclarán influencias de cada uno de los socios con los que se ha colaborado simultáneamente. Por ello, efectuaremos un segundo análisis en el que sólo tomaremos aquellas empresas que declaran haber colaborado con un socio específico (N = 231). De estas empresas, 138 colaboran sólo con CT, 62 sólo con Proveedores y 31 sólo con Clientes. Con esta última estimación acabaremos de perfilar las características específicas de las empresas que colaboran con un CT y diferenciarlas del resto. Por último comentar que para comprobar la robustez de los resultados se han hecho estimaciones según el tipo de socio en distintas submuestras (empresas innovadoras y no innovadoras; innovadoras en producto y en proceso, por grupos de tamaño y de sector). Sin embargo, los resultados se mantenían robustos por lo que no hemos incorporado las estimaciones al trabajo. 2.4.1. Análisis en la submuestra de empresas que colaboran. Como ya hemos apuntado, en estas estimaciones el hecho de estar colaborando con un socio no significará que no haya colaborado con otro /s. Probabilidad de colaborar con un CT. En la Tabla 7 del anexo, el contraste de la U de Mann – Whitney nos permite observar importantes diferencias entre las dos submuestras. Entrando en la estimación logística queremos resaltar la significatividad de la prueba de la Chi cuadrado como señal de robustez del modelo. En este caso, pero, no hay mejora en la capacidad predictiva del modelo estimado (67.57 %) con respecto al trivial (67 %). 19 De todas formas en esta etapa no nos interesa tanto el porcentaje de clasificación como constatar la validez del modelo a través de la Chi cuadrado (y lo hemos hecho) y, especialmente, detectar aquellas variables más significativas para discriminar entre los distintos socios tecnológicos. En este sentido observamos que las empresas que colaboran con CT tienen un tamaño significativamente superior al del resto de empresas que colaboran y su capacidad tecnológica es menor. También es destacable que quien contrata servicios tecnológicos (de proceso) y obtiene financiación pública tiene una probabilidad superior de colaborar con un CT. Asimismo remarcamos la influencia positiva y significativa que tiene el hecho de pertenecer a un sector de baja intensidad tecnológica (rompiendo con la asociación de “colaborar con un Centro de Investigación es una señal de hacer investigación básica”). Como un resultado “extraño” señalamos la significatividad de la participación extranjera. Decimos extraño pues esta variable no ha salido significativa en el contraste muestral. Anticipando alguna colinealidad hemos eliminado esta variable y repetido la estimación sin que cambiaran los resultados del modelo ni su robustez. Probabilidad de colaborar con un Proveedor y un Cliente. Tanto en el análisis de la colaboración con Proveedores como con Clientes (Tablas 8 y 9 del anexo), el contraste de la U de Mann – Whitney nos señala que las submuestras que permiten generar son significativamente distintas en bastantes variables. Comparando con la colaboración con CT es destacable que las empresas que colaboran con proveedores o con clientes se caracterizan por una mayor capacidad tecnológica. Por su parte, las empresas que colaboran con proveedores se caracterizan, adicionalmente, por proteger los resultados innovadores, estar participadas por capital extranjero y por no formar parte de