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ESTUDIO DE LA INFLUENCIA DE LA INNOVACIÓN, GESTIÓN DE LA CALIDAD Y ESTRATEGIA EN LOS RESULTADOS EMPRESARIALES Proyecto Fin de Carrera Autor: Jorge Jimeno Bernal Director: Jesús Pastor Tejedor Titulación: Ingeniería Industrial – Curso 2010/11 Dpto. de Dirección y Organización de Empresas Escuela de Ingeniería y Arquitectura de Zaragoza Universidad de Zaragoza Fecha de entrega: Junio 2011 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales RESUMEN Mucha gente se ha preguntado si la gestión de la calidad y la innovación en las empresas son conceptos contrapuestos. En los últimos años se han escrito varios artículos desmintiendo esta hipótesis y defendiendo que una gestión de la calidad bien implantada puede favorecer ciertas innovaciones en los procesos de la empresa y que, del mismo modo, se pueden realizar innovaciones en los productos sin perder por ello calidad. El presente Proyecto Fin de Carrera es un estudio acerca de la innovación en las empresas donde se busca hallar las relaciones más relevantes entre la forma de innovar, el trato que se le da a los temas referentes a la calidad y los resultados empresariales obtenidos. Con ello se espera poder llegar a establecer un modelo global que identifique los aspectos esenciales y las conexiones entre innovación y calidad para poder llegar a conclusiones que predigan cuál debe ser la forma de actuar de una empresa para lograr unos determinados objetivos. Para la realización del estudio primeramente se ha partido de investigaciones anteriores donde poder recoger distintas hipótesis e identificar las variables relevantes. Una vez concretadas estas se proponen varios modelos teóricos posibles que más tarde serán contrastados a partir de datos empíricos obtenidos de empresas reales. Para recopilar los datos se ha elaborado un cuestionario que posteriormente ha sido enviado a un total de 1464 empresas, de las cuales han contestado 83. A partir de estos datos, se procede a analizar los modelos planteados anteriormente usando el método de ecuaciones estructurales PLS, que permite evaluar modelos teóricos para validarlos o rechazarlos según si cumplen o no una serie de criterios establecidos. La última parte del estudio se dedica a buscar si existen diferencias en la forma de actuar de las empresas en función de cuál sea su estrategia. Para realizar esta parte se ha pedido a las empresas que identifiquen cuáles son los aspectos principales de su estrategia y se han aplicado varios análisis de correlación a las distintas variables para poder observar los cambios relevantes y así obtener conclusiones de cuáles son las diferencias en la forma de trabajar de cada tipo de empresa. 2 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Agradecimientos Me gustaría dar las gracias primeramente al director del proyecto, Jesús Pastor Tejedor, por su gran interés por la investigación y la enseñanza, ya que sin su ayuda y dedicación no se habría podido sacar este proyecto adelante. Durante mi vida académica he tenido la oportunidad de dar clase con gran cantidad de profesores, cada uno con una formación distinta y un carácter propio, pero independientemente de esto, lo que realmente llega a marcar a los alumnos es el dar clase con gente a la que le guste su trabajo y muestre verdadero interés por la docencia, no limitándose impartir meras lecciones teóricas sino implicándose con los asistentes para poder enseñar los aspectos prácticos que se usan en la vida real y fomentar la curiosidad de las personas que, al fin y al cabo, es lo que mueve el mundo. Otro gran punto de apoyo para mi imprescindible durante los años de carrera han sido mis amigos y compañeros de clase. Tener alrededor a gente en la que confiar y que pueda ayudarte a superar tus puntos débiles marca la diferencia entre el éxito y el fracaso, por lo que desde mi punto de vista nunca hay que menospreciar las relaciones con los demás ya que son las que realmente nos ayudan a salir adelante en los momentos determinantes de nuestras vidas. Por último, tengo que agradecerles a mis padres que me hayan apoyado en todo momento y nunca hayan dudado de mi. Ser padre no es una tarea fácil y a veces es difícil apreciar esa labor desde el punto de vista de un hijo. Muchas gracias por todo. 3 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ TABLA DE CONTENIDOS 1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................................6 2. VISIÓN ACTUAL..............................................................................................................8 2.1 Conceptos generales ..........................................................................................8 2.1.1 Innovación .....................................................................................................8 2.1.2 Calidad ...........................................................................................................9 2.1.3 Estrategia Empresarial ..................................................................................9 2.2 Revisión bibliográfica........................................................................................10 2.2.1 Cultura Empresarial .....................................................................................10 2.2.2 Innovación Abierta, Información e I+D.........................................................12 2.2.3 Compatibilidad entre Innovación y Calidad..................................................13 3. MODELOS A ESTUDIAR...............................................................................................14 3.1 Introducción a los Modelos Estructurales......................................................14 3.2 Selección de variables.......................................................................................14 3.3 Modelos a estudiar.............................................................................................16 3.3.1 Modelos A, B y C..........................................................................................17 3.3.2 Modelos D y E..............................................................................................19 4. METODOLOGÍA.............................................................................................................20 4.1 Encuesta..............................................................................................................20 4.1.1 Características..............................................................................................20 4.1.2 Envío y realización.......................................................................................22 4.2 Métodos de análisis...........................................................................................23 4.2.1 Análisis de Fiabilidad y Factorial..................................................................23 4.2.2 Análisis Estructural.......................................................................................24 5. RESULTADOS................................................................................................................27 5.1 Análisis de los modelos propuestos................................................................27 5.1.1 Modelo A.......................................................................................................27 5.1.2 Modelo B......................................................................................................29 5.1.3 Modelo C......................................................................................................30 5.1.4 Modelo D......................................................................................................30 5.1.5 Modelo E......................................................................................................32 5.2 Evaluación de los resultados............................................................................33 5.2.1 Comparativa entre los modelos....................................................................33 5.2.2 Elección del modelo más satisfactorio.........................................................34 5.3 Influencia de la estrategia.................................................................................35 5.3.1 Introducción..................................................................................................35 5.3.2 Análisis y resultados.....................................................................................36 4 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 6. CONCLUSIONES...........................................................................................................37 6.1 Conclusiones......................................................................................................37 6.2 Futuros estudios................................................................................................39 ANEXO I: Enunciado de la encuesta................................................................................40 ANEXO II: Contestaciones y estadísticas de la encuesta.............................................45 ANEXO III: Resultados Modelo A.....................................................................................54 ANEXO IV: Resultados Modelo B.....................................................................................84 ANEXO V: Resultados Modelo C......................................................................................95 ANEXO VI: Resultados Modelo D...................................................................................106 ANEXO VII: Resultados Modelo E..................................................................................122 ANEXO VIII: Resultados evaluación..............................................................................131 ANEXO IX: Resultados según estrategia empresarial.................................................142 BIBLIOGRAFÍA.................................................................................................................148 5 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 1. INTRODUCCIÓN La dinámica de la sociedad actual, impulsada por el desarrollo de las nuevas tecnologías, hace que en las últimas décadas los mercados hayan empezado a cambiar cada vez más rápidamente. En la actualidad los consumidores están acostumbrados a demandar siempre productos con las últimas prestaciones, tomando por obsoletos todos aquellos que no incluyan las últimas novedades, además, se da por supuesto que la calidad de los productos comprados va a estar garantizada. Estas exigencias por parte de los clientes han hecho que las empresas se vean obligadas a buscar fórmulas para poder mantenerse a la altura de la competencia, mejorando y lanzando continuamente nuevos productos y servicios, sin que por ello se deba ver repercutida la calidad de los mismos. Vivimos en un mundo de cambio continuo. Si bien antes el éxito de una empresa consistía en saber ofrecer lo que el mercado demandaba, ahora eso ya no es suficiente: hay que anticiparse a las demandas futuras para lanzar los productos adecuados en el momento adecuado, y ofrecer el producto adecuado pasa por mejorar y adaptar periódicamente los procesos de fabricación, el diseño y las capacidades de los productos para aprovechar las ventajas competitivas que ofrecen las nuevas tecnologías. Una empresa que no quiera perder competitividad debe ser consciente de que es necesario adaptarse a la situación del mercado en cada momento e inculcar en sus trabajadores una filosofía de aprendizaje continuo que les permita comprender que los productos fabricados deben ser mejorados y actualizados frecuentemente, y que por lo tanto los puestos de trabajo también deben ser modificados de forma periódica. Por otra parte, no basta sólo con incorporar mejoras técnicas, sino que además hay que garantizar la calidad del producto implantando normas de calidad que por lo general implican el uso de técnicas de mejora continua, aseguramiento de la calidad, sistemas integrales de gestión de calidad, etc. Objetivos y alcance Este Proyecto Fin de Carrera se ha realizado por iniciativa del Departamento de Dirección y Organización de Empresas de la Universidad de Zaragoza, siendo enmarcado como una investigación acerca del funcionamiento de la innovación y gestión de calidad en las empresas. El objetivo del estudio es ayudar a comprender mejor las maneras que tienen las empresas de introducir mejoras acertadas y asegurar la calidad de sus productos sin perder competitividad por ello. La forma de abordar el tema será creando un modelo que contemple los aspectos fundamentales que una empresa debe seguir para lograr introducir innovaciones exitosas sin disminuir la calidad de los productos y teniendo en cuenta cuáles son los resultados empresariales deseados. Para introducir los conceptos previos se partirá de una base teórica donde se analizarán las teorías actuales más generalizadas, a partir de las cuáles poder establecer hipótesis. Una vez fijada la base se definirán las variables más influyentes necesarias en la introducción de mejoras exitosas en los productos y procesos, para posteriormente analizar su funcionamiento y repercusiones. Con estas variables se propondrán varios modelos teóricos que sinteticen los conceptos clave, relacionando la forma de innovar y gestionar la calidad con las innovaciones conseguidas y los resultados empresariales. 6 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ La validez de los modelos planteados será probada o refutada a partir de un cuestionario, que se ha realizado en forma de encuesta online y enviado por email separadamente a 1464 empresas vinculadas con el sector industrial con el objetivo de obtener datos acerca de su forma de trabajar, de las cuales han contestado un total de 83. Estos datos se han procesado usando técnicas estadísticas de ecuaciones estructurales (SEM) que permiten analizar las relaciones causales entre múltiples variables y estudiar modelos complejos a partir de datos empíricos. Por último, una vez examinado y definido el modelo que mejor se adapte al funcionamiento real de las empresas, se pasará a estudiar si existe algún cambio en las variables planteadas en función de cuál sea la estrategia seguida por la empresa. Analizando tanto los modelos como los cambios en sus variables se espera llegar a conclusiones acerca de cuál es la forma más acertada de enfocar los temas de la innovación y la calidad en las empresas para obtener resultados exitosos. Estructura El proyecto consta de los siguientes apartados: –Visión actual: Breve descripción de los conceptos generales y análisis bibliográfico de la situación y los estudios recientes sobre temas de Cultura Empresarial, I+D, Innovación Abierta y Sistemas de Gestión de la Calidad. –Modelos a estudiar : Se parte de una introducción al funcionamiento de los modelos estructurales para después pasar a definir las variables que se usarán en el estudio. Con las variables ya explicadas se procede a proponer varios modelos teóricos que se analizarán posteriormente. –Metodología: Resumen del método escogido para elaborar y enviar el cuestionario a las empresas y recopilar los datos obtenidos. En el apartado se detalla también cuáles son los análisis a realizar para la comprobación de los modelos, que empiezan con los análisis de fiabilidad y factorial usando la aplicación SPSS para asegurar la correcta adecuación de las variables elegidas. Una vez superados estos se realiza el análisis y evaluación de los modelos estructurales con la aplicación SmartPLS. –Resultados: Resumen de los análisis realizados a los modelos teóricos y comparación de los resultados para obtener el modelo que más se adecúe a los datos empíricos. Una vez definido el modelo definitivo se pasa a estudiar la influencia de la estrategia empresarial evaluando las correlaciones entre el tipo de estrategia seguido por la empresa y las variables definidas en los modelos. –Conclusiones: A partir de los resultados expuestos se intentará extraer conclusiones útiles que ayuden a las empresas a enfocar cuál es la mejor manera de estructurar la forma de innovar y gestionar la calidad en función de su situación y objetivos. –Anexos: En los dos primeros anexos se detalla el enunciado de la encuesta, las respuestas y datos estadísticos de las contestaciones, mientras que del Anexo III al IX se exponen los análisis de los modelos y la influencia de la estrategia empresarial. 