sectores de alta intensidad tecnológica. Esta última variable, sin embargo, nos plantea los mismos problemas que la participación extranjera en el caso de los CT: no es significativa en el contraste muestral y sí en el logístico. De nuevo, una estimación sin incluir esta variable nos ha permitido reforzar que no había diferencias significativas. En cuanto a los aspectos peculiares de la colaboración con clientes quisiéramos destacar la importancia de la diversificación (un resultado lógico, por otro lado), no formar parte de 20 sectores de baja intensidad tecnológica y no obtener recursos públicos. Esta variable también presenta el mismo problema que hemos planteado en los dos casos anteriores. De nuevo, una estimación sin incluir a esta variable permite reforzar la bondad del modelo. Después de este primer análisis ya tenemos un primer perfil de las empresas que colaboran con CT. Pero, como hay muchas empresas que colaboran simultáneamente con varios socios, es fácil que haya efectos compensados y otros que no acaben de separar bien las características de las empresas. Esto lo queremos acabar de pulir con las últimas estimaciones. 2.4.2. Submuestra de empresas que han colaborado exclusivamente con un tipo de socio. Con el fin de matizar los resultados anteriores y eliminar efectos cruzados procederemos a replicar las estimaciones anteriores en la submuestra de empresas que han colaborado exclusivamente con un tipo de socio (N = 231). Entendemos que con esta prueba podremos concluir con las características específicas de las empresas que colaboran con CT. En esta última estimación (ver tabla 10) ya no añadimos los decriptivos y el contraste de la U de Mann – Whitney porque apenas aporta nada nuevo con respecto al caso anterior. Nos hemos centrado en la regresión logística y se refuerzan los resultados obtenidos con anterioridad, además de consolidarse el modelo. La Chi cuadrado de las tres estimaciones continúa siendo significativa al 99 %. Además, la especificación del tipo de socio nos ha permitido mejorar la capacidad predictiva del modelo. En la submuestra estimada, las empresas que colaboran con CT representan el 60 % y el modelo predice correctamente un 72.73%. La mejora es aún más sustancial en el caso de los proveedores (66.67 % versus un 27 %) y clientes (80.52 % versus un 13 %). En cuanto a las variables significativas, observamos lo siguiente: Las empresas que se caracterizan por una menor capacidad tecnológica (con respecto a las empresas que colaboran con otros socios), obtener recursos públicos y pertenecer a sectores de baja intensidad tecnológica tienen una mayor probabilidad de colaborar con CT. 21 Las empresas que tienen una mejor capacidad tecnológica (tienen un departamento de I+D), están participadas por capital extranjero y no forman parte de sectores de alta intensidad tecnológica tienen una mayor probabilidad de colaborar con Proveedores. Por último, las empresas de tamaño pequeño, que disponen de departamento de I+D, diversificadas, sin participación extranjera, que no obtienen recursos públicos y situadas en sectores de media y alta intensidad tecnológica, tienen una mayor probabilidad de colaborar con Clientes. 3. DISCUSIÓN. Como resumen de los principales resultados, en la tabla 11 del anexo mostramos las variables que han resultado significativas (y el signo) en las estimaciones de la probabilidad de colaborar tecnológicamente según el tipo de socio. Presentamos una doble columna para mostrar los resultados de las dos estimaciones realizadas (en la primera columna se ofrece el signo de la estimación en la submuestra de empresas que colaboran y en la segunda el de la submuestra de empresas que colaboran con un socio concreto) y sombreamos los resultados que se confirman en ambas. La pregunta que nos formulábamos al inicio del trabajo la trataremos de responder a través del contraste de las hipótesis formuladas en el marco teórico. En el análisis se trató de recoger la incidencia de variables clásicas como son el tamaño de la empresa y las características tecnológicas del sector. Con respecto al tamaño parece que las empresas que acuden a CT tienen un tamaño medio o grande. Este resultado va en la línea de la propuesta de Cassiman & Veugelers (1998b) quienes sostienen que el tamaño empresarial influirá positivamente en la probabilidad de cooperar tecnológicamente. Su argumento es que las empresas pequeñas tienen menos proyectos que se llevan a cabo simultáneamente y, por tanto, no pueden alcanzar las mismas economías de escala y gama que una gran empresa. Por tanto, nuestra primera hipótesis no parece confirmarse. Aquí tal vez se pudiera investigar si las que habrían ido a CT serían probablemente las de tamaño medio y las que habrían acudido a Universidades serían las de mayor tamaño. Sin embargo, esta comprobación no la hemos podido realizar puesto que, como ya se ha señalado anteriormente, la ESEE engloba en una misma categoría la colaboración con estas dos 28 García Canal, E. (1995). “Acuerdos de cooperación en I+D en España: un análisis empírico”. Revista Asturiana de Economía, Nº 4, pp 195-207. Gracia Díez, M. 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Número de trabajadores % Empresas Innovadoras % Empresas Innovadoras que hacen I+D % Empresas Innovadoras con dpt. de I+D TOTAL 9.56 % 24.94 % 17.02 % Menos de 5 4.45 % 8.83 % 4.71 % De 5 a 19 13.65 % 17.94 % 11.2 % De 20 a 49 22.61 % 33.01 % 19.91 % De 50 a 199 39.15 % 56.97 % 44.91 % De 200 y más 69.61 % 76.94 % 66.21 % Fuente: Elaboración propia a partir de la Encuesta sobre Innovación Tecnológica. INE 1996. Tabla 3: Empresas innovadoras por agrupación sectorial. Clasificación de la OCDE. Baja Tecnología. Media Tecnología. Alta Tecnología. Empresas industriales Empresas innovadoras (EIN) % EIN 82,419 5,535 6.72 % 71,801 8,812 12.27 % 6,133 1,755 28.62 % Fuente: Elaboración propia a partir de la Encuesta sobre Innovación Tecnológica. INE 1998. Tabla 4. Actividades de I+D de las empresas que han colaborado tecnológicamente. Número % sobre las que colaboran No ha realizado ni contratado actividades de I+D. 76 12.9 % Sólo ha realizado actividades de I+D internas. 200 34 % Sólo ha contratado actividades de I+D externas. 43 7.3 % Ha realizado y ha contratado actividades de I+D. 270 45.8 % Fuente: Elaboración propia a partir de datos de ESEE 1998. 31 Tabla 5: Descripción de las variables dependientes. Variables Dependientes Número % muestra La empresa colaboró tecnológicamente en 1998. 589 33.8 % CT-UNIV. Colaboró con CT y/o Universidades 392 22.5 % PROVEEDOR. Colaboró con Proveedores. 377 21.6 % CLIENTE. Colaboró con clientes 305 17.5 % SOLOCT. Colaboró exclusivamente con CT y/o Universidades 138 7.9 % SOLPROV. Colaboró exclusivamente con Proveedores. 