7 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 2. VISIÓN ACTUAL 2.1 Conceptos generales A lo largo del estudio se van a tratar constantemente los conceptos de Innovación, Calidad y Estrategia Empresarial. Dado que es importante tener claro el significado que se le da a estas palabras, se va a proceder a definir cada una de ellas. 2.1.1 Innovación La dificultad de definir “Innovación” radica en que este concepto ha ido evolucionando a lo largo del tiempo y puede variar según el autor que lo defina. Una de las definiciones más comunes de Innovación dice que “La innovación es el proceso de integración de la tecnología existente y los inventos para crear o mejorar un producto, un proceso o un sistema. Innovación en un sentido económico consiste en la consolidación de un nuevo producto, proceso o sistema mejorado” (Freeman, 1982). De manera más general, se puede entender Innovación como la introducción de cambios que aporten novedades [1], sin embargo hay que matizar que no todos los cambios realizados pueden ser considerados innovaciones, sino que estos deben ir enfocados a generar valor, y además, las mejoras introducidas deben ser significativas. En el caso del entorno empresarial, la innovación se ha convertido en un elemento necesario para no perder competitividad. Dado que vivimos en una época donde los gustos y necesidades de los consumidores cambian muy rápido, es importante para las empresas mantener sus productos y servicios actualizados a la demanda actual, y para ello es necesaria una buena gestión del I+D. Mientras que la investigación busca obtener nuevos conocimientos, la innovación busca la forma acertada de aplicar estos conocimientos para añadir valor a los bienes y servicios generados. Comúnmente se clasifica la innovación según los siguientes criterios: Tipos de innovación Según su aplicación - Innovación en producto - Innovación en proceso Según su impacto - Innovaciones incrementales - Innovaciones radicales Tabla 1: Clasificación de la innovación. Depende de dónde se realice, la innovación se puede diferenciar entre innovación de producto y de proceso. En la innovación de producto las mejoras son introducidas a bienes o servicios con el objetivo de mejorar sus características, creando nuevas versiones de los productos ya existentes o lanzando productos completamente nuevos. Por otra parte, la innovación en proceso se dedica a introducir mejoras en los procesos 8 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ de fabricación para mejorar su eficiencia. Aparte de estas dos categorías, otras fuentes más técnicas diferencian también entre otros tipos de innovación [2], como es el caso de la innovación organizacional para mejoras en la organización y estructura de la empresa. Sin embargo, la mayoría de autores no hacen estas distinciones y se limitan a distinguir simplemente entre innovación en producto y en proceso, incluyendo en este segundo tipo todas las innovaciones tanto del proceso productivo como de la forma de trabajar de las empresas. Atendiendo a la clasificación según su impacto, las innovaciones incrementales son aquellas que introducen pequeñas mejoras, generalmente encaminadas a optimizar productos o procesos ya existentes, mientras que las innovaciones radicales implican cambios sustanciales en el funcionamiento de los productos o de los procesos de fabricación, que incluso a veces pueden llegar a generar nuevos segmentos de mercado. Debido a su trascendencia, las innovaciones radicales pueden llegar a cambiar completamente el equilibrio del mercado, mientras que las incrementales no suelen tener tanto peso. En la práctica, la mayor parte de las innovaciones que se realizan en las empresas son incrementales, dado que requieren menos inversión y se corre menos riesgo en el caso de que ocurran contratiempos. 2.1.2 Calidad Entendemos por Calidad a “las propiedades de un producto, proceso o servicio que le confieren aptitud para satisfacer las necesidades declaradas o implícitas del cliente” [3]. Para alcanzar este objetivo las empresas pueden usar múltiples herramientas para ayudar a controlar la calidad en las organizaciones (hojas de control, histogramas, diagramas de Pareto...), estas pueden usarse como parte de un Sistema de Gestión de Calidad o de forma independiente. Del mismo modo, existen otras herramientas complementarias más complejas que las anteriores para ayudar a asegurar la calidad: los procesos de Mejora Continua y Calidad Total, cuyo objetivo es asegurar la calidad en todo momento buscando defectos y revisando continuamente todas las posibles áreas de mejora. Los Sistemas de Gestión de Calidad son conjuntos de actividades coordinadas para dirigir y controlar una organización en lo relativo a la calidad. Estos sistemas incluyen apartados donde se define la política de calidad, los objetivos, la estructura de la organización, las responsabilidades, los procedimientos, controles y planificación de la calidad. Para verificar la correcta implementación de los sistemas de calidad existen estándares de gestión de calidad que permiten certificar el correcto funcionamiento de los sistemas implantados por las organizaciones mediante auditorías externas, como es el caso de la Norma ISO 9001. 2.1.3 Estrategia Empresarial Entendemos por Estrategia Empresarial al “conjunto de decisiones que determinan la coherencia de las iniciativas y reacciones de la empresa frente a su entorno” (Tabatoni y Jarioun, 1975). Para cualquier empresa, independientemente de su tamaño o sector, 9 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Innovación en procesos y en productos La variable Innovación se divide en dos: ► La innovación en procesos es medida a partir de la frecuencia con que se realizan cambios en los procesos de la empresa, ya sean para mejorar la calidad (eliminar o prevenir fallos, añadir mejoras...) o para mejorar la eficiencia (reducir costes, eliminar tiempos muertos, etc). ► La innovación en productos es medida a partir de la frecuencia con que se añaden mejoras a los productos ya existentes y la frecuencia con que se diseñan y lanzan al mercado productos nuevos. Figura 3: Constructos relativos a la innovación. ● Resultados Empresariales En el constructo referente a los resultados empresariales se pregunta acerca de la competitividad de la empresa, el cumplimiento de los objetivos marcados y el buen funcionamiento de la estrategia seguida durante los últimos periodos. Figura 4: Constructo Resultados Empresariales. 3.3 Modelos a estudiar Con las variables ya definidas se procede a proponer varios modelos factibles que establezcan conexiones coherentes basadas en las afirmaciones extraídas de los estudios previos. La validez de estos modelos será corroborada o refutada posteriormente en los análisis con datos empíricos, de esta forma, más adelante se podrán ajustar o modificar los modelos teóricos planteados ahora para que se ajusten a la realidad observada y reflejen en la medida de lo posible cuáles son las correlaciones más importantes y cuáles son secundarias. 16 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 3.3.1 Modelos A, B y C El Modelo A contempla las relaciones más simples que se pueden suponer, que son que los dos constructos de cultura empresarial, el de disposición de información y el de I+D generen innovaciones tanto en productos como en procesos, y que estas a su vez repercutan en los resultados empresariales. Las conexiones del Modelo A se muestran gráficamente en la Figura 5: Figura 5: Modelo A. En este modelo, las variables exógenas (entradas) son los constructos Cultura Empresarial enfocada a la calidad y a innovar, Información e I+D, mientras que Innovación en producto y en proceso son variables endógenas intermedias y los resultados empresariales es la variable endógena de salida. El Modelo B, mostrado en la Figura 6, es similar al A pero con varias conexiones nuevas más complejas entre las variables: la cultura empresarial ahora no solo influye en la innovación sino que además repercute directamente en los resultados. Del mismo modo, se han reflejado correlaciones entre Cultura Empresarial, Información e I+D, dado que teóricamente todos ellos tienen dependencia entre si. Las entradas de este modelo son la Cultura Empresarial enfocada a la calidad y a innovar, mientras que Información, I+D, Innovación en productos y en procesos son variables endógenas intermedias y la variable endógena de salida siguen siendo los resultados empresariales. 17 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Figura 6: Modelo B. Para completar los Modelos A y B, el Modelo C contempla posibles conexiones entre todos los constructos, para ello se parte del modelo anterior, añadiendo una relación directa entre Información, I+D y Resultados. Además, se incluye una relación entre Innovación en proceso e Innovación en producto, que está justificada ya que las innovaciones en los procesos pueden capacitar a la empresa a crear nuevos diseños o mejoras de productos que tiempo atrás eran inviables. Figura 7: Modelo C. Igual que en el Modelo B, las entradas del Modelo C son la Cultura Empresarial enfocada a la calidad y a innovar y la salida son los Resultados empresariales, siendo las demás variables intermedias. 18 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 3.3.2 Modelos D y E En los Modelos D y E se ha probado a definir algunas variables de manera alternativa, juntando en un mismo constructo los dos tipos de innovaciones y el I+D para crear el constructo I+D+i. El objetivo de estos modelos es por una parte intentar simplificar las relaciones y por otra comprobar si los conceptos de I+D e Innovación están lo suficientemente relacionados como para ser juntados en un mismo constructo, o si bien no es así y deben ser contemplados por separado: Figura 8: Modelo D. Figura 9: Modelo E. En ambos modelos las dos variables exógenas son la cultura empresarial enfocada a la calidad y la enfocada a innovar, las variables endógenas intermedias son la información y el I+D+i y la variable endógena de salida son los resultados empresariales. La única diferencia entre los dos modelos es que el Modelo E incluye un vínculo directo entre Cultura Empresarial y Resultados que en el Modelo D no aparece. 19 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 4. METODOLOGÍA 4.1 Encuesta Con el objetivo de comprobar de forma empírica las conexiones existentes entre las variables de los modelos definidos en el apartado anterior, se ha realizado una encuesta a diversas empresas del sector industrial. El enunciado de la misma y las contestaciones se encuentran disponibles en los Anexos I y II. 4.1.1 Características La encuesta se compone de 24 preguntas agrupadas en 8 bloques: Información, I+D, Cultura Innovación, Cultura Calidad, Innovación en procesos, Innovación en productos, Resultados y Estrategia Empresarial. De los ocho bloques, los siete primeros se corresponden con las variables incluidas en los modelos, mientras que el octavo bloque sirve para clasificar a las empresas según su estrategia, lo cual será usado posteriormente para identificar el resto de respuestas y observar cómo cambian sus variables asociadas en función de cuál sea la estrategia predominante. Bloque Preguntas pertenecientes al bloque Incluido en el modelo Escala Información Info1, Info2, Info3, Info4 Sí 1 a 5 I+D id1, id2, id3 Sí 1 a 5 Cultura Innovación Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3, Cult.innov4 Sí 1 a 5 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 Sí 1 a 5 Innovación en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Sí 1 a 5 Innovación en productos Innov.producto1, Innov.producto2 Sí 1 a 5 Resultados Empresariales Result1, Result2, Result3 Sí 1 a 5 Estrategia Empresarial E1, E2, E3 No 0 a 10 (debiendo sumar 10 en total) Tabla 3: Resumen de las preguntas de la encuesta separadas por bloques. Cada bloque incluye un grupo de preguntas (o indicadores) identificados en la Tabla 3 y cuyos enunciados se pueden consultar en el Anexo I. En el caso de las preguntas de los bloques incluidos en el modelo, las contestaciones a elegir están basadas en la Escala Likert, que permite contestar con un numero entero entre 1 y 5 en función del grado de acuerdo con el enunciado de la pregunta. Para las preguntas del bloque de Estrategia 20 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Empresarial, lo que se buscaba era que las empresas definieran los aspectos básicos de su estrategia, pudiendo puntuar cada uno de los tres aspectos incluidos con un número entero entre 0 y 10 según si su estrategia tiene más o menos relación con ellos, debiendo sumar las tres respuestas 10 puntos en total. La forma de definir las estrategias de las empresas ha sido la siguiente: Se han tomado como base las Ventajas Competitivas de Porter (liderazgo en costes, diferenciación y enfoque) explicadas en el Apartado 2.2.3, pero realizando algunos cambios: –Las empresas no están obligadas a perseguir una sola ventaja competitiva, sino que pueden crear estrategias más complejas que incluyan combinaciones de varias de ellas. –Dado que la ventaja competitiva de la diferenciación abarca un rango muy amplio de comportamientos, se ha optado por dividirla en dos: “diferenciación en características técnicas” y “diferenciación en calidad”. Según esta clasificación una empresa del primer grupo buscará ofrecer productos de altas prestaciones con los últimos avances tecnológicos y de diseño, mientras que una empresa del segundo grupo buscará ofrecer productos muy fiables con baja tasa de fallos y larga vida útil. –Se ha suprimido la estrategia de “enfoque”, dado que no es relevante para el estudio si una empresa ofrece sus productos y servicios a un sector amplio o reducido. Por ejemplo, usando esta clasificación, una empresa que comercialice productos básicos con precios bajos y que además le dé mucha importancia a que estos tengan alta fiabilidad y baja tasa de defectos, tendría la siguiente estrategia: Figura 10: Ejemplo de estrategia compuesta por diferentes aspectos. En este caso, en la estrategia seguida por la empresa predominaría ofrecer productos a precios competitivos, pero también se le daría prioridad a la satisfacción del cliente en cuanto a la calidad de la compra, sin embargo los productos ofrecidos son básicos. Este es el típico ejemplo de las marcas blancas de los supermercados. 21 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 4.1.2 Envío y realización Una vez creada, la encuesta se envió a un total de 1464 empresas, de las cuales respondieron 83. El método de realización del cuestionario fue a través de email usando la tecnología de Google Spreadsheet que permite la contestación de formularios desde Internet. Las direcciones de correo electrónico de las empresas fueron obtenidas a partir de sus respectivas páginas web, intentando en la medida de lo posible enviar la encuesta al departamento de la empresa más capacitado para responder adecuadamente. Los emails se mandaron individualmente adjuntando en cada uno un código numérico personal de 6 dígitos que se almacenaba junto a las contestaciones e identificaba quién había contestado para poder asegurar la trazabilidad de los resultados. De esta forma se ha podido constatar que todas las respuestas son válidas y no hay contestaciones repetidas. Encuestas enviadas: 1464 Encuestas respondidas: 83 Tasa de respuesta: 5,67% Periodo de realización: Del 16 al 30 de marzo de 2011 Tabla 4: Resumen ficha técnica de la encuesta. La mayor parte de las empresas contactadas son españolas y tienen relación con el sector industrial. A continuación se muestra un gráfico de las actividades concretas a las que se dedican las empresas que contestaron el formulario: Figura 11: Gráfico de actividad de las empresas que contestaron la encuesta. 22 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ En el Anexo II se adjuntan las contestaciones detalladas junto con otros datos estadísticos que no se han usado en los análisis realizados en este estudio pero que pueden ser de utilidad para comprobar visualmente cuáles han sido las respuestas predominantes en cada indicador. En todo momento se ha respetado la intimidad de las empresas participantes en el estudio y se han tratado las respuestas de forma completamente anónima. 