62 3.6 % SOLCLIEN. Colaboró exclusivamente con Clientes. 31 1.8 % Tabla 6: Descripción de las variables explicativas. Variables Explicativas. Media* TAM_PE. Empresas con menos de 50 trabajadores. 51.3 % TAM_GRAN. Empresas con 250 o más trabajadores. 24.1 % DEPARTID. Empresas con departamento de I+D. 33.6 % TOTALME. Número de mercados en los que se coloca, al menos, el 50% de las ventas. 2.065 (1.216) EXPORTO. La empresa exportó en 1998 64 % PROPIND. La empresa registró propiedad industrial en 1998. 8.7 % PARTEXTR. La empresa está participada en más del 50 % por accionistas extranjeros. 18.2 % SERVTEC. La empresa recibió servicios tecnológicos orientados al proceso industrial. 28.9 % STECPROD. La empresa recibió servicios tecnológicos orientados al producto 59.9 % FIN_PUB. La empresa recibió financiación pública 10.2 % BAJA_TEC. La empresa pertenece a un sector de Baja tecnología (según OCDE) 35.7 % ALTA_TEC. La empresa pertenece a un sector de Alta tecnología (según OCDE) 14.4 % * Entre paréntesis figura la desviación típica de las variables cuantitativas. 32 Tabla 7. Probabilidad de colaborar con un CT. Submuestra de empresas que colaboran. No Colabora con CT Colabora con CT N = 197 N = 392 Z Modelo (CT-UNIV) Chi cuadrado modelo: 114.19 *** % Predicciones correctas: 67.57 % TAM_PE. 0.32 0.14 -5.220 *** -0.808 (0.291) *** TAM_GRAN 0.37 0.59 -4.948 *** 0.695 (0.238) *** DEPARTID 0.88 0.75 -3.773 *** -1.647 (0.285) *** TOTALME 2.44 2.48 -0.331 -0.030 (0.076) EXPORTO 0.84 0.91 -2.254 ** 0.270 (0.333) PROPIND 0.14 0.18 -1.354 0.186 (0.276) PARTEXTR 0.36 0.32 -1.008 -0.629 (0.231) *** SERVTEC 0.48 0.66 -4.17 *** 0.537 (0.212) ** STECPROD 0.90 0.89 -0.494 -0.293 (0.335) FIN_PUB 0.15 0.33 -4.669 *** 1.078 (0.250) *** BAJA_TEC 0.15 0.23 -2.326 ** 0.756 (0.264) *** ALTA_TEC 0.21 0.28 -1.899 * 0.371 (0.242) Constante 1.361 (0.505) *** Niveles de significación. *** p< 0.01; ** p<0.05; * p<0.1. Tabla 8. Probabilidad de colaborar con un Proveedor. Submuestra de empresas que colaboran. No Colabora Proveedores Colabora con Proveedores N = 212 N = 377 Z Modelo (PROVEEDOR) Chi cuadrado modelo: 107.9 *** % Predicciones correctas: 71.48 %: TAM_PE. 0.25 0.17 -2.556 ** -0.069 (0.292) TAM_GRAN 0.43 0.56 -2.928 *** 0.183 (0.230) DEPARTID 0.59 0.91 -9.224 *** 1.943 (0.247) *** TOTALME 2.37 2.52 -1.395 0.008 (0.075) EXPORTO 0.85 0.90 -1.751 * -0.238 (0.323) PROPIND 0.09 0.21 -3.748 *** 0.861 (0.294) *** PARTEXTR 0.26 0.37 -2.830 *** 0.595 (0.228) *** SERVTEC 0.54 0.64 -2.350 ** 0.194 (0.211) STECPROD 0.86 0.91 -1.868 * 0.087 (0.318) FIN_PUB 0.24 0.29 -1.530 -0.347 (0.230) BAJA_TEC 0.24 0.19 -1.500 -0.285 (0.248) ALTA_TEC 0.27 0.25 -0.717 -0.562 (0.235) ** Constante -1.021 (0.470) 33 Tabla 9. Probabilidad de colaborar con un Cliente. Submuestra de empresas que colaboran. No Colabora Clientes Colabora con Clientes N = 284 N = 305 Z Modelo (CLIENTE) Chi cuadrado modelo: 106.94 *** % Predicciones correctas: 68.76 %: TAM_PE. 0.21 0.19 -0.534 0.326 (0.297) TAM_GRAN 0.49 0.53 -1.005 -0.111 (0.221) DEPARTID 0.66 0.92 -7.883 *** 1.928 (0.267) *** TOTALME 2.34 2.58 -2.306 ** 0.139 (0.072) * EXPORTO 0.86 0.90 -1.602 0.221 (0.331) PROPIND 0.16 0.17 -0.498 -0.120 (0.245) PARTEXTR 0.30 0.37 -1.837 * 0.153 (0.212) SERVTEC 0.56 0.64 -1.967 ** 0.229 (0.206) STECPROD 0.89 0.90 -0.297 -0.278 (0.321) FIN_PUB 0.26 0.29 -0.856 -0.398 (0.215) * BAJA_TEC 0.31 0.11 -5.728 *** -1.248 (0.248) *** ALTA_TEC 0.22 0.29 -2.039 ** 0.057 (0.222) Constante -1.610 (0.490) *** Tabla 10. Características de las empresas que colaboran en exclusiva con un socio. Colaboran con Centros Tecnológicos (SOLOCT). Chi cuadrado: 92.22 *** % Pred. Correctas: 72.73 % Colaboran con Proveedores (SOLPROV) Chi cuadrado: 49.92 *** % Pred. Correctas: 66.67 % Colaboran con Clientes (SOLCLIEN) Chi cuadrado: 64.10 *** % Pred. Correctas: 80.52 % TAM_PE. -0.354 (0.484) -0.709 (0.482) 2.116 (0.736) *** TAM_GRAN 0.228 (0.410) -0.519 (0.404) 0.917 (0.644) DEPARTID -3.171 (0.450) *** 2.442 (0.493) *** 3.036 (0.802) *** TOTALME -0.092 (0.143) -0.125 (0.144) 0.361 (0.186) * EXPORTO 0.127 (0.569) -0.512 (0.550) 1.245 (0.893) PROPIND -0.374 (0.481) 0.714 (0.483) -0.620 (0.884) PARTEXTR -0.422 (0.416) 0.828 (0.404) * -1.023 (0.601) * SERVTEC 0.586 (0.377) -0.611 (0.377) 0.068 (0.511) STECPROD -0.680 (0.611) -0.094 (0.611) 1.709 (1.158) FIN_PUB 1.230 (0.433) *** -0.430 (0.433) -1.617 (0.754) ** BAJA_TEC 1.318 (0.438) *** -0.254 (0.415) -3.162 (1.096) *** ALTA_TEC 0.224 (0.444) -0.806 (0.473) * 0.961 (0.561) * Constante 2.541 (0.893) *** -1.305 (0.827) -8.223 (1.864) *** Niveles de significación. *** p< 0.01; ** p<0.05; * p<0.1. 34 Tabla 11. Un perfil de las empresas que colaboran tecnológicamente y según el tipo de socio. Colaborar con Centros Tecnológicos Colaborar con Proveedores Colaborar con Clientes -TAM_PE TAM_PE + +TAM_GRAN -DEPARTID - + DEPARTID + + DEPARTID + +TOTALME + +PROPIND -PARTEXTR +PARTEXTR +PARTEXTR - +SERVTEC +FIN_PUB + - FIN_PUB - +BAJA_TEC + - BAJA_TEC - -ALTA_TEC -ALTA_TEC + 35 Issues: 95/1 Productividad del trabajo, eficiencia e hipótesis de convergencia en la industria textilconfección europea Jordi López Sintas 95/2 El tamaño de la empresa y la remuneración de los máximos directivos Pedro Ortín Ángel 95/3 Multiple-Sourcing and Specific Investments Miguel A. García-Cestona 96/1 La estructura interna de puestos y salarios en la jerarquía empresarial Pedro Ortín Ángel 96/2 Efficient Privatization Under Incomplete Contracts Miguel A. García-Cestona Vicente Salas-Fumás 96/3 Institutional Imprinting, Global Cultural Models, and Patterns of Organizational Learning: Evidence from Firms in the Middle-Range Countries Mauro F. Guillén (The Wharton School, University of Pennsylvania) 96/4 The relationship between firm size and innovation activity: a double decision approach Ester Martínez-Ros (Universitat Autònoma de Barcelona) José M. Labeaga (UNED & Universitat Pompeu Fabra) 96/5 An Approach to Asset-Liability Risk Control Through Asset-Liability Securities Joan Montllor i Serrats María-Antonia Tarrazón Rodón 97/1 Protección de los administradores ante el mercado de capitales: evidencia empírica en España Rafael Crespí i Cladera 97/2 Determinants of Ownership Structure: A Panel Data Approach to the Spanish Case Rafael Crespí i Cladera 97/3 The Spanish Law of Suspension of Payments: An Economic Analysis From Empirical Evidence Esteban van Hemmen Almazor 98/1 Board Turnover and Firm Performance in Spanish Companies Carles Gispert i Pellicer 98/2 Libre competencia frente a regulación en la distribución de medicamentos: teoría y evidencia empírica para el caso español Eva Jansson 98/3 Firm’s Current Performance and Innovative Behavior Are the Main Determinants of Salaries in Small-Medium Enterprises Jordi López Sintas y Ester Martínez