4.2 Métodos de análisis Una vez recopilada la información de las encuestas, se pasa a estudiar los modelos planteados anteriormente para proceder a verificarlos, rechazarlos o adaptarlos. Para ello las variables teóricas y sus conexiones se contrastan con los datos empíricos realizando una serie de análisis genéricos que se aplican en todos los estudios de ecuaciones estructurales y que se resumen en las siguientes páginas: 4.2.1 Análisis de Fiabilidad y Factorial Los Análisis de Fiabilidad y Factorial han sido llevados a cabo usando la aplicación SPSS. Estos análisis sirven para comprobar que los constructos y sus indicadores están bien definidos [16], debiendo ser adaptados en el caso de que no superen alguna de las pruebas. ● Análisis de Fiabilidad El Análisis de Fiabilidad mide el grado de consistencia entre las múltiples medidas de una variable. Dado un cuestionario con múltiples preguntas (o ítems) que se agrupan en una serie de variables latentes (o constructos), los ítems que forman un constructo deben estar midiendo aspectos del mismo, por lo que las mediciones recopiladas de estos ítems deberían estar altamente correlacionadas. Para comprobarlo se verifican los siguientes requisitos: –Correlación entre los ítems de cada constructo: Se mide con el índice Alfa de Cronbach. El criterio generalmente aceptado para dar por buenos los resultados es obtener un valor del índice a partir de 0,7. –Correlación de cada ítem con el total de los elementos: Para considerarlo aceptable debe salir un índice de correlación superior a 0,3. En el caso de no superar alguna de las pruebas significa que los constructos no están bien definidos con el conjunto de ítems asignado, por lo que se deben eliminar los ítems que den peores resultados o redefinir el constructo para que se adapte a los requerimientos. 23 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Análisis Factorial El Análisis Factorial busca posibles relaciones entre los ítems con el objetivo de juntarlos en grupos de conceptos relevantes (constructos). Para conseguirlo se crea una matriz de correlaciones donde posteriormente se buscará una estructura de factores subyacentes que permita reducir y agrupar los datos para simplificar su estudio. Los indicadores a estudiar son los siguientes: –KMO: Este índice contrasta todas las variables para comprobar que las correlaciones parciales entre variables distintas es pequeña. Se aceptan valores mayores de 0,5. –Prueba de esfericidad de Barlett: Sirve para comprobar que la matriz de correlaciones no se aproxima a la matriz identidad, ya que sino se estaría cumpliendo la hipótesis nula y no existirían relaciones reales entre las variables. Se aceptan valores de significancia inferiores a 0,05. –Comunalidades de los ítems: Mide si la varianza de cada variable puede ser explicada por el modelo. Para superar el análisis deben quedar valores superiores a 0,5. –Varianza total: Mide si hay un buen ajuste al estudiar la relación entre las múltiples variables. Se aceptan valores superiores a 0,6. –Matriz de componentes: Esta matriz agrupa los ítems que constituyen cada cosntructo. Observándola se puede verificar si los constructos están bien definidos o no. 4.2.2 Análisis Estructural Una vez verificados los análisis previos, se pasa a estudiar los modelos estructurales con la aplicación SmartPLS. Este estudio sirve para contrastar las correlaciones causales y así tener una base para confirmar o rechazar las hipótesis planteadas. ● Introducción Se dice que dos variables están interrelacionadas si los cambios en una de ellas (variable independiente) generan cambios en la otra (variable dependiente). En los análisis de regresión se busca determinar cuál es esta relación, si es que existe. En el caso de tener las variables X e Y, donde la segunda es dependiente de la primera, si su relación es lineal se podrá escribir como Y=a*X+b. El análisis según en Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM) ofrece varias ventajas con respecto a la regresión: Por un lado, permite tener en cuenta la existencia de errores de medida en las variables observadas, muy comunes cuando estas se obtienen a partir de cuestionarios, por otro lado permite estudiar relaciones complejas entre distintas 24 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ variables, incluyendo la posibilidad de añadir variables intermedias y conexiones que el análisis de regresión no sería capaz de resolver. En el presente estudio se analizan los modelos usando un tipo de análisis SEM llamado Método de Optimización de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS). Mientras que otros tipos de análisis SEM se centran en comprobar los modelos teóricos, PLS está diseñado para probar el grado de adaptación entre las relaciones planteadas y los datos empíricos. En PLS los constructos se definen como composiciones lineales de sus ítems asociados, y en lugar de buscar la optimización general de los parámetros asociados, se usa un método que permite obtener estimaciones con un tamaño muestral más pequeño. Es por ello que, mientras otros tipos de análisis SEM tienen un enfoque principalmente confirmatorio, PLS tiene un enfoque más predictivo y es comúnmente usado en situaciones de alta complejidad donde la información teórica es baja [17]. De forma aproximada, el tamaño de la muestra mínimo para realizar un análisis PLS debe ser: –Mayor a 10 veces el número de ítems del constructo con más ítems. –Mayor a 10 veces el número de conexiones que llegan al constructo con mayor número de estas. Los estudios realizados con SmartPLS se dividen en dos partes: los análisis de validez y fiabilidad, que miden la coherencia de los constructos, y los análisis de evaluación del modelo estructural, que sirven para aceptar o desechar las conexiones propuestas [18]. ● Validez y fiabilidad del instrumento de medida –Validez de contenido: Estudio teórico previo que justifique y sirva de base al modelo propuesto. –Validez convergente: Comprueba que la correlación entre los ítems de cada constructo es suficiente. En este caso los constructos deben cumplir que su varianza extraída media (AVE) es superior a 0,6. Además, la carga de los ítems sobre sus constructos también debe ser mayor de 0,6. –Validez discriminante: Verifica que no haya constructos similares en el modelo, por lo que las correlaciones entre los distintos constructos debe ser baja. Para cumplir este requisito se verifica que la raíz cuadrada del AVE del constructo es mayor a la correlación entre ese constructo y los demás. –Fiabilidad individual del constructo: Analiza las correlaciones entre cada ítem con su constructo. Igual que en el análisis de fiabilidad, para que sea correcta la prueba el indicador Alfa de Cronbach debe ser superior a 0,7. –Fiabilidad compuesta del constructo: Mide la integración entre los indicadores de los constructos. Para que un constructo se considere correctamente integrado las comunalidades de sus constructos (IFC) deben tener un valor superior a 0,6. 25 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 5.1.5 Modelo E ● Análisis de Fiabilidad y Factorial Los Modelos D y E son iguales salvo porque este último considera una relación directa entre las culturas empresariales y los resultados. Los análisis factorial y de fiabilidad son los mismos, de forma que los constructos del Modelo E quedan definidos como aparece en la Tabla 7. ● Análisis Estructural Realizando al Modelo E los mismos cambios que al modelo anterior las conexiones entre sus constructos quedan definidas de la siguiente manera: Figura 17: Diagrama de relaciones según relevancia en el Modelo E. En el análisis estructural del Modelo E se cumplen todos los criterios salvo el análisis de relación causal entre los constructos “Innovación en procesos -> Resultados” que no supera el requisito β>0,2. Además en la prueba de Bootstrapping el estadístico de las relación “Innov. Procesos -> Resultados” no llega al valor de t(95%), lo cual significa que que la conexión entre ambos constructos no está probada en este modelo. 32 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 5.2 Evaluación de los resultados 5.2.1 Comparativa entre los modelos Una vez analizados los Modelos A, B y C se puede observar que sus resultados son similares: –Los análisis de fiabilidad y factorial han servido para comprobar que los constructos están bien definidos. En los casos en los que los resultados no han sido satisfactorios se han adaptado los constructos a los requisitos. –El análisis estructural ha dado buenos resultados en la mayoría de las pruebas: los análisis de validez y fiabilidad han servido para constatar la buena definición de los constructos, el análisis de varianza explicada ha mostrado que la varianza de todos los constructos endógenos puede ser explicada por los constructos que los preceden y el análisis Blindfolding ha comprobado que los modelos tienen relevancia predictiva. Sin embargo el análisis causal y la prueba de Bootstrapping han indicado que la relevancia de algunas de las correlaciones entre los constructos no puede ser demostrada. Hay que destacar que los coeficientes path del análisis de relación causal entre dos mismos constructos puede variar según cómo influya en esa relación el resto del modelo. Por eso se puede ver en las tablas de los diferentes modelos, adjuntadas en los anexos, que hay relaciones entre constructos cuya intensidad ha sido distinta según el modelo analizado, incluso ha habido relaciones bien definidas en alguno de los modelo que en los otros han dado resultados no satisfactorios. En el caso de los Modelos D y E, los análisis de fiabilidad y factorial han demostrado que no se pueden juntar en un solo constructo los conceptos de Innovación en procesos, Innovación en productos e I+D, por lo que los modelos pierden parte de su interés. En cambio, Innovación en productos e I+D sí que superan los análisis juntos, lo que significa que ambos conceptos están íntimamente ligados, por lo que muy probablemente las empresas que tengan un alto grado de I+D también tendrán mucha innovación en productos, lo cual no tiene por qué ocurrir con la innovación en procesos. Por último, observando todos los modelos se puede apreciar que las relaciones “I+D -> Innovación de productos” y “Cultura empresarial -> Resultados” son tan fuertes que por lo general eclipsan el resto de relaciones con esos constructos. 33 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 5.2.2 Elección del modelo más satisfactorio Estudiando los resultados previos se ha creado un nuevo modelo (Modelo F) basado en los constructos definidos en la Tabla 6 que incorpora las relaciones más relevantes de los modelos anteriores: Figura 18: Diagrama de relaciones según relevancia en el Modelo F. El Modelo F ha superado correctamente todos los análisis (detallados en el Anexo VIII), especialmente el análisis de relación causal y la prueba de Bootstrapping. En la Figura 18 se puede apreciar cómo el análisis causal confirma todas las correlaciones, además la prueba de Bootstrapping corrobora la estabilidad del modelo, ya que todos los estadísticos de las relaciones de los ítems con sus constructos son muy superiores al valor de t(99,9%) y la mayoría de los estadísticos de las relaciones entre los constructos también quedan por encima de este valor. Solamente el estadístico de la relación “Información -> Innov. en Procesos” tiene un valor inferior, que aun así es mayor que t(99,5%). Por lo tanto la estabilidad del Modelo F queda probada con menos de un 0,5% de probabilidad de error en el caso de la relación “Información -> Innov. en Procesos”, y menos de un 0,1% de probabilidad de error en el resto de relaciones. Para interpretar el modelo se debe tener en cuenta que las flechas marcadas entre los constructos representan correlaciones directas entre los conceptos, mientras que donde no hay flechas no existe una relación directa relevante. Por otra parte, la ausencia de relación directa no significa que no exista una relación indirecta: en la Tabla 11 del Anexo VIII se detallan los efectos totales entre constructos, donde se tienen en cuenta 34 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ tanto las conexiones directas como las indirectas. En esta tabla se puede apreciar que aunque no exista una relación directa entre Cultura enfocada a innovar e Innovación en productos, sí que existe una fuerte relación indirecta entre estos constructos, lo cual significa que a pesar de que la inversión en I+D es clave para innovar en productos, complementarla con una cultura empresarial adecuada puede tener un efecto potenciador muy beneficioso. En cuanto a los resultados empresariales, el modelo sugiere que estos no dependen de las innovaciones realizadas sino de la cultura empresarial, esto se puede interpretar como que lo importante no son las innovaciones en sí mismas sino la forma de trabajar: una cultura empresarial acertada que incluya aspectos que fomenten las innovaciones exitosas y aspectos dirigidos a asegurar la calidad puede ser determinante para el éxito de la empresa. 5.3 Influencia de la estrategia 5.3.1 Introducción Con las correlaciones esenciales entre constructos ya determinadas, se pasa a estudiar las diferencias en las variables en función de cuál sea la estrategia predominante seguida por la empresa, para ello se van a usar las tres últimas preguntas de la encuesta donde se les pide a las empresas que definan su estrategia cuantificando en qué medida se acerca a los tres aspectos definidos a continuación: –Liderazgo en costes: La estrategia de la empresa busca aumentar sus ventas ofreciendo productos básicos a precios competitivos. –Diferenciación en características técnicas: La estrategia de la empresa busca diferenciarse ofreciendo productos de altas prestaciones con las últimas novedades del mercado. –Diferenciación en calidad: La estrategia de la empresa busca diferenciarse ofreciendo productos de alta fiabilidad y baja tasa de fallos. Cada uno de los tres aspectos debía evaluarse entre 0 y 10 puntos, sumando 10 entre las tres respuestas. En los casos donde la suma no daba esta cifra se ha corregido la escala para que todas las respuestas tengan el mismo peso en los análisis. Una vez recogidas las respuestas, se puede vincular lo que ha contestado cada empresa en el resto de preguntas con la estrategia empleada. Posteriormente, se han realizado una serie de análisis de correlación con el fin de identificar si existen o no relaciones significativas entre el uso de una estrategia determinada y el mayor o menor grado de valoración en cada una de las variables del Modelo F. Los Análisis de Correlación miden la intensidad con la que están relacionadas dos variables. La aplicación utilizada para realizar las pruebas ha sido SPSS, donde el análisis muestra para cada pareja de variables su Coeficiente de correlación de Pearson, que 35 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ puede alcanzar valores entre -1 y 1, siendo 1 una correlación positiva perfecta, -1 una correlación negativa perfecta y 0 si no existe correlación alguna [19]. Las relaciones estudiadas son: –Entre variables latentes: Se estudia la correlación entre cada una de las estrategias y los constructos definidos en la Tabla 6. –Entre variables observables: Se estudia la correlación entre cada una de las estrategias y los ítems por separado. A la hora de evaluar las correlaciones, además del Coeficiente de Pearson, se debe tener también en cuenta el nivel de significación. Para asegurar la fiabilidad de los resultados de las pruebas es preferible tener un nivel de significación de 0,05 o inferior. 5.3.2 Análisis y resultados En el Anexo IX están detallados todos los análisis de correlación entre variables. Observando los resultados se puede destacar lo siguiente: –Ningún tipo de estrategia tiene una correlación marcadamente significativa con los aspectos de la cultura enfocados a asegurar la calidad, lo cual significa que la adopción de estos aspectos es independiente de la estrategia seguida. Sin embargo se observa que, como era de esperar, las empresas que buscan ofrecer productos de alta fiabilidad tienen más propensión a adoptarlos. –Las empresas con estrategias de diferenciación tienen más tendencia a aplicar una cultura organizacional que fomente la innovación como la descrita en el Apartado 2.2.1. Por otro lado, se observa que las empresas encuestadas con estrategia de liderazgo en costes los aplican con menos frecuencia. –Las empresas con más inversión en I+D son las que buscan diferenciarse vendiendo productos con altas prestaciones y la última tecnología, mientras que las que menos invierten en I+D son las que adoptan una estrategia de liderazgo en costes. Además, las empresas que buscan diferenciarse vendiendo productos con altas prestaciones y la última tecnología innovan más rediseñando periódicamente sus productos y lanzando productos nuevos, mientras que las que tienen un liderazgo en costes innovan menos en productos nuevos y en procesos. –Según los datos analizados, las empresas con estrategias de diferenciación han obtenido unos resultados empresariales considerablemente mejores que las empresas con liderazgo en costes. Esto probablemente sea debido a que la mayoría de empresas encuestadas han sido españolas, ya que las empresas situadas en países europeos suelen destacar más por su capacidad de crear productos innovadores, en cambio el coste de fabricación no es tan bajo como en otros lugares. 36 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 6. CONCLUSIONES 6.1 Conclusiones Se ha realizado un estudio sobre la integración entre la forma de innovar de las empresas y su gestión de la calidad con el objetivo de analizar las conexiones entre ambos conceptos y las innovaciones exitosas conseguidas para poder establecer enlaces que relacionen la innovación con la gestión de la calidad y los resultados empresariales, y así poder predecir de manera global cuál es la forma óptima de trabajar para conseguir unos buenos resultados. Del mismo modo, también se ha analizado la influencia de la estrategia llevada por cada empresa con el objetivo de conocer si los modelos planteados funcionan por igual para todas las estrategias o, por el contrario, cada estrategia tiene una manera propia de trabajar. Para realizar el PFC se ha partido de una búsqueda bibliográfica de artículos y estudios científicos que aportan una visión actual sobre el tema, a partir de los cuales poder elaborar hipótesis de trabajo. Con la situación actual ya estudiada se han seleccionado una serie de variables principales, para de esta forma crear un total de cinco modelos teóricos que más tarde han sido sometidos a varias pruebas con el fin de contrastar sus conexiones con los datos observados en 83 empresas reales. Estos análisis han permitido definir un modelo global que relaciona todas las variables consideradas de forma satisfactoria que, más tarde, ha sido sometido a varios análisis de correlación donde se han buscado posibles cambios en las variables en función de la estrategia predominante seguida por la empresa. A partir de todas estas investigaciones se pueden extraer conclusiones acerca cómo se debe trabajar para conseguir obtener buenos resultados e innovaciones exitosas de forma continua y sostenible. La primera conclusión a destacar es la altísima conexión que existe entre I+D e Innovación en producto, tanto es así que, en los modelos estudiados, al contemplar esta relación el resto de las conexiones con Innovación en productos se vuelven casi irrelevantes. No obstante, también existen relaciones indirectas importantes entre la innovación en productos, la cultura empresarial y la disposición de información. Estos resultados se pueden interpretar de la forma siguiente: Una empresa que quiera desarrollar productos innovadores debe principalmente tener una correcta inversión en I+D, preferiblemente combinando I+D interno y externo, ya que está demostrado que es más efectivo. Además, se obtendrán mejores resultados en este campo si se combina el I+D con una buena utilización de la información disponible sobre las necesidades del mercado y una Cultura Empresarial que fomente la innovación aplicando medidas como por ejemplo estimular la creatividad entre todos los empleados, anticipar el futuro, invertir en formación, fomentar el trabajo en equipo y enfocarse en obtener resultados. En cuanto a las innovaciones de procesos, su objetivo suele ser distinto a las innovaciones en productos. De acuerdo con la bibliografía, mientras que las segundas sirven para ofrecer productos mejores, las primeras suelen buscar mejorar la eficiencia en los sistemas de fabricación. En este caso, la innovación en procesos depende principalmente de la cultura empresarial, tanto referida a los aspectos explicados en el 37 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ párrafo anterior como referida a la aplicación de sistemas de calidad y mejora continua. Por otra parte, se ha observado que los resultados empresariales no dependen significativamente de las innovaciones que realiza la empresa, sino de la forma que se tiene de realizarlas. Igual que en los puntos anteriores, queda demostrado que es muy importante tener una cultura empresarial adecuada que inculque a los empleados una filosofía de aprendizaje continuo y de trabajo en equipo para que la empresa pueda mantener un alto grado de competitividad y sea capaz de adaptarse a los requisitos del mercado en cada momento. Además, también ha quedado patente que aplicar sistemas de gestión de calidad que garanticen el buen funcionamiento de los procesos y productos influye de forma notable en la obtención de buenos resultados empresariales. Por lo que se puede observar, han quedado corroboradas las teorías mostradas en los estudios de la bibliografía donde se argumentaba que la Innovación y la Gestión de la Calidad no son conceptos contrapuestos sino que, al contrario, ambos se complementan, de hecho, se puede apreciar en los análisis que las empresas que aplican los dos a la vez obtienen mejores resultados. El análisis de correlación en función de la estrategia empresarial ha mostrado que las empresas cuyo objetivo es obtener una ventaja competitiva de diferenciación tienen a aplicar más frecuentemente culturas empresariales enfocadas a innovar, mientras que la implantación de sistemas de gestión calidad es seguida por igual por las empresas independientemente de su estrategia empresarial, aunque, como era de esperar, esta implantación es ligeramente mayor en empresas donde uno de los objetivos principales es ofrecer productos con alta durabilidad y baja tasa de fallos. En cuanto a la inversión en I+D, es mayor en empresas con estrategia de diferenciación, especialmente si el objetivo de estas es ofrecer productos con la última tecnología y prestaciones, es por ello que son este tipo de empresas las que más mejoras en sus productos incorporan periódicamente y también las que lanzan más productos nuevos al mercado. Por otro lado, según los datos analizados, son las empresas con un liderazgo en costes las que menos invierten en I+D y también las que más reticentes son a incorporar cambios y mejoras a sus productos y procesos. Para terminar con la comparación entre estrategias, ha habido una clara diferencia entre los resultados empresariales de las empresas con estrategias de diferenciación y las empresas con estrategia en liderazgo en costes: Según los resultados de los análisis con los datos recogidos, las empresas con diferenciación obtienen por lo general mejores resultados que las empresas con liderazgo en costes, lo cual puede ser debido a que las encuestas han sido enviadas en su mayor parte a empresas españolas con actividades relacionadas con el sector industrial, y mientras que en los países europeos estas suelen destacar por su capacidad de ofrecer productos innovadores con altas prestaciones y calidad, sin embargo es en otras regiones como Asia, donde la mano de obra es más barata, el lugar donde se consiguen fabricar productos con un coste más bajo. Por último, hay que remarcar que tras realizar todos los análisis, ha sido una sorpresa observar la gran relevancia que ha tenido en casi todas las variables la forma de definir correctamente la cultura organizacional. Muchas empresas tienden a considerar que los valores y la filosofía que se les inculca a los trabajadores son algo secundario sin 38 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ trascendencia. Muy al contrario de lo que se pueda pensar, este estudio ha servido para corroborar la importancia esencial que tiene poseer una cultura empresarial bien meditada tanto en la competitividad de la empresa como en los resultados, por lo cual queda demostrado que a las empresas les merece la pena invertir tiempo y dinero en educación, tecnología y calidad, dado que estas inversiones se verán altamente recompensadas a medio y largo plazo. 6.2 Futuros estudios De cara a futuros estudios se podría plantear hacer un análisis por regiones que mostrara si la forma de funcionar y las conexiones entre los conceptos definidos en el estudio, son las mismas o no en distintos lugares del planeta. Cada país tiene sus características propias y las personas son educadas de forma distinta con valores diferentes, lo que hace que las preferencias de los mercados de cada región no sean las mismas y los trabajadores tampoco se comporten de la misma manera. Un estudio por países podría dar una visión global de las distintas formas que hay de trabajar que serviría a las empresas para conocer mejor el funcionamiento y filosofía de trabajo de otros lugares con el objetivo de utilizar las ideas positivas y eliminar los defectos propios. Otro tema que se ha analizado poco en este estudio ha sido la Innovación Abierta. Si bien se han incluido varios conceptos en los modelos planteados, la innovación abierta en sí misma no se ha estudiado, y sin embargo sería interesante para las empresa poder saber hasta qué punto es necesaria, en qué situaciones es recomendable aplicarla y en cuáles no. Sin duda, una aplicación correcta de la innovación abierta puede aportar a las organizaciones muchas ventajas en cuanto al ahorro de costes de investigación y a la inclusión de muchas mejoras tecnológicas que de otra forma serían inviables, no obstante no está claro si la innovación abierta se puede aplicar en todas las empresas o existen casos donde es preferible no aplicarla, o cuyos resultados finales no están claros, por lo tanto sería interesante un estudio de este tema que aclarara cuándo es conveniente apostar o no por este tipo de innovación. 39 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ANEXO I Enunciado de la encuesta 40 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Invitación a participar: Buenos días. En colaboración con la Universidad de Zaragoza estamos realizando un estudio sobre la influencia de la innovación y la gestión de la calidad en las estrategias empresariales. Les enviamos una encuesta online sobre el tema. Si deciden rellenarla, los resultados son anónimos y no se les volverá a molestar ni a pedir más información. En el caso de que estén interesados en conocer las conclusiones del estudio, pueden pedírnoslas. ¡Gracias por todo! Preguntas de la encuesta: Exprese su grado de acuerdo con las siguientes afirmaciones calificándolas entre 1 y 5: ● Información Info1.- Su empresa se preocupa por estudiar los productos y estrategias de sus competidores. Sólo cuando es necesario 1 2 3 4 5 Continuamente Info2.- Las sugerencias de los clientes son incluidas a la hora de mejorar y desarrollar productos nuevos. Pocas veces 1 2 3 4 5 Siempre Info3.- Su empresa realiza estudios de mercado para identificar oportunidades y predecir la demanda futura. Sólo cuando es necesario 1 2 3 4 5 Continuamente Info4.- Los procesos y tareas realizados en la empresa son revisados y documentados. Sólo cuando es necesario 1 2 3 4 5 Continuamente 41 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ id3.- Se cuenta con colaboradores externos para ayudar a mejorar los procesos y desarrollar nuevos productos Pocas veces 1 – 18 (21%) 2 – 8 (10%) 3 – 23 (27%) 4 – 24 (29%) 5 – 10 (12%) Muy frecuentemente Cult.innov1.- La dirección de la empresa estimula y recompensa la aportación de ideas por parte de todos sus empleados Pocas veces 1 – 17 (20%) 2 – 12 (14%) 3 – 14 (17%) 4 – 17 (20%) 5 – 23 (27%) Siempre Cult.innov2.- Los empleados comprenden que hay que realizar cambios en sus puestos de trabajo periódicamente para adaptarse a las necesidades del mercado Los cambios no suelen gustar 1 – 9 (11%) 2 – 20 (24%) 3 – 17 (20%) 4 – 27 (32%) 5 – 10 (12%) Los cambios son bien recibidos Cult.innov3.- Se trabaja en equipos de varias personas y se fomentan las redes de colaboración Sólo cuando es necesario 1 – 11 (13%) 2 – 8 (10%) 3 – 20 (24%) 4 – 24 (29%) 5 – 20 (24%) Siempre 48 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Cult.innov4.- Cuando es posible, se incorporan nuevas tecnologías que generan cambios radicales en los procesos y productos Se evitan los cambios radicales 1 – 5 (6%) 2 – 14 (17%) 3 – 24 (29%) 4 – 36 (43%) 5 – 4 (5% ) Se promueven los cambios radicales Cult.cal1.- Se usan herramientas de control de calidad No se usan 1 – 5 (6%) 2 – 9 (11%) 3 – 12 (14%) 4 – 26 (31%) 5 – 31 (37%) Se usan siempre Cult.cal2.- Se han implantado y se usan sistemas de mejora continua o de calidad total No se han implantado (o no se usan) 1 – 27 (32%) 2 – 16 (19%) 3 – 10 (12%) 4 – 19 (23%) 5 – 11 (13%) Se usan mucho Cult.cal3.- Se ha implantado y se usa un Sistema de Gestión de la Calidad No se ha implantado (o no se usa) 1 – 28 (33%) 2 – 7 (8%) 3 – 11 (13%) 4 – 10 (12%) 5 – 27 (32%) Se ha implantado y se usa mucho 49 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Innov.proceso1.- Se efectúan cambios en los procesos para mejorar la calidad del producto final Sólo cuando es necesario 1 – 5 (6%) 2 – 7 (8%) 3 – 14 (17%) 4 – 27 (32%) 5 – 30 (36%) Continuamente Innov.proceso2.- Se efectúan cambios en los procesos para mejorar su eficiencia Sólo cuando es necesario 1 – 4 (5%) 2 – 10 (12%) 3 – 10 (12%) 4 – 29 (35%) 5 – 30 (36%) Continuamente Innov.producto1.- Los productos ofrecidos al cliente se rediseñan periódicamente para incorporar mejoras Sólo si es necesario 1 – 15 (18%) 2 – 9 (11%) 3 – 16 (19%) 4 – 28 (33%) 5 – 15 (18%) Continuamente Innov.producto2.- Se lanzan periódicamente nuevos productos al mercado Sólo si es necesario 1 – 19 (23%) 2 – 15 (18%) 3 – 19 (23%) 4 – 18 (21%) 5 – 12 (14%) Continuamente 50 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Result1.- En los últimos periodos, ¿se han cumplido los objetivos de su empresa? No se han cumplido 1 – 4 (5%) 2 – 12 (14%) 3 – 26 (31%) 4 – 32 (38%) 5 – 9 (11%) Se han superado las expectativas Result2.- La estrategia seguida por su empresa ha dado buenos resultados No han sido buenos 1 – 3 (4%) 2 – 11 (13%) 3 – 25 (30%) 4 – 32 (38%) 5 – 12 (14%) Muy buenos Result3.