Ros 36 98/4 On The Determinants of Export Internalization: An Empirical Comparison Between Catalan and Spanish (Non-Catalan) Exporting Firms Alex Rialp i Criado 98/5 Modelo de previsión y análisis del equilibrio financiero en la empresa Antonio Amorós Mestres 99/1 Avaluació dinàmica de la productivitat dels hospitals i la seva descomposició en canvi tecnològic i canvi en eficiència tècnica Magda Solà 99/2 Block Transfers: Implications for the Governance of Spanish Corporations Rafael Crespí, and Carles Gispert 99/3 The Asymmetry of IBEX-35 Returns With TAR Models M.ª Dolores Márquez, César Villazón 99/4 Sources and Implications of Asymmetric Competition: An Empirical Study Pilar López Belbeze 99/5 El aprendizaje en los acuerdos de colaboración interempresarial Josep Rialp i Criado 00/1 The Cost of Ownership in the Governance of Interfirm Collaborations Josep Rialp i Criado, i Vicente Salas Fumás 00/2 Reasignación de recursos y resolución de contratos en el sistema concursal español Stefan van Hemmen Alamazor 00/3 A Dynamic Analysis of Intrafirm Diffusion: The ATMs Lucio Fuentelsaz, Jaime Gómez, Yolanda Polo 00/4 La Elección de los Socios: Razones para Cooperar con Centros de Investigación y con Proveedores y Clientes Cristina Bayona, Teresa García, Emilio Huerta 00/5 Inefficient Banks or Inefficient Assets? Emili Tortosa-Ausina 01/1 Collaboration Strategies and Technological Innovation: A Contractual Perspective of the Relationship Between Firms and Technological Centers Alex Rial, Josep Rialp, Lluís Santamaria 01/2 Modelo para la Identificación de Grupos Estratégicos Basado en el Análisis Envolvente de Datos: Aplicación al Sector Bancario Español Diego Prior, Jordi Surroca. 01/3 Seniority-Based Pay: Is It Used As a Motivation Device? Alberto Bayo-Moriones. 01/4 Calidad de Servicio en la Enseñanza Universitaria: Desarrollo y Validación de una Escala de Medida. Joan-Lluís Capelleras, José Mª Veciana. 37 01/5 Enfoque Estructural vs. Recursos y Capacidades: Un Estudio Empírico de los Factores Clave de Éxito de las Agencias de Viajes en España. Fabiola López-Marín, José M.ª Veciana. 01/6 Opción de Responsabilidad Limitada y Opción de Abandonar: Una Integración para el Análisis del Coste de Capital. Neus Orgaz. 01/7 Un Modelo de Predicción de la Insolvencia Empresarial Aplicado al Sector Textil y Confección de Barcelona (1994-1997). Antonio Somoza López 01/8 La Gestión del Conocimiento en Pequeñas Empresas de Tecnología de la Información: Una Investigación Exploratoria. Laura E. Zapata Cantú. 01/9 Marco Institucional Formal de Creación de Empresas en Catalunya: Oferta y Demanda de Servicios de Apoyo David Urbano y José María Veciana. 02/1 Access as a Motivational Device: Implications for Human Resource Management. Pablo Arocena, Mikel Villanueva. 02/2 Efficiency and Quality in Local Government. The Case of Spanish Local Authorities M.T. Balaguer, D. Prior, J.M. Vela 02/3 Single Period Markowitz Portfolio Selection, Performance Gauging and Duality: A variation on Luenberger’s Shortage Function Walter Briec, Kristiaan Kerstens, Jean Baptiste Lesourd. 02/4 Innovación tecnológica y resultado exportador: un análisis empírico aplicado al sector textil-confección español Rossano Eusebio, Àlex Rialp Criado 02/5 Caracterización de las empresas que colaboran con centros tecnológicos Lluís Santamaria, Miguel Ángel García Cestona, Josep Rialp