- Su empresa ha sabido imponerse a sus competidores Poco 1 – 3 (4%) 2 – 7 (8%) 3 – 27 (32%) 4 – 34 (40%) 5 – 12 (14%) Mucho 51 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 52 Num. Info 1 Info 2 Info 3 Info 4 i+d 1 i+d 2 i+d 3 cult innov 1 cult innov 2 cult innov 3 cult innov 4 cult calid 1 cult calid 2 cult calid 3 1 2 4 3 2 4 4 3 3 1 5 3 5 5 5 2 5 4 3 4 5 5 3 5 4 5 4 4 4 3 3 3 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 5 2 5 4 4 3 1 3 2 4 3 3 3 3 3 5 4 5 5 5 4 3 5 3 5 5 4 4 3 4 5 4 5 6 5 5 3 5 3 5 5 5 5 5 4 5 2 1 7 2 3 4 5 4 3 3 2 4 5 3 5 4 5 8 5 3 3 5 4 4 3 2 3 4 3 4 4 3 9 5 3 4 5 5 2 5 3 1 3 4 5 1 5 10 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 2 2 2 11 3 3 1 3 3 5 2 5 4 4 3 3 2 1 12 1 4 1 5 1 3 1 5 3 4 4 5 5 5 13 1 4 2 2 2 3 1 1 2 1 4 3 1 4 14 1 2 1 1 1 3 1 1 2 3 2 2 2 2 15 4 5 3 5 5 5 4 5 5 4 3 4 5 5 16 3 4 1 4 4 4 4 2 2 2 3 4 4 4 17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 18 4 4 2 3 3 3 3 4 2 3 2 2 1 1 19 3 5 2 4 3 4 3 2 4 4 5 4 3 3 20 4 5 1 5 5 5 4 5 4 5 2 5 1 1 21 3 5 3 1 2 4 3 5 2 5 1 4 1 1 22 5 4 4 5 5 5 3 5 4 5 4 4 5 1 23 5 4 4 5 5 5 4 4 4 5 4 5 3 5 24 5 4 5 5 4 5 4 3 3 3 4 5 3 5 25 4 4 3 2 2 5 3 4 3 1 4 2 1 1 26 5 5 5 4 5 4 5 4 3 4 4 5 4 1 27 3 5 2 2 5 5 5 5 5 5 5 3 1 3 28 4 4 3 5 5 5 4 3 3 2 4 4 3 4 29 3 4 2 4 5 5 3 1 2 4 4 5 4 5 30 5 4 5 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 5 31 2 4 1 3 2 3 2 1 3 2 3 2 1 1 32 1 4 1 2 1 2 1 2 2 1 3 2 1 3 33 5 5 4 4 4 5 4 4 3 3 3 3 1 1 34 5 4 5 5 2 5 5 1 5 1 3 3 1 1 35 4 3 2 4 5 5 3 5 2 3 2 4 3 3 36 2 3 1 5 1 1 1 2 4 1 2 4 2 4 37 5 5 4 5 5 3 5 5 5 5 4 5 4 5 38 5 3 5 5 5 1 5 5 5 5 4 5 5 4 39 3 5 1 5 4 4 1 4 1 3 2 5 1 5 40 1 5 3 4 1 3 1 5 4 5 5 5 5 5 41 5 4 2 3 4 5 2 3 4 5 2 4 1 2 42 5 3 1 4 4 1 1 1 4 1 5 1 1 3 43 4 5 3 5 5 5 3 3 4 4 4 5 3 4 44 4 4 4 5 5 4 4 2 3 3 4 5 4 1 45 4 4 2 2 4 4 4 3 3 3 4 2 1 1 46 3 5 4 5 2 4 3 1 2 4 3 5 4 5 47 4 5 3 4 4 5 3 5 2 3 3 4 4 3 48 4 5 2 2 4 4 1 4 1 4 4 4 1 4 49 4 5 1 4 3 4 4 3 3 3 4 4 3 4 50 3 3 2 3 2 2 4 1 2 3 3 4 4 4 51 3 4 5 4 4 4 1 1 1 1 4 4 2 2 52 4 4 2 5 4 4 4 2 2 4 3 5 5 5 53 2 4 1 2 1 2 2 1 2 2 3 2 2 2 54 4 5 1 3 3 4 4 5 4 2 3 3 4 5 55 3 3 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1 56 2 3 2 2 3 3 4 2 2 2 2 3 2 2 57 4 3 2 3 3 5 4 3 2 5 3 5 4 5 58 4 4 3 4 3 5 3 5 3 3 4 5 1 1 59 4 5 4 4 4 5 4 5 3 5 4 4 4 3 60 1 4 1 3 5 5 1 5 5 5 2 1 1 1 61 5 5 4 5 5 5 3 5 4 5 4 5 2 1 62 1 5 5 5 5 5 3 5 4 5 2 5 2 1 63 4 4 4 4 3 5 4 3 4 4 4 3 5 5 64 3 4 1 4 3 3 4 1 4 3 4 4 1 2 65 4 4 5 5 4 5 4 4 3 4 3 4 3 3 66 5 5 4 3 5 5 4 4 4 4 4 4 3 5 67 1 5 1 3 1 1 1 1 1 1 2 4 2 4 68 5 5 2 4 3 4 3 3 1 4 3 5 2 5 69 3 4 2 5 3 2 2 2 2 2 3 3 1 5 70 5 4 3 4 4 2 1 4 2 4 4 4 2 1 71 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 2 4 5 1 72 2 4 1 3 2 2 1 1 1 3 2 1 1 1 73 4 4 5 5 4 4 3 3 4 3 4 3 3 3 74 2 3 1 2 4 3 3 1 3 4 4 4 2 1 75 2 5 2 5 2 5 1 2 4 4 1 5 5 5 76 2 3 1 5 2 3 5 4 3 3 1 3 1 1 77 5 5 5 5 3 3 3 4 4 4 4 3 2 1 78 4 2 4 5 3 4 2 2 2 2 3 5 4 5 79 1 5 1 1 1 2 2 1 5 1 1 1 1 1 80 5 4 4 5 3 3 4 5 5 5 4 4 1 1 81 4 5 3 4 3 2 4 5 4 3 3 5 4 5 82 5 4 5 3 3 4 1 3 5 5 3 5 1 1 83 5 4 4 4 3 3 4 5 2 4 4 5 5 5 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ 53 Num. innov proceso 1 innov proceso 2 innov producto 1 innov producto 2 Result 1 Result 2 Result 3 estrategia calidad estrategia características estrategia costes 1 4 5 2 4 4 5 4 6 4 0 2 5 5 5 4 4 3 4 4 4 2 3 5 5 4 1 4 4 5 6 3 1 4 4 4 4 2 3 4 3 8 1 1 5 5 4 4 4 5 5 5 3 4 3 6 4 2 5 5 4 4 5 9 1 0 7 4 4 3 2 4 4 5 4 2 4 8 5 4 3 3 3 3 4 3,913 3,478 2,609 9 2 5 4 2 3 3 3 4,706 4,118 1,176 10 4 4 4 4 3 4 3 4 4 2 11 4 4 4 3 2 2 2 3 4 3 12 5 5 4 1 5 3 3 5 2 3 13 1 1 4 1 1 1 1 1 1 8 14 3 3 1 1 4 4 3 2,778 2,778 4,444 15 5 4 4 5 4 4 4 4 4 2 16 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 17 1 2 1 1 1 2 1 4 2 4 18 3 3 2 3 2 2 2 3,846 3,846 2,308 19 3 2 5 1 3 3 4 3,571 3,571 2,857 20 4 5 5 3 4 3 5 3,333 3,704 2,963 21 5 5 4 4 3 3 4 3 3 4 22 5 5 4 4 5 5 4 3 6 1 23 5 5 4 4 4 4 4 4,545 4,545 0,909 24 4 5 4 4 4 4 4 4,286 4,286 1,429 25 5 5 5 5 4 4 3 2,632 4,737 2,632 26 4 4 5 4 4 5 5 4 5 1 27 5 5 5 3 5 5 3 4 3 3 28 5 5 5 5 3 4 4 4 2 4 29 3 4 1 5 4 4 3 4 1 5 30 4 4 4 3 3 3 4 2 5 3 31 3 2 3 1 2 2 2 5 3 2 32 2 2 2 2 2 2 2 2,667 1,333 6 33 5 5 3 2 1 2 3 6 3 1 34 2 3 5 5 3 4 4 4 2 4 35 4 4 4 2 4 4 4 6 0 4 36 3 3 1 1 2 2 3 5 1 4 37 3 5 4 4 5 5 4 6 3 1 38 5 4 1 1 5 5 5 3,333 3,333 3,333 39 4 2 4 3 4 3 3 4 3 3 40 5 4 2 2 4 4 4 4,762 1,905 3,333 41 3 4 3 3 2 3 3 6 2 2 42 5 3 1 1 1 1 4 4,348 2,174 3,478 43 4 4 3 3 4 4 4 6 3 1 44 4 4 4 4 4 4 4 1 6 3 45 3 3 3 3 4 4 3 5 5 0 46 5 4 3 1 2 3 4 3,333 3,333 3,333 47 4 4 3 3 3 3 4 3,913 3,478 2,609 48 5 5 3 3 3 3 3 3,529 2,353 4,118 49 4 4 4 4 4 3 3 5 5 0 50 3 3 1 2 2 2 2 2 3 5 51 4 4 4 4 3 3 3 3,333 3,333 3,333 52 5 5 5 4 4 3 3 3,333 3,333 3,333 53 3 2 2 2 2 1 1 0 0 10 54 5 5 5 3 3 3 4 4,091 2,273 3,636 55 3 3 1 2 2 2 3 6 2 2 56 2 2 2 2 2 2 2 2,105 3,684 4,211 57 5 4 4 4 3 4 4 3,333 3,333 3,333 58 4 5 2 5 4 5 4 3,478 2,609 3,913 59 5 5 4 3 3 3 3 3,462 2,692 3,846 60 1 3 5 1 3 5 3 4 6 0 61 5 5 5 5 4 5 5 3 5 2 62 5 5 3 3 5 5 5 5 5 0 63 5 5 5 4 4 4 4 7 2 1 64 5 5 3 3 4 3 2 10 0 0 65 3 4 4 5 3 4 5 3 4 3 66 4 5 5 5 4 5 5 3,5 3,5 3 67 1 1 1 1 4 4 4 5 5 0 68 5 5 4 2 3 4 4 3 1 6 69 3 4 4 1 4 4 4 6 2 2 70 5 5 2 1 5 4 5 4 2 4 71 4 4 1 4 3 4 4 8 2 0 72 2 1 1 1 2 2 3 3,333 4,167 2,5 73 4 3 3 3 3 3 3 3,043 3,913 3,043 74 4 2 3 5 4 4 3 4,167 3,333 2,5 75 5 5 1 1 4 4 4 6 0 4 76 2 2 3 1 3 3 3 3 1 6 77 4 4 3 2 3 3 3 3,636 3,182 3,182 78 2 4 2 2 3 3 4 7 2 1 79 1 1 1 1 3 3 3 5 1 4 80 4 4 4 3 4 4 4 4,348 3,913 1,739 81 4 4 1 2 3 3 4 6 2 2 82 5 5 1 5 5 4 4 10 0 0 83 4 5 4 3 3 4 3 1 1 8 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ANEXO III Resultados Modelo A 54 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ En los Anexos III, IV, V, VI y VII se detallan todos los análisis realizados a los modelos propuestos en el estudio. Para cada modelo se comprueban primeramente los análisis de fiabilidad y factorial con la aplicación SPSS y posteriormente se realiza el análisis estructural con SmartPLS. Los datos utilizados en estos análisis han sido todas las respuestas recogidas en el cuestionario: N % Casos Válidos 83 100,0 Excluidos 0 ,0 Total 83 100,0 Tabla 1: Resumen del procesamiento de los casos. Análisis de Fiabilidad El primer análisis realizado con SPSS es el de fiabilidad, en él se comprueba que los ítems que forman los constructos tienen la suficiente correlación entre ellos como para formar un único concepto. Para cada constructo se deben cumplir los siguientes requisitos: Correlación entre los items de cada constructo: Alfa de Cronbach > 0,7 Correlación de cada ítem con el total de los elementos: Índice de correlación > 0,3 Tabla 2: Criterios a seguir en el análisis de fiabilidad. En el caso de no superar alguno de los criterios, el constructo debe ser modificado eliminando los ítems que no concuerden o reconsiderando si el concepto representado por el constructo debe ser redefinido. 55 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Inicialmente los constructos han sido definidos de la siguiente forma: Constructo Ítems pertenecientes al constructo Información Info1, Info2, Info3, Info4 I+D id1, id2, id3 Cultura Innov. Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3, Cult.innov4 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 Innov. en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Innov. en productos Innov.producto1, Innov.producto2 Resultados empresariales Result1, Result2, Result3 Tabla 3: Definición inicial de los constructos de los Modelos A, B y C. ● Constructo Información Alfa de Cronbach N de elementos ,680 4 Tabla 4: Estadísticos de fiabilidad. Media de la escala si se elimina el elemento Varianza de la escala si se elimina el elemento Correlación elemento-total corregida Alfa de Cronbach si se elimina el elemento Info1 10,60 6,560 ,555 ,547 Info2 10,06 10,301 ,219 ,733 Info3 11,39 6,215 ,579 ,528 Info4 10,31 7,315 ,512 ,581 Tabla 5: Estadísticos total-elemento. En este caso, el constructo Información, definido por los ítems “Info1”, “Info2”, “Info3” e “Info4” no cumple la condición de Alfa de Cronbach > 0,7, además el ítem “Info2” no supera el valor de 0,3 en el índice de correlación elemento-total. La solución en este caso es modificar el constructo Información quitándole el ítem “Info2”: Alfa de Cronbach N de elementos ,733 3 Tabla 6: Estadísticos de fiabilidad. 56 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Media de la escala si se elimina el elemento Varianza de la escala si se elimina el elemento Correlación elemento-total corregida Alfa de Cronbach si se elimina el elemento Info1 6,54 5,032 ,572 ,628 Info3 7,33 4,734 ,594 ,601 Info4 6,25 5,801 ,509 ,701 Tabla 7: Estadísticos total-elemento. Con el constructo formado por “Info1”, “Info3” e “Info4” el valor de su Alfa de Cronbach es 0,733 y todos los ítems tienen un índice de correlación superior a 0,3, por lo que el constructo ahora sí que está bien definido. ● Constructo I+D Alfa de Cronbach N de elementos ,700 3 Tabla 8: Estadísticos de fiabilidad. Media de la escala si se elimina el elemento Varianza de la escala si se elimina el elemento Correlación elemento-total corregida Alfa de Cronbach si se eleimina el elemento id1 6,73 4,539 ,580 ,527 id2 6,37 4,969 ,509 ,619 id3 7,11 4,927 ,464 ,675 Tabla 9: Estadísticos total-elemento. El constructo I+D formado por los ítems “id1”, “id2” e“id3” tiene un Alfa de Cronbach de 0,7 (concretamente 0,700937), el cual es un valor válido pero muy ajustado, además la correlación elemento-total de sus ítems es superior a 0,3 en todos los casos. Se podría intentar aumentar el coeficiente Alfa de Cronbach del constructo eliminando alguno de sus ítems, pero observando la última columna de la Tabla 9 se puede comprobar que este coeficiente disminuirá si se elimina cualquiera de los ítems, por lo que la elección tomada en este caso es la de no eliminar ningún ítem. Posteriormente en el análisis factorial se podrá corroborar que el constructo está bien definido de esta forma. 57 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Constructo I+D Los resultados de este constructo, formado por los ítems “id1”, “id2” e “id3” son los siguientes: Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,653 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 44,405 gl 3 Sig. ,000 Tabla 31: KMO y prueba de Bartlett. Inicial Extracción id1 1,000 ,701 id2 1,000 ,622 id3 1,000 ,557 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 32: Comunalidades. Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 1,880 62,670 62,670 1,880 62,670 62,670 2 ,649 21,622 84,292 3 ,471 15,708 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 33: Varianza total explicada. Componente 1 id1 ,837 id2 ,789 id3 ,747 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 34: Matriz de componentes. Se cumplen todos los requisitos: KMO=0,653, significancia=0,00, todos los ítems tienen un valor de comunalidades mayor que 0,5, la varianza total explicada es de 0,62 y en la matriz de componentes se puede comprobar que solo hay un componente donde todos los ítems tienen un peso similar. 64 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Constructo Cultura Calidad Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,693 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 62,484 gl 3 Sig. ,000 Tabla 35: KMO y prueba de Bartlett. Inicial Extracción cultcalid1 1,000 ,649 cultcalid2 1,000 ,718 cultcalid3 1,000 ,683 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 36: Comunalidades. Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 2,049 68,313 68,313 2,049 68,313 68,313 2 ,521 17,374 85,687 3 ,429 14,313 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 37: Varianza total explicada. Componente 1 cultcalid1 ,806 cultcalid2 ,847 cultcalid3 ,826 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 38: Matriz de componentes. El constructo Cultura Calidad también está bien definido con los ítems “culcalid1”, “culcalid2” y “culcalid3”. Los resultados dan un valor del coeficiente KMO de 0,693, la significancia de la prueba de esfericidad es 0,00, las comunalidades están por encima de 0,5 en todos los ítems, la varianza total explicada es 0,68 y los ítems forman un único componente bien definido en la matriz de componentes. 65 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Constructo Cultura Innovación El constructo Cultura Innovación ha sido modificado en el análisis de fiabilidad. Para verificar que han sido correctos los cambios realizados se va a analizar factorialmente este constructo según definición inicial y posteriormente según su definición modificada. Inicialmente Cultura Innovación estaba formado por los ítems “cultinnov1”, “cultinnov2”, “cultinnov3”, “cultinnov4”. Los resultados son los siguientes: Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,668 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 57,309 gl 6 Sig. ,000 Tabla 39: KMO y prueba de Bartlett. Inicial Extracción cultinnov1 1,000 ,663 cultinnov2 1,000 ,490 cultinnov3 1,000 ,661 cultinnov4 1,000 ,225 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 40: Comunalidades. Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 2,038 50,952 50,952 2,038 50,952 50,952 2 ,891 22,263 73,214 3 ,671 16,767 89,981 4 ,401 10,019 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 41: Varianza total explicada. 66 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Componente 1 cultinnov1 ,814 cultinnov2 ,700 cultinnov3 ,813 cultinnov4 ,474 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 42: Matriz de componentes. En este análisis sale KMO>0,5, significancia<0,05, pero no se cumple el requisito de las comunalidades para el ítem “cultinnov4” ni la varianza total explicada es mayor que 0,6. La solución es eliminar el ítem “cultinnov4” del constructo Cultura Innovación: Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,636 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 51,161 gl 3 Sig. ,000 Tabla 43: KMO y prueba de Bartlett. Inicial Extracción cultinnov1 1,000 ,719 cultinnov2 1,000 ,488 cultinnov3 1,000 ,703 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 44: Comunalidades. Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 1,910 63,659 63,659 1,910 63,659 63,659 2 ,688 22,949 86,608 3 ,402 13,392 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 45: Varianza total explicada. 67 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Componente 1 cultinnov1 ,848 cultinnov2 ,698 cultinnov3 ,839 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 46: Matriz de componentes. Con el constructo modificado formado por “cultinnov1”, “cultinnov2” y “cultinnov3” sale KMO=0,63, significancia 0,00 y varianza total explicada 0,64. El ítem “cultinnov2” tiene un valor de comunalidades de 0,488 que es ligeramente inferior al 0,5 definido en la referencia. Sin embargo dado que el constructo definido de esta manera supera el resto de análisis, que la matriz de componentes señala que los tres ítems forman un único componente y que el análisis de fiabilidad es satisfactorio, el constructo se ha dejado definido de esta manera. ● Constructo Innovación en procesos Los resultados del análisis factorial del constructo Innovación en procesos formado por “innovproceso1” e “innovproceso2” son los siguientes: Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,500 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 62,279 gl 1 Sig. ,000 Tabla 47: KMO y prueba de Bartlett. Inicial Extracción innovproceso1 1,000 ,867 innovproceso2 1,000 ,867 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 48: Comunalidades. 68 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 1,734 86,697 86,697 1,734 86,697 86,697 2 ,266 13,303 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 49: Varianza total explicada. Componente 1 innovproceso1 ,931 innovproceso2 ,931 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 50: Matriz de componentes. El coeficiente KMO sale justamente 0,5, la significancia es 0,00, el análisis de comunalidades sale muy superior a 0,5 en los dos ítems, la varianza total explicada es 0,87 y la matriz de componentes muestra un único componente muy bien definido. ● Constructo Innovación en productos Según la definición inicial, el constructo Innovación en productos estaba formado por los ítems “innovproducto1” e “innovproducto2”. Los resultados en este caso son los siguientes: Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,500 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 16,601 gl 1 Sig. ,000 Tabla 51: KMO y prueba de Bartlett. Inicial Extracción innovproducto1 1,000 ,716 innovproducto2 1,000 ,716 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 52: Comunalidades. 69 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 1,432 71,584 71,584 1,432 71,584 71,584 2 ,568 28,416 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 53: Varianza total explicada. Componente 1 innovproducto1 ,846 innovproducto2 ,846 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 54: Matriz de componentes. A pesar de que los resultados del análisis factorial para este constructo sean buenos, en el análisis de fiabilidad se ha decidido separar el constructo en dos dado que no cumplía la condición de Alfa de Cronbach = 0,603 (<0,7). Como se ha indicado anteriormente en el análisis de fiabilidad, el constructo Innovación en productos se ha dividido en dos: Innovación en mejora de productos (formado por el ítem “innovproducto1”) e Innovación en nuevos productos (formado por el item“innovproducto2”). Dado que estos constructos están definidos por un solo ítem, estos no requieren análisis factorial. ● Constructo Resultados empresariales El constructo Resultados empresariales está formado por los ítems “Result1”, “Result2” y “Result3”: Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,694 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 130,581 gl 3 Sig. ,000 Tabla 55: KMO y prueba de Bartlett. 70 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Inicial Extracción Result1 1,000 ,810 Result2 1,000 ,865 Result3 1,000 ,702 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 56: Comunalidades. Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 2,377 79,221 79,221 2,377 79,221 79,221 2 ,433 14,420 93,640 3 ,191 6,360 100,000 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Tabla 57: Varianza total explicada. Componente 1 Result1 ,900 Result2 ,930 Result3 ,838 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 58: Matriz de componentes. En este caso sale un valor de KMO=0,694, significancia de 0,00, todos los ítems con comunalidades superiores a 0,5 y una varianza total explicada de 0,79. Aparte, la matriz de componentes muestra un único componente muy bien definido, por lo que en análisis factorial es correcto. 71 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Análisis Estructural Una vez realizados los análisis de fiabilidad y factorial se han justificado los siguientes cambios con respecto al modelo inicial: –Se ha eliminado el ítem “Info2” del constructo Información por no cumplir los requisitos de fiabilidad ni los factoriales. –Se ha eliminado el ítem “cultinnov4” del constructo Cultura innovación por no cumplir los requisitos de fiabilidad ni los factoriales. –Se ha dividido el constructo “Innovación en productos” por no cumplir el análisis de fiabilidad. De esta forma aparecen dos nuevos constructos: “Innovación en mejora de productos” e “Innovación en nuevos productos” que reflejarán las dos posibles formas existentes de innovación en producto. Este cambio aporta la ventaja de que al separar el constructo en dos se podrá apreciar si existe alguna diferencia significativa entre la innovación que se realiza al mejorar productos ya existentes y la realizada cuando se lanzan productos nuevos al mercado. Los constructos quedan definidos de la siguiente manera: Constructo Ítems pertenecientes al constructo Información Info1, Info3, Info4 I+D id1, id2, id3 Cultura Innov. Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 Innov. en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Innov. en mejora de productos Innov.producto1 Innov. en nuevos productos Innov.producto2 Resultados empresariales Result1, Result2, Result3 72 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Tabla 59: Definición de los constructos de los Modelos A, B y C tras los análisis de fiabilidad y factorial. Una vez adaptadas las conexiones entre los constructos, el modelo queda gráficamente de la siguiente forma: Figura 1: Análisis estructural Modelo A. En cuanto al tamaño de la muestra, el requisito es que sea como poco 10 veces mayor al el número de ítems del constructo formado por más ítems, y también 10 veces mayor al número de conexiones que llegan al constructo con mayor número de estas. Según estas restricciones, el Modelo A necesita un tamaño muestral de 40 o mayor. En este estudio se tiene una muestra de 83, por lo que hay datos suficientes para realizar el análisis estructural PLS. 73 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Estabilidad de las estimaciones: La prueba de Bootstrapping genera una serie de muestras aleatorias del mismo tamaño que la muestra de partida. Una vez generadas, se saca la media de estas y se compara con la muestra original. El propósito de este análisis es demostrar que los resultados obtenidos no son fruto de la casualidad y que el modelo es estable. Los resultados de las Tablas 71 y 72 se comparan con el estadístico T de Student de infinitos grados de libertad, cuyo valor para un nivel de significancia del 5% es t(95%)=1,645, para un nivel de significancia del 1% es t(99%)=2,326, para un nivel de significancia de 0,5% es t(99,5%) = 2,576 y para un nivel de significancia del 0,1% es t(99,9%)=3,090. Esto quiere decir que al suponer válida una hipótesis cuyo valor sea igual o mayor de 1,645, estaremos corriendo un riesgo de equivocarnos del 5% o menor. De la misma forma, si aceptamos una hipótesis cuyo valor sea mayor de 3,09, el riesgo de equivocación será menor del 0,1%. 80 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Estadístico de los ítems con sus constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) "Info 1" <- Informacion 0,872617 0,875863 0,030607 0,030607 28,509948 "Info 3" <- Informacion 0,819860 0,822406 0,032585 0,032585 25,161021 "Info 4" <- Informacion 0,711641 0,696738 0,093985 0,093985 7,571882 "Inn.proc 1" <- Innov. Procesos 0,921877 0,920880 0,022468 0,022468 41,031505 "Inn.proc 2" <- Innov. Procesos 0,939789 0,938377 0,014448 0,014448 65,044101 "Inn.prod 2" <- Innov. en nuevos productos 1,000000 1,000000 0,000000 "Result 1" <- Resultados 0,899025 0,900756 0,019302 0,019302 46,576454 "Result 2" <- Resultados 0,926771 0,926759 0,019909 0,019909 46,551226 "Result 3" <- Resultados 0,842202 0,841173 0,045718 0,045718 18,421737 "c.cal 1" <- Cult. Calidad 0,897726 0,896928 0,025150 0,025150 35,694914 "c.cal 2" <- Cult. Calidad 0,821772 0,815965 0,043830 0,043830 18,749141 "c.cal 3" <- Cult. Calidad 0,709635 0,690838 0,098837 0,098837 7,179869 "c.inn 1" <- Cult. Innov 0,881878 0,881949 0,023672 0,023672 37,254128 "c.inn 2" <- Cult. Innov 0,615830 0,613468 0,121060 0,121060 5,086971 "c.inn 3" <- Cult. Innov 0,858875 0,852514 0,039240 0,039240 21,887645 "i+d 1" <- I+D 0,810253 0,806166 0,051974 0,051974 15,589693 "i+d 2" <- I+D 0,833734 0,831711 0,033329 0,033329 25,015532 "i+d 3" <- I+D 0,721409 0,719979 0,059746 0,059746 12,074676 "inn.prod 1" <- Innov. en mejora de productos nuevos 1,000000 1,000000 0,000000 Tabla 71: T Statistics de los constructos con sus ítems. 81 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Estadístico de las relaciones entre constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) Cult. Calidad -> Innov. Procesos 0,276346 0,278443 0,090031 0,090031 3,069457 Cult. Calidad -> Innov. en nuevos productos -0,020462 -0,021393 0,098990 0,098990 0,206709 Cult. Calidad -> Innov. en mejora de productos -0,100996 -0,110168 0,112567 0,112567 0,897202 Cult. Innov -> Innov. Procesos 0,304854 0,301912 0,093240 0,093240 3,269550 Cult. Innov -> Innov. en nuevos productos -0,092236 -0,087938 0,103837 0,103837 0,888277 Cult. Innov -> Innov. en mejora de productos 0,044714 0,029647 0,104964 0,104964 0,425991 I+D -> Innov. Procesos 0,125949 0,137534 0,099567 0,099567 1,264966 I+D -> Innov. en nuevos productos 0,618347 0,618986 0,123882 0,123882 4,991404 I+D -> innov productos nuevos 0,696618 0,711220 0,110216 0,110216 6,320463 Informacion -> Innov. Procesos 0,212232 0,210456 0,099708 0,099708 2,128526 Informacion -> Innov. en nuevos productos 0,121253 0,117547 0,132164 0,132164 0,917444 Informacion -> Innov. en mejora de productos -0,049554 -0,046425 0,102552 0,102552 0,483208 Innov. Procesos -> Resultados 0,410579 0,420045 0,103120 0,103120 3,981573 Innov. en nuevos productos -> Resultados 0,209742 0,213774 0,086748 0,086748 2,417819 Innov. en mejora de productos -> Resultados 0,076290 0,071999 0,091356 0,091356 0,835090 Tabla 72: T Statistics de las relaciones entre constructos. 82 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ La prueba de Bootstrapping ha sido realizada tanto para las conexiones entre constructos (Tabla 72) como para los pesos de los ítems en sus respectivos constructos (Tabla 71). Los resultados de los estadísticos de los ítems han sido buenos, en cambio los resultados de los constructos no confirman completamente la estabilidad del modelo, ya que el valor del estadístico es mayor de 3,09 para la mayoría de los casos, pero hay otras relaciones como “Cult. Calidad -> Innov. en nuevos productos” cuyo valor es 0,206, lo que no cumple el requisito de t(95%)=1,645, por lo que la probabilidad de equivocarse al dar por buena esta relación en este modelo está muy por encima del 5%. En resumen, los resultados de los análisis para el Modelo A han sido buenos, pero ha habido relaciones entre constructos que no han pasado la prueba de los coeficientes path, y la prueba de Bootstrapping tampoco ha sido satisfactoria para algunas relaciones. Hay que rectificar el modelo cambiando algunas conexiones entre constructos ya que aunque teóricamente estaban justificadas, en la práctica no se han cumplido. 83 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ANEXO IV Resultados Modelo B 84 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Análisis de Fiabilidad y Factorial Tanto el Modelo A como el B y el C tienen definidos los mismos constructos, que están formados por los mismos ítems, además se han usado los mismos datos para el estudio. Esto significa que en los tres modelos el análisis de fiabilidad y el factorial son iguales. Los resultados de estos análisis están detallados en el Anexo III. A continuación se resumen los cambios realizados a los constructos en los análisis de fiabilidad y factorial: –Se ha eliminado el ítem “Info2” del constructo Información por no cumplir los requisitos de fiabilidad ni los factoriales. –Se ha eliminado el ítem “cultinnov4” del constructo Cultura innovación por no cumplir los requisitos de fiabilidad ni los factoriales. –Se ha dividido el constructo “Innovación en productos” por no cumplir el análisis de fiabilidad. De esta forma aparecen dos nuevos constructos: “Innovación en mejora de productos” e “ Innovación en nuevos productos” que reflejarán las dos posibles formas existentes de innovación en producto. Este cambio aporta la ventaja de que al separar este constructo en dos se podrá apreciar si existe alguna diferencia significativa entre la innovación que se realiza al mejorar productos ya existentes y la realizada cuando se lanzan productos nuevos al mercado. Realizados los cambios, los constructos quedan definidos de la siguiente manera: Constructo Ítems pertenecientes al constructo Información Info1, Info3, Info4 I+D id1, id2, id3 Cultura Innov. Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 Innov. en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Innov. en mejora de productos Innov.producto1 Innov. en nuevos productos Innov.producto2 Resultados empresariales Result1, Result2, Result3 Tabla 1: Definición de los constructos de los Modelos A, B y C tras los análisis de fiabilidad y factorial. 85 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Análisis Estructural Figura 1: Análisis estructural Modelo B. El tamaño de muestra mínimo recomendado para este modelo es de 50, ya que al constructo Resultados le llegan 5 entradas. Como se han utilizado 83 respuestas, los datos son suficientes para realizar el análisis estructural. ● Validez y fiabilidad del instrumento de medida Se deben cumplir los siguientes requisitos: Validez de contenido: Base teórica que justifique el modelo Validez convergente: AVE>0,6 Carga de los ítems > 0,6 Validez discriminante: AVE1/2 > Correlación entre los constructos Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach > 0,7 Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades (IFC) > 0,6 Tabla 2: Criterios a seguir en el análisis de validez y fiabilidad. 86 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Validez convergente: AVE Cult. Calidad 0,657381 Cult. Innov 0,635053 I+D 0,625907 Informacion 0,651104 Innov. Procesos 0,866547 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,792107 Tabla 3: AVE. Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultados "Info 1" 0,845298 "Info 3" 0,821223 "Info 4" 0,751249 "Inn.proc 1" 0,922049 "Inn.proc 2" 0,939637 "Inn.prod 2" 1,000000 "Result 1" 0,896849 "Result 2" 0,926619 "Result 3" 0,844606 "c.cal 1" 0,904944 "c.cal 2" 0,816715 "c.cal 3" 0,697276 "c.inn 1" 0,862886 "c.inn 2" 0,653210 "c.inn 3" 0,856681 "i+d 1" 0,823113 "i+d 2" 0,813819 "i+d 3" 0,733420 "inn.prod 1" 1,000000 Tabla 4: Cargas de los ítems en los constructos. 87 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ El análisis de validez convergente es correcto, ya que el AVE de todos los constructos es superior a 0,6 y las cargas de los ítems sobre sus respectivos constructos también. –Validez discriminante: Tabla 5: AVE ½. Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultados Cult. Calidad 1,000000 Cult. Innov 0,354521 1,000000 I+D 0,405773 0,589539 1,000000 Informacion 0,483948 0,471580 0,627145 1,000000 Innov. Procesos 0,535748 0,568855 0,546353 0,555469 1,000000 Innov. en nuevos productos 0,255707 0,322569 0,625933 0,436036 0,418232 1,000000 Innov. en mejora de productos 0,172057 0,392039 0,646348 0,357488 0,358565 0,431684 1,000000 Resultados 0,534448 0,593624 0,545909 0,493097 0,525689 0,414252 0,314181 1,000000 Tabla 6: Matriz de correlaciones. La raíz cuadrada del AVE de todos los constructos es superior a la correlación de esos constructos con los demás, por lo que el análisis es satisfactorio. 88 AVE Cult. Calidad 0,657381 0,81079 Cult. Innov 0,635053 0,796902 I+D 0,625907 0,791143 Informacion 0,651104 0,80691 Innov. Procesos 0,866547 0,930885 Innov. en nuevos productos 1 1 Resultados 1 1 Innov. en mejora de productos 0,792107 0,890004 √AVE Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach Cult. Calidad 0,767835 Cult. Innov 0,710850 I+D 0,700937 Informacion 0,732869 Innov. Procesos 0,846562 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,867869 Tabla 7: Alpha de Cronbach. El Alpha de Cronbach es superior a 0,7 para todos los constructos. –Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades Cult. Calidad 0,657380 Cult. Innov 0,635053 I+D 0,625907 Informacion 0,651104 Innov. Procesos 0,866547 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,792107 Tabla 8: IFC (Comunalidades). El análisis es correcto ya que las comunalidades tienen un IFC > 0,6 en todos los constructos. 89 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Análisis de Fiabilidad y Factorial Tanto el Modelo C como el A y el B tienen los mismos análisis de fiabilidad y factorial, dado que los constructos están definidos de la misma forma y los datos del estudio son los mismos. Los resultados de ambos análisis están detallados en el Anexo III. Una vez realizados los análisis, los constructos quedan definidos de la siguiente manera: Constructo Ítems pertenecientes al constructo Información Info1, Info3, Info4 I+D id1, id2, id3 Cultura Innov. Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 Innov. en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Innov. en mejora de productos Innov.producto1 Innov. en nuevos productos Innov.producto2 Resultados empresariales Result1, Result2, Result3 Tabla 1: Definición de los constructos de los Modelos A, B y C tras los análisis de fiabilidad y factorial. Análisis Estructural El Modelo C contempla más relaciones que el A y el B. Los análisis anteriores han demostrado que en estos modelos había relaciones que no pueden ser probadas, por lo que deben ser modificados. En el Modelo C se vuelven a repetir estas relaciones y se añaden otras para comprobar cuáles son las diferencias con el objetivo de posteriormente crear un modelo nuevo con las relaciones más relevantes. 96 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Figura 1: Análisis estructural Modelo C. En el Modelo C el constructo al que le llegan más correlaciones es el de Resultados, al que le llegan 7, por lo que el análisis PLS requiere de un tamaño muestra de 70 o mayor. Como se ha usado un tamaño muestral de 83 el análisis se puede realizar sin problemas. ● Validez y fiabilidad del instrumento de medida Requisitos: Validez de contenido: Base teórica que justifique el modelo Validez convergente: AVE>0,6 Carga de los ítems > 0,6 Validez discriminante: AVE1/2 > Correlación entre los constructos Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach > 0,7 Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades (IFC) > 0,6 Tabla 2: Criterios a seguir en el análisis de validez y fiabilidad. 97 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Validez convergente: AVE Cult. Calidad 0,657477 Cult. Innov 0,635058 I+D 0,626153 Informacion 0,651853 Innov. Procesos 0,866485 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,791885 Tabla 3: AVE. Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultados "Info 1" 0,834652 "Info 3" 0,825260 "Info 4" 0,760171 "Inn.proc 1" 0,921396 "Inn.proc 2" 0,940212 "Inn.prod 2" 1,000000 "Result 1" 0,892742 "Result 2" 0,925336 "Result 3" 0,849954 "c.cal 1" 0,904824 "c.cal 2" 0,816761 "c.cal 3" 0,697585 "c.inn 1" 0,862777 "c.inn 2" 0,653289 "c.inn 3" 0,856739 "i+d 1" 0,828849 "i+d 2" 0,810129 "i+d 3" 0,731545 "inn.prod 1" 1,000000 Tabla 4: Cargas de los ítems en los constructos. 98 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ El análisis de validez convergente es exitoso ya que todos los AVE > 0,6 y las cargas de los ítems en los constructos también son superiores a 0,6. –Validez discriminante: Tabla 5: AVE1/2. Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en mejora de productos Innov. en nuevos productos Resultados Cult. Calidad 1,000000 Cult. Innov 0,354377 1,000000 I+D 0,405454 0,589715 1,000000 Informacion 0,489018 0,471313 0,626334 1,000000 Innov. Procesos 0,535729 0,568868 0,546769 0,553272 1,000000 Innov. en mejora de productos 0,172033 0,392003 0,644227 0,355396 0,358723 1,000000 Innov. en nuevos productos 0,255555 0,322566 0,624371 0,430847 0,418305 0,431684 1,000000 Resultados 0,535033 0,593880 0,547870 0,499786 0,526293 0,314203 0,413528 1,000000 Tabla 6: Matriz de correlaciones. El análisis es correcto: todos los constructos tienen AVE1/2 > Correlación con los demás constructos. 99 AVE Cult. Calidad 0,657477 0,81085 Cult. Innov 0,635058 0,796905 I+D 0,626153 0,791298 Informacion 0,651853 0,807374 Innov. Procesos 0,866485 0,930852 Innov. en nuevos productos 1 1 Resultados 1 1 Innov. en mejora de productos 0,791885 0,889879 √AVE Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach Cult. Calidad 0,767835 Cult. Innov 0,710850 I+D 0,700937 Informacion 0,732869 Innov. Procesos 0,846562 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,867869 Tabla 7: Alpha de Cronbach. Todos los coeficientes tienen un valor superior a 0,7, por lo que el análisis es correcto. –Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades Cult. Calidad 0,657476 Cult. Innov 0,635058 I+D 0,626153 Informacion 0,651853 Innov. Procesos 0,866485 Innov. en mejora de productos 1,000000 Innov. en nuevos productos 1,000000 Resultados 0,791885 Tabla 8: IFC (Comunalidades). La fiabilidad compuesta del constructo es aceptable, ya que todos los IFC toman valores por encima de 0,6. 100 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Evaluación del modelo estructural Requisitos a cumplir: Relación causal entre los constructos: Coeficiente path (β) > 0,2 Varianza explicada del constructo: R2 > 0,1 Relevancia predictiva (Blindfolding): Q2>0 Estabilidad de las estimaciones (Bootstrapping) : t(95%) = 1,645, t(99%) = 2,326 t(99,5%) = 2,576 t(99,9%) = 3,090 Tabla 9: Criterios a seguir en la evaluación del modelo estructural. –Relación causal entre los constructos: Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en mejora de productos Innov. en nuevos productos Resultados Cult. Calidad 0,070508 0,368240 0,281792 -0,120092 -0,049879 0,291111 Cult. Innov 0,367391 0,340817 0,298665 0,021444 -0,131582 0,350146 I+D 0,138768 0,678577 0,568669 0,100051 Informacion 0,418698 0,187791 -0,062027 0,054640 0,062382 Innov. Procesos 0,074154 0,161441 0,036657 Innov. en mejora de productos 0,048162 -0,031174 Innov. en nuevos productos 0,134966 Resultados Tabla 10: Coeficiente path. Al igual que en los Modelos A y B, en el Modelo C también hay relaciones entre los constructos que no pueden ser probadas. Hay que replantear el modelo para que los coeficientes salgan todos mayores de 0,2. 101 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Varianza explicada: R² Cult. Calidad Cult. Innov I+D 0,507489 Informacion 0,340707 Innov. Procesos 0,500639 Innov. en mejora de productos 0,429461 Innov. en nuevos productos 0,411734 Resultados 0,515000 Tabla 11: Coeficiente R2. Todos los R² de los constructos endógenos son mayores de 0,1. –Relevancia predictiva: 1-SSE/SSO Cult. Calidad 0,673502 Cult. Innov 0,663575 I+D 0,626725 Informacion 0,298678 Innov. Procesos 0,497791 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,758386 Tabla 12: Q2 (1-SSE/SSO). El análisis Blindfolding es exitoso ya que todos los constructos tienen Q² > 0. 102 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Estabilidad de las estimaciones: Estadístico de los ítems con sus constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) "Info 1" <- Informacion 0,834652 0,836777 0,044141 0,044141 18,908663 "Info 3" <- Informacion 0,825260 0,829172 0,028815 0,028815 28,640232 "Info 4" <- Informacion 0,760171 0,754012 0,062949 0,062949 12,075925 "Inn.proc 1" <- Innov. Procesos 0,921396 0,919856 0,022181 0,022181 41,540052 "Inn.proc 2" <- Innov. Procesos 0,940212 0,939438 0,015247 0,015247 61,666997 "Inn.prod 2" <- Innov. en nuevos productos 1,000000 1,000000 0,000000 "Result 1" <- Resultados 0,892742 0,890377 0,023782 0,023782 37,537882 "Result 2" <- Resultados 0,925336 0,926550 0,017877 0,017877 51,761781 "Result 3" <- Resultados 0,849954 0,846364 0,040108 0,040108 21,191857 "c.cal 1" <- Cult. Calidad 0,904824 0,904729 0,018454 0,018454 49,031203 "c.cal 2" <- Cult. Calidad 0,816761 0,809290 0,041967 0,041967 19,461765 "c.cal 3" <- Cult. Calidad 0,697585 0,682866 0,092275 0,092275 7,559829 "c.inn 1" <- Cult. Innov 0,862777 0,861560 0,025947 0,025947 33,252048 "c.inn 2" <- Cult. Innov 0,653289 0,644848 0,105280 0,105280 6,205240 "c.inn 3" <- Cult. Innov 0,856739 0,855432 0,032805 0,032805 26,115892 "i+d 1" <- I+D 0,828849 0,826043 0,041599 0,041599 19,924561 "i+d 2" <- I+D 0,810129 0,807871 0,051647 0,051647 15,685863 "i+d 3" <- I+D 0,731545 0,725301 0,054407 0,054407 13,445850 "inn.prod 1" <- Innov. en mejora de productos 1,000000 1,000000 0,000000 Tabla 13: T Statistics de los constructos con sus ítems. 103 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Estadístico de las relaciones entre los constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) Cult. Calidad -> I+D 0,070508 0,059932 0,101450 0,101450 0,695005 Cult. Calidad -> Informacion 0,368240 0,363252 0,093410 0,093410 3,942193 Cult. Calidad -> Innov. Procesos 0,281792 0,273914 0,093817 0,093817 3,003645 Cult. Calidad -> Innov. en mejora de productos -0,120092 -0,121601 0,117190 0,117190 1,024757 Cult. Calidad -> Innov. en nuevos productos -0,049879 -0,049959 0,110087 0,110087 0,453087 Cult. Calidad -> Resultados 0,291111 0,292989 0,095946 0,095946 3,034109 Cult. Innov -> I+D 0,367391 0,362118 0,094674 0,094674 3,880599 Cult. Innov -> Informacion 0,340817 0,353186 0,084148 0,084148 4,050213 Cult. Innov -> Innov. Procesos 0,298665 0,302613 0,090978 0,090978 3,282818 Cult. Innov -> Innov. en mejora de productos 0,021444 0,009373 0,107829 0,107829 0,198872 Cult. Innov -> Innov. en nuevos productos -0,131582 -0,113391 0,114110 0,114110 1,153117 Cult. Innov -> Resultados 0,350146 0,343201 0,081948 0,081948 4,272754 I+D -> Innov. Procesos 0,138768 0,146917 0,083852 0,083852 1,654915 I+D -> Innov. en mejora de productos 0,678577 0,676498 0,125512 0,125512 5,406464 I+D -> Innov. en nuevos productos 0,568669 0,560985 0,127923 0,127923 4,445421 I+D -> Resultados 0,100051 0,095743 0,128395 0,128395 0,779246 Informacion -> I+D 0,418698 0,430778 0,105501 0,105501 3,968682 Informacion -> Innov. Procesos 0,187791 0,179384 0,097704 0,097704 1,922035 Informacion -> Innov. en mejora de productos -0,062027 -0,069144 0,114014 0,114014 0,544028 Informacion -> Innov. en nuevos productos 0,054640 0,049400 0,124887 0,124887 0,437515 Informacion -> 0,062382 0,074013 0,095574 0,095574 0,652715 104 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Resultados Innov. Procesos -> Innov. en mejora de productos 0,074154 0,095350 0,127172 0,127172 0,583096 Innov. Procesos -> Innov. en nuevos productos 0,161441 0,158630 0,138426 0,138426 1,166267 Innov. Procesos -> Resultados 0,036657 0,026600 0,123858 0,123858 0,295962 Innov. en mejora de productos -> Innov. en nuevos productos 0,048162 0,044455 0,122263 0,122263 0,393923 Innov. en mejora de productos -> Resultados -0,031174 -0,023270 0,097414 0,097414 0,320017 Innov. en nuevos productos -> Resultados 0,134966 0,131010 0,096252 0,096252 1,402216 Tabla 14: T Statistics de las relaciones entre constructos. Al igual que los modelos anteriores, existen relaciones entre constructos que no llegan al valor de t(95%)=1,645, por lo que esas las relaciones deben ser replanteadas. En resumen, al igual que los otros dos modelos, el Modelo C pasa la mayoría de pruebas pero incluye relaciones que no pueden ser probadas con los datos existentes, por lo que debe ser modificado. 105 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Componente 1 id1 ,734 id2 ,820 id3 ,704 innovproducto1 ,781 innovproducto2 ,765 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 17: Matriz de componentes. La matriz de componentes muestra un único componente bien definido. Como no se cumplen los requisitos de la varianza total explicada (0,58 < 0,6) y el ítem “id3” tiene un coeficiente de comunalidades de 0,495 < 0,5, se opta por eliminar este ítem del constructo y repetir las pruebas: Alfa de Cronbach N de elementos ,799 4 Tabla 18: Estadísticos de fiabilidad. Media de la escala si se elimina el elemento Varianza de la escala si se elimina el elemento Correlación elemento-total corregida Alfa de Cronbach si se elimina el elemento id1 9,83 11,142 ,545 ,780 id2 9,47 10,106 ,729 ,693 innovproducto1 9,98 10,463 ,590 ,760 innovproducto2 10,34 10,373 ,593 ,759 Tabla 19: Estadísticos total-elemento. El análisis de fiabilidad es correcto. Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer- Olkin. ,768 Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 102,182 gl 6 Sig. ,000 Tabla 20: KMO y prueba de Bartlett. KMO > 0,5 y significancia 0,00. 112 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Inicial Extracción id1 1,000 ,542 id2 1,000 ,758 innovproducto1 1,000 ,606 innovproducto2 1,000 ,608 Tabla 21: Comunalidades. Comunalidades mayores de 0,5 para todos los constructos. Compo nente Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción Total % de la varianza % acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 2,513 62,814 62,814 2,513 62,814 62,814 2 ,594 14,848 77,662 3 ,562 14,049 91,711 4 ,332 8,289 100,000 Tabla 22: Varianza total explicada. La varianza total explicada es 0,63 > 0,6. Componente 1 id1 ,736 id2 ,870 innovproducto1 ,778 innovproducto2 ,780 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. 1 componentes extraídos Tabla 23: Matriz de componentes. La matriz de componentes muestra un único componente con los ítems bien definidos. Por lo tanto los análisis de fiabilidad y factorial son correctos y el constructo está bien definido con estos elementos. 113 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Los constructos del Modelo D quedan definidos así: Constructo Ítems pertenecientes al constructo Información Info1, Info3, Info4 Cultura Innov. Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 I+D e Innov. en productos id1, id2, Innov.producto1, Innov.producto2 Innov. en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Resultados empresariales Result1, Result2, Result3 Tabla 24: Definición de los constructos de los Modelos D y E tras los análisis de fiabilidad y factorial. Análisis Estructural Una vez modificados los constructos del modelo se han redefinido las relaciones de la siguiente forma: Figura 1: Análisis estructural del Modelo D. Este modelo necesita un tamaño muestra de por lo menos 40 respuestas. Como se tienen 83 respuestas el estudio PLS se puede realizar correctamente. 114 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Validez y fiabilidad del instrumento de medida Requisitos a cumplir: Validez de contenido: Base teórica que justifique el modelo Validez convergente: AVE>0,6 Carga de los ítems > 0,6 Validez discriminante: AVE1/2 > Correlación entre los constructos Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach > 0,7 Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades (IFC) > 0,6 Tabla 25: Criterios a seguir en el análisis de validez y fiabilidad. –Validez convergente: AVE Cult. Calidad 0,665391 Cult. Innov 0,633826 Informacion 0,652054 Innov. Procesos 0,866570 Innov. productos e I+D 0,625364 Resultados 0,792008 Tabla 26: AVE. Los AVE de todos los constructos son superiores a 0,6. 115 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Cult. Calidad Cult. Innov Informacion Innov. Procesos Innov. productos e I+D Resultados "Info 1" 0,822311 "Info 3" 0,821172 "Info 4" 0,778230 "Inn.proc 1" 0,922315 "Inn.proc 2" 0,939402 "Inn.prod 2" 0,769436 "Result 1" 0,893604 "Result 2" 0,927138 "Result 3" 0,847296 "c.cal 1" 0,891673 "c.cal 2" 0,823614 "c.cal 3" 0,723016 "c.inn 1" 0,868029 "c.inn 2" 0,637128 "c.inn 3" 0,861435 "i+d 1" 0,783096 "i+d 2" 0,858974 "inn.prod 1" 0,747227 Tabla 27: Cargas de los ítems en los constructos. Las cargas de los ítems sobre sus constructos también son mayores de 0,6, por lo tanto el análisis de validez convergente es correcto. 116 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Validez discriminante: Tabla 28: √AVE. Cult. Calidad Cult. Innov Informacion Innov. Procesos Innov. productos e I+D Resultados Cult. Calidad 1,000000 Cult. Innov 0,345748 1,000000 Informacion 0,486080 0,469524 1,000000 Innov. Procesos 0,528361 0,572812 0,550118 1,000000 Innov. productos e I+D 0,331797 0,551466 0,562230 0,559793 1,000000 Resultados 0,522160 0,593866 0,501296 0,525378 0,534325 1,000000 Tabla 29: Matriz de correlaciones. Se verifica que AVE1/2 es mayor a la correlación entre los constructos en todos los casos. –Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach Cult. Calidad 0,767835 Cult. Innov 0,710850 Informacion 0,732869 Innov. Procesos 0,846562 Innov. productos e I+D 0,800962 Resultados 0,867869 Tabla 30: Alpha de Cronbach. Alfa de Cronbach es superior a 0,7 para todos los constructos. 117 AVE Cult. Calidad 0,665391 0,815715 Cult. Innov 0,633826 0,796132 Informacion 0,652054 0,807499 Innov. Procesos 0,86657 0,930897 Innov. productos e I+D 0,625364 0,7908 Resultados 0,792008 0,889948 Resultados 0,792152 0,890029 √AVE Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades Cult. Calidad 0,665391 Cult. Innov 0,633826 Informacion 0,652054 Innov. Procesos 0,866570 Innov. productos e I+D 0,625364 Resultados 0,792008 Tabla 31: IFC (Comunalidades). El análisis de fiabilidad compuestas da un valor de IFC > 0,6 para todos los constructos. ● Evaluación del modelo estructural Requisitos a cumplir: Relación causal entre los constructos: Coeficiente path (β) > 0,2 Varianza explicada del constructo: R2 > 0,1 Relevancia predictiva (Blindfolding): Q2>0 Estabilidad de las estimaciones (Bootstrapping) : t(95%) = 1,645, t(99%) = 2,326 t(99,5%) = 2,576 t(99,9%) = 3,090 Tabla 32: Criterios a seguir en la evaluación del modelo estructural. –Relación causal entre los constructos: Cult. Calidad Cult. Innov Informacion Innov. Procesos Innov. productos e I+D Resultados Cult. Calidad 0,367699 0,329696 Cult. Innov 0,342392 0,302406 0,368786 Informacion 0,389077 Innov. Procesos 0,329531 Innov. productos e I+D 0,283634 0,349856 Resultados Tabla 33: Coeficiente path. 118 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ En el análisis de relación causal todas las relaciones son significativas, ya que sus coeficientes path son mayores de 0,2. –Varianza explicada: R² Cult. Calidad Cult. Innov Informacion 0,339492 Innov. Procesos 0,506197 Innov. productos e I+D 0,422124 Resultados 0,360065 Tabla 34: Coeficiente R2. Todos los constructos endógenos cumplen que R² > 0,1. –Relevancia predictiva: 1-SSE/SSO Cult. Calidad 0,681328 Cult. Innov 0,658569 Informacion 0,297162 Innov. Procesos 0,497874 Innov. productos e I+D 0,625697 Resultados 0,758917 Tabla 35: Q2 (1-SSE/SSO). El análisis Blindfolding es correcto, ya que Q² > 0 en todos los constructos. 119 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Estabilidad de las estimaciones: Estadístico de los ítems con sus constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) "Info 1" <- Informacion 0,822311 0,815267 0,056584 0,056584 14,532475 "Info 3" <- Informacion 0,821172 0,820870 0,029273 0,029273 28,052501 "Info 4" <- Informacion 0,778230 0,772955 0,053212 0,053212 14,624974 "Inn.proc 1" <- Innov. Procesos 0,922315 0,919565 0,023231 0,023231 39,701824 "Inn.proc 2" <- Innov. Procesos 0,939402 0,937597 0,017246 0,017246 54,472285 "Inn.prod 2" <- Innov. productos e I+D 0,769436 0,765219 0,052060 0,052060 14,779887 "Result 1" <- Resultados 0,893604 0,890449 0,024628 0,024628 36,283997 "Result 2" <- Resultados 0,927138 0,924658 0,022610 0,022610 41,005337 "Result 3" <- Resultados 0,847296 0,844568 0,041802 0,041802 20,269216 "c.cal 1" <- Cult. Calidad 0,891673 0,892095 0,023747 0,023747 37,548172 "c.cal 2" <- Cult. Calidad 0,823614 0,818881 0,042351 0,042351 19,447471 "c.cal 3" <- Cult. Calidad 0,723016 0,713076 0,076984 0,076984 9,391748 "c.inn 1" <- Cult. Innov 0,868029 0,868798 0,025828 0,025828 33,608610 "c.inn 2" <- Cult. Innov 0,637128 0,624435 0,121854 0,121854 5,228598 "c.inn 3" <- Cult. Innov 0,861435 0,857710 0,034968 0,034968 24,634721 "i+d 1" <- Innov. productos e I+D 0,783096 0,780339 0,046955 0,046955 16,677520 "i+d 2" <- Innov. productos e I+D 0,858974 0,851491 0,034491 0,034491 24,904423 "inn.prod 1" <- Innov. productos e I+D 0,747227 0,743062 0,061711 0,061711 12,108425 Tabla 36: T Statistics de los constructos con sus ítems. 120 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Estadístico de las relaciones entre los constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) Cult. Calidad -> Informacion 0,367699 0,364039 0,097154 0,097154 3,784711 Cult. Calidad -> Innov. Procesos 0,329696 0,329777 0,090698 0,090698 3,635100 Cult. Innov -> Informacion 0,342392 0,345011 0,097080 0,097080 3,526901 Cult. Innov -> Innov. Procesos 0,302406 0,314440 0,091104 0,091104 3,319366 Cult. Innov -> Innov. productos e I+D 0,368786 0,359512 0,092905 0,092905 3,969513 Informacion -> Innov. productos e I+D 0,389077 0,393029 0,082854 0,082854 4,695942 Innov. Procesos -> Resultados 0,329531 0,336150 0,113572 0,113572 2,901511 Innov. productos e I+D -> Innov. Procesos 0,283634 0,277583 0,078726 0,078726 3,602804 Innov. productos e I+D -> Resultados 0,349856 0,344879 0,096282 0,096282 3,633663 Tabla 37: T Statistics de las relaciones entre constructos. El análisis Bootstrapping muestra que todos los estadísticos de los ítems con sus constructos y los estadísticos de las relaciones entre los constructos son mayores de t(99,9%)=3,09 salvo la relación “Innov. Procesos -> Resultados” que es 2,901 > t(99,5%)=2,576. Por lo tanto, el análisis Bootstrapping es correcto y la estabilidad está probada con menos de un 0,5% de probabilidad de fallo en el caso de la relación ““Innov. Procesos -> Resultados””, y menos de un 0,1% de probabilidad de fallo en el resto de relaciones. En resumen, al análisis del Modelo D ha demostrado que no se pueden juntar los dos tipos de innovaciones y el I+D en un mismo constructo. Por lo demás, los análisis son satisfactorios. 121 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Varianza explicada: R² Cult. Calidad Cult. Innov Informacion 0,342268 Innov. Procesos 0,505142 Innov. productos e I+D 0,420918 Resultados 0,506180 Tabla 10: Coeficiente R2. Todos los constructos endógenos tienen un R² mayor de 0,1. –Relevancia predictiva: 1-SSE/SSO Cult. Calidad 0,677333 Cult. Innov 0,660069 Informacion 0,297206 Innov. Procesos 0,497967 Innov. productos e I+D 0,625711 Resultados 0,759719 Tabla 11: Q2 (1-SSE/SSO). Todos los Q² son mayores de cero. 128 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Estabilidad de las estimaciones: Estadístico de los ítems con sus constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) "Info 1" <- Informacion 0,821852 0,826890 0,049836 0,049836 16,491049 "Info 3" <- Informacion 0,821286 0,825184 0,026995 0,026995 30,424026 "Info 4" <- Informacion 0,778601 0,768905 0,055767 0,055767 13,961794 "Inn.proc 1" <- Innov. Procesos 0,922423 0,921292 0,021051 0,021051 43,819254 "Inn.proc 2" <- Innov. Procesos 0,939306 0,937316 0,015761 0,015761 59,596374 "Inn.prod 2" <- Innov. productos e I+D 0,769491 0,768516 0,044373 0,044373 17,341269 "Result 1" <- Resultados 0,894230 0,894899 0,019998 0,019998 44,715277 "Result 2" <- Resultados 0,925922 0,924903 0,014916 0,014916 62,077366 "Result 3" <- Resultados 0,847927 0,842112 0,040529 0,040529 20,921555 "c.cal 1" <- Cult. Calidad 0,896400 0,898025 0,018783 0,018783 47,724100 "c.cal 2" <- Cult. Calidad 0,821349 0,815214 0,039390 0,039390 20,851478 "c.cal 3" <- Cult. Calidad 0,714328 0,709228 0,078174 0,078174 9,137712 "c.inn 1" <- Cult. Innov 0,860450 0,860296 0,026760 0,026760 32,153942 "c.inn 2" <- Cult. Innov 0,648729 0,629438 0,114249 0,114249 5,678195 "c.inn 3" <- Cult. Innov 0,861901 0,862671 0,030201 0,030201 28,539131 "i+d 1" <- Innov. productos e I+D 0,783172 0,782942 0,045304 0,045304 17,287221 "i+d 2" <- Innov. productos e I+D 0,858945 0,859799 0,031157 0,031157 27,568352 "inn.prod 1" <- Innov. productos e I+D 0,747094 0,745744 0,069388 0,069388 10,766930 Tabla 12: T Statistics de los constructos con sus ítems. 129 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Estadístico de la relación entre constructos: Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics (| O/STERR|) Cult. Calidad -> Informacion 0,371598 0,362206 0,102574 0,102574 3,622733 Cult. Calidad -> Innov. Procesos 0,331510 0,327242 0,091902 0,091902 3,607201 Cult. Calidad -> Resultados 0,311453 0,310715 0,096357 0,096357 3,232278 Cult. Innov -> Informacion 0,340495 0,349512 0,088803 0,088803 3,834251 Cult. Innov -> Innov. Procesos 0,297952 0,299477 0,087437 0,087437 3,407630 Cult. Innov -> Innov. productos e I+D 0,367010 0,372862 0,102512 0,102512 3,580186 Cult. Innov -> Resultados 0,341410 0,333074 0,078597 0,078597 4,343788 Informacion -> Innov. productos e I+D 0,389602 0,394733 0,080874 0,080874 4,817390 Innov. Procesos -> Resultados 0,044688 0,030128 0,130498 0,130498 0,342443 Innov. productos e I+D -> Innov. Procesos 0,284514 0,288841 0,082019 0,082019 3,468880 Innov. productos e I+D -> Resultados 0,216459 0,239402 0,090166 0,090166 2,400675 Tabla 13: T Statistics de las relaciones entre constructos. El estadísticos de las relaciones “Innov. Procesos -> Resultados” no cumplen los requisitos t(95%) = 1,645,por lo que la relación no puede ser probada. 130 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ANEXO VIII Resultados evaluación 131 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Dado que los modelos teóricos han dado buenos resultados en la mayoría de análisis pero contienen relaciones entre algunos constructos que empíricamente no son relevantes o no se pueden demostrar, se ha procedido a su modificación creando el Modelo F, que se detalla a continuación. Análisis de Fiabilidad y Factorial El Modelo F tiene definidos los constructos con los mismos ítems que los Modelos teóricos A, B y C, y los datos del estudio son los mismos, por lo que los análisis de fiabilidad y factorial son idénticos a estos. Los resultados de ambos análisis están detallados en el Anexo III. Los constructos quedan definidos de la siguiente forma: Constructo Ítems pertenecientes al constructo Información Info1, Info3, Info4 I+D id1, id2, id3 Cultura Innov. Cult.innov1, Cult.innov2, Cult.innov3 Cultura Calidad Cult.calid1, Cult.calid2, Cult.calid3 Innov. en procesos Innov.proceso1, Innov.proceso2 Innov. en mejora de productos Innov.producto1 Innov. en nuevos productos Innov.producto2 Resultados empresariales Result1, Result2, Result3 Tabla 1: Definición de los constructos del Modelo F tras los análisis de fiabilidad y factorial. Análisis Estructural El Modelo F ha sido creado a partir de los modelos teóricos estudiando las relaciones más relevantes. En la Figura 1 se pueden observar gráficamente las relaciones entre constructos. 132 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Figura 1: Análisis estructural Modelo F. El tamaño muestral mínimo requerido para el estudio según el método de ecuaciones estructurales PLS es de 30 repuestas. Los análisis se han realizado con 83 respuestas, por lo que los resultados obtenidos son válidos. ● Validez y fiabilidad del instrumento de medida Requisitos a cumplir: Validez de contenido: Base teórica que justifique el modelo Validez convergente: AVE>0,6 Carga de los ítems > 0,6 Validez discriminante: AVE1/2 > Correlación entre los constructos Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach > 0,7 Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades (IFC) > 0,6 Tabla 2: Criterios a seguir en el análisis de validez y fiabilidad. 133 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Validez convergente: AVE Cult. Calidad 0,662726 Cult. Innov 0,635033 I+D 0,625978 Informacion 0,651898 Innov. Procesos 0,866752 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,791912 Tabla 3: AVE. Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultados "Info 1" 0,830515 "Info 3" 0,819456 "Info 4" 0,770993 "Inn.proc 1" 0,924641 "Inn.proc 2" 0,937307 "Inn.prod 2" 1,000000 "Result 1" 0,895253 "Result 2" 0,923827 "Result 3" 0,849000 "c.cal 1" 0,896518 "c.cal 2" 0,821318 "c.cal 3" 0,714051 "c.inn 1" 0,857665 "c.inn 2" 0,654033 "c.inn 3" 0,861250 "i+d 1" 0,818274 "i+d 2" 0,809145 "i+d 3" 0,744075 "inn.prod 1" 1,000000 Tabla 4: Cargas de los ítems en los constructos. 134 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Todos los coeficientes AVE son mayores de 0,6 y todas las cargas de los ítems también son mayores de 0,6 por lo que el análisis de validez convergente es satisfactorio. –Validez discriminante: Tabla 5: AVE1/2. Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultad os Cult. Calidad 1,000000 Cult. Innov 0,347657 1,000000 I+D 0,399841 0,588812 1,000000 Informacion 0,486274 0,470760 0,625202 1,000000 Innov. Procesos 0,530827 0,568638 0,543155 0,551414 1,000000 Innov. en nuevos productos 0,247054 0,322490 0,625627 0,425871 0,417923 1,000000 Innov. en mejora de productos 0,170234 0,390223 0,647125 0,356116 0,357923 0,431684 1,000000 Resultados 0,527903 0,594691 0,544828 0,500233 0,526204 0,412946 0,313793 1,000000 Tabla 6: Matriz de correlaciones. El análisis es correcto, ya que se verifica que todos los AVE1/2 de los constructos son mayores que la correlación entre estos y los demás constructos. 135 AVE Cult. Calidad 0,662726 0,81408 Cult. Innov 0,635033 0,79689 I+D 0,625978 0,791188 Informacion 0,651898 0,807402 Innov. Procesos 0,866752 0,930995 Innov. en nuevos productos 1 1 Resultados 1 1 Innov. en mejora de productos 0,791912 0,889894 √AVE Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ –Fiabilidad individual del constructo: Alfa de Cronbach Cult. Calidad 0,767835 Cult. Innov 0,710850 I+D 0,700937 Informacion 0,732869 Innov. Procesos 0,846562 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,867869 Tabla 7: Alpha de Cronbach. Todos los Alfa de Cronbach son mayores de 0,7, por lo que el análisis de fiabilidad individual es correcto. –Fiabilidad compuesta del constructo: Comunalidades Cult. Calidad 0,662726 Cult. Innov 0,635033 I+D 0,625978 Informacion 0,651898 Innov. Procesos 0,866752 Innov. en nuevos productos 1,000000 Innov. en mejora de productos 1,000000 Resultados 0,791912 Tabla 8: IFC (Comunalidades). Todos los constructos tienen un IFC mayor de 0,6, por lo que el análisis de comunalidades es correcto. 136 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Evaluación del modelo estructural Requisitos a cumplir: Relación causal entre los constructos: Coeficiente path (β) > 0,2 Varianza explicada del constructo: R2 > 0,1 Relevancia predictiva (Blindfolding): Q2>0 Estabilidad de las estimaciones (Bootstrapping) : t(95%) = 1,645, t(99%) = 2,326 t(99,5%) = 2,576 t(99,9%) = 3,090 Tabla 9: Criterios a seguir en la evaluación del modelo estructural. –Relación causal entre los constructos: Cult. Calidad Cult. Innov I+D Informacion Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultados Cult. Calidad 0,366964 0,289155 0,365307 Cult. Innov 0,378338 0,343182 0,352936 0,467690 I+D 0,625627 0,647125 Informacion 0,447096 0,244657 Innov. Procesos Innov. en nuevos productos Innov. en mejora de productos Resultados Tabla 10: Coeficiente path. Todas las relaciones entre constructos cumplen que su coeficiente path es β>0,2, esto significa que todas las relaciones del Modelo F pueden considerarse significativas. 137 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Análisis de Correlación entre constructos Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes Cult. Calidad Pearson Correlation ,085 -,025 -,061 Sig. (1-tailed) ,222 ,411 ,291 N 83 83 83 Cult. Innov Pearson Correlation ,163 ,221*-,326** Sig. (1-tailed) ,070 ,022 ,001 N 83 83 83 Informacion Pearson Correlation ,101 ,225*-,269** Sig. (1-tailed) ,182 ,020 ,007 N 83 83 83 I+D Pearson Correlation ,022 ,390** -,322** Sig. (1-tailed) ,423 ,000 ,002 N 83 83 83 Innov. Procesos Pearson Correlation ,160 ,076 -,210* Sig. (1-tailed) ,074 ,248 ,028 N 83 83 83 Innov. en mejora de productos Pearson Correlation -,145 ,331** -,119 Sig. (1-tailed) ,096 ,001 ,142 N 83 83 83 Innov. en nuevos productos Pearson Correlation ,041 ,256** -,237* Sig. (1-tailed) ,356 ,010 ,016 N 83 83 83 Resultados Pearson Correlation ,234*,267** -,428** Sig. (1-tailed) ,017 ,007 ,000 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 1: Análisis de correlación entre constructos. 144 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ Análisis de Correlación entre ítems ● Información Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes Info1 Pearson Correlation ,098 ,167 -,222* Sig. (1-tailed) ,190 ,066 ,022 N 83 83 83 Info2 Pearson Correlation ,041 ,140 -,148 Sig. (1-tailed) ,355 ,103 ,091 N 83 83 83 Info3 Pearson Correlation ,017 ,261** -,218* Sig. (1-tailed) ,439 ,009 ,024 N 83 83 83 Info4 Pearson Correlation ,132 ,113 -,213* Sig. (1-tailed) ,117 ,154 ,027 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 2: Análisis de correlación con los ítems del constructo Información. ● I+D Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes id1 Pearson Correlation ,038 ,421** -,361** Sig. (1-tailed) ,367 ,000 ,000 N 83 83 83 id2 Pearson Correlation ,064 ,237*-,244* Sig. (1-tailed) ,283 ,016 ,013 N 83 83 83 id3 Pearson Correlation -,057 ,263** -,150 Sig. (1-tailed) ,306 ,008 ,088 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 3: Análisis de correlación con los ítems del constructo I+D. 145 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Cultura enfocada a innovar Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes cultinnov1 Pearson Correlation ,027 ,240*-,211* Sig. (1-tailed) ,406 ,014 ,028 N 83 83 83 cultinnov2 Pearson Correlation ,285** ,046 -,306** Sig. (1-tailed) ,005 ,339 ,002 N 83 83 83 cultinnov3 Pearson Correlation ,118 ,215*-,278** Sig. (1-tailed) ,144 ,025 ,005 N 83 83 83 cultinnov4 Pearson Correlation -,068 ,203*-,093 Sig. (1-tailed) ,271 ,033 ,202 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 4: Análisis de correlación con los ítems del constructo Cultura enfocada a innovar. ● Cultura enfocada a asegurar la calidad Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes cultcalid1 Pearson Correlation ,182*-,006 -,168 Sig. (1-tailed) ,049 ,477 ,065 N 83 83 83 cultcalid2 Pearson Correlation -,014 ,076 -,046 Sig. (1-tailed) ,452 ,247 ,339 N 83 83 83 cultcalid3 Pearson Correlation ,026 -,150 ,091 Sig. (1-tailed) ,407 ,088 ,206 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 5: Análisis de correlación con los ítems del constructo Cultura enfocada asegurar la calidad. 146 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ ● Innovación de proceso Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes innovproceso1 Pearson Correlation ,124 ,048 -,154 Sig. (1-tailed) ,133 ,335 ,082 N 83 83 83 innovproceso2 Pearson Correlation ,174 ,093 -,237* Sig. (1-tailed) ,057 ,201 ,015 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 6: Análisis de correlación con los ítems del constructo Innovación en procesos. ● Innov de productos Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes innovproducto1 Pearson Correlation -,145 ,331** -,119 Sig. (1-tailed) ,096 ,001 ,142 N 83 83 83 innovproducto2 Pearson Correlation ,041 ,256** -,237* Sig. (1-tailed) ,356 ,010 ,016 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 7: Análisis de correlaci12ón con los ítems de los constructos de innovación en productos. ● Resultados Estrategia dif. calidad Estrategia dif. caracteristicas Estrategia lider costes Result1 Pearson Correlation ,232*,193*-,369** Sig. (1-tailed) ,017 ,040 ,000 N 83 83 83 Result2 Pearson Correlation ,188*,286** -,399** Sig. (1-tailed) ,044 ,004 ,000 N 83 83 83 Result3 Pearson Correlation ,205*,234*-,375** Sig. (1-tailed) ,032 ,017 ,000 N 83 83 83 **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Tabla 8: Análisis de correlación con los ítems del constructo Resultados empresariales. 147 Estudio de la influencia de la innovación, gestión de la calidad y estrategia en los resultados empresariales ________________________________________________________________________________ BIBLIOGRAFÍA [1] María Marta Formichella (2005) “La evolución del concepto de innovación y su relación con el desarrollo”, INTA, Tres Arroyos. [2] Juan Ramón Pujol (2005) “Guía práctica de innovación para PYMES”, ESADE Business School, editado por Anetcom, Valencia. [3] Tilo Pfeifer, Fernando Torres (1999) “Manual de gestión e ingeniería de la calidad”, capitulos 1, 10 y 14. Mira Ediciones, Zaragoza. [4] Shu-Hsien Liao, Wen-Jung Chang, Chi-Chuan Wu (2009) “An integrated model for learning organization with strategic view: Benchmarking in the knowledge-intensive indutry”. 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