El comportamiento innovador de las empresas andaluzas de Economía Social

El comportamiento innovador de las empresas andaluzas de Economía Social Antonio García Sánchez ([email protected]) Universidad de Sevilla Tel. 954 55 44 71 (1) Cristina Borra Marcos (c[email protected]) Universidad de Sevilla Tel. 954 55 16 99 (1) Francisco Espasandín Bustelo ([email protected]) Universidad de Sevilla Tel 954 55 16 29 (2) (1) Facultad de CC. Económicas y Empresariales.. Avda. Ramón y Cajal, 1, 41018 Sevilla. Fax. 954 55 75 25 (2) Facultad de CC. Económicas y Empresariales.. Avda. Ramón y Cajal, 1, 41018 Sevilla. Fax. 954 55 16 29 RESUMEN La importancia de la innovación como elemento imprescindible para la supervivencia de las empresas y el desarrollo económico de las regiones es cada vez mayor, especialmente cuando existe movilidad imperfecta de tecnología (y de actividades productivas) y, al mismo tiempo, es necesario, al menos, conservar una capacidad de absorción de innovaciones para poder mantenerse dentro del mercado. En el caso de las empresas andaluzas, y por supuesto también en las empresas de Economía Social, las dificultades para innovar son elevadas, debido a factores como: el reducido tamaño de las empresas, las debilidades de los sistemas de ciencia y tecnología, las dificultades de acceso a fuentes de financiación, y el desconocimiento de los empresarios del estado actual y deseado de los subsistemas de innovación de sus empresas. La finalidad de esta investigación es presentar, a partir de datos primarios y secundarios, un modelo cognitivo sobre el comportamiento innovador de las empresas de Economía Social andaluzas, que sea útil a los siguientes agentes sociales: investigadores, empresarios y gestores públicos. Para alcanzar la finalidad previa, se sigue el siguiente itinerario de investigación. En primer lugar, se plantea un modelo teórico en el que la decisión de innovar (comportamiento innovador) depende de condicionantes internos (cultura organizativa, tamaño, diversificación de la actividad, capacidad para asumir riesgos,…) y externos (sector de actividad, localización,…). A continuación, se diseña un modelo econométrico probit dicótomo, que se aplica a una muestra de 515 empresas de Economía Social de Andalucía y que se estima mediante máxima verosimilitud. 1. INTRODUCCIÓN. La consideración del cambio tecnológico y la innovación ha evolucionado considerablemente desde los primeros autores de la escuela clásica inglesa, pasando por el análisis schumpeteriano, el efecto “residual” sobre el crecimiento económico de Solow y la consideración exógena del cambio técnico, las más modernas teorías sobre el crecimiento endógeno, hasta llegar a la consideración actual, de la que destacamos las reflexiones de la nueva geografía económica (Krugman y Venables, 1995) acerca de la movilidad imperfecta de la innovación, la tecnología y el conocimiento y las de la Economía Industrial (Sutton, 2000), que destacan la necesidad de establecer un proceso constante de innovación para poder mantenerse dentro de la “ventana de viabilidad” en el mercado1. En términos generales y a la vista de los indicadores al uso y los resultados de los diversos trabajos que han abordado el tema, la situación andaluza en materia de innovación es de retraso relativo (y mayores dificultades para innovar) frente a la media del conjunto de España, a su vez retrasada frente a los niveles de las regiones españolas más dinámicas (Madrid, Cataluña) como a los países y regiones de la UE y la OCDE. Y dentro de Andalucía, las empresas más pequeñas (precisamente las que predominan en la Economía Social, tienen mayores dificultades y retraso en materia de innovación2. Si nos ceñimos a la encuesta sobre actividades de innovación en las empresas, publicada por el INE y regionalizada para Andalucía por el IEA, encontramos una menor proporción de empresas innovadoras en Andalucía (6,45% frente al 6,77% en 1 Véase García (2002), pp. 706-717 para un análisis más detallado. 2 Sin ánimo de ser exhaustivos, señalamos los trabajos de Acosta y Coronado (2002), Aguado, Pomares y Palma (2000), Coronado y Acosta (1999a, 1999b, 2000 y 2001), García (2002), Fernández (2004), García, Palma y Pomares (2002), Martín y Palma (1993), Galán, Casillas y Moreno (1992), Palma Martín y Rodríguez (1992) y Palma, García y Rodríguez (1997). España), un menor gasto por empresa (220 mil Euros frente a los 337 mil en España) y al mismo tiempo un mayor esfuerzo o intensidad de innovación (2,97% sobre el volumen de ventas, frente al 2,75 de la media nacional). Esto no hace sino resaltar un hecho ya conocido, el menor tamaño de las empresas andaluzas, lo que les supone un esfuerzo considerablemente mayor para acabar realizando una menor actividad innovadora en términos absolutos. El resultado global es una menor actividad de I+D, menor frecuencia, menor cooperación… y, en definitiva, un sistema de innovación más débil y menos estructurado, como destaca toda la literatura mencionada. Los datos presentados en las dos tablas siguientes y la información que se extrae de los mismos –el sector de Economía Social cuenta con una empresa de Economía Social por cada mil habitantes y emplea a cerca de 430.000 personasponen de manifiesto la importancia social de este sector en el territorio español. Tabla 1. NÚMERO DE EMPRESAS COOPERATIVAS Y SOCIEDADES LABORALES POR COMUNIDADES AUTÓNOMAS EN 2003. Cooperativas Sociedades Laborales Totales Número Empresas. Economía Social por mil habitantes. 2002 2003 Variación %. 2002 2003 Variación %. 2002 2003 Variación %. Andalucía 5.543 5.255 -5,20 2.762 3.398 23,03 8.305 8.653 4,19 1,14 Aragón 785 768 -2,17 740 747 0,95 1.525 1.515 -0,66 1,23 Asturias 298 293 -1,68 426 475 11,50 724 768 6,08 0,71 Baleares 182 187 2,75 184 232 26,09 366 419 14,48 0,45 C. Valenciana 2.941 2.889 -1,77 1.533 1.652 7,76 4.474 4.541 1,50 1,01 Canarias 459 414 -9,80 837 832 -0,60 1.296 1.246 -3,86 0,65 Cantabria 90 92 2,22 147 152 3,40 237 244 2,95 0,44 Castilla La Mancha 1.494 1.418 -5,09 1.458 1.551 6,38 2.952 2.969 0,58 1,64 León 1.471 1.358 -7,68 879 939 6,83 2.350 2.297 -2,26 0,93 Cataluña 6.149 6.356 3,37 1.816 1.944 7,05 7.965 8.300 4,21 1,24 Ceuta y Melilla 56 57 1,79 16 12 -25,00 72 69 -4,17 0,48 Extremadura 816 741 -9,19 438 483 10,27 1.254 1.224 -2,39 1,14 Galicia 934 935 0,11 945 1074 13,65 1.879 2.009 6,92 0,73 La Rioja 165 161 -2,42 73 86 17,81 238 247 3,78 0,86 Madrid 926 920 -0,65 2.201 2.268 3,04 3.127 3.188 1,95 0,55 Murcia 1.335 1.401 4,94 785 889 13,25 2.120 2.290 8,02 1,81 Navarra 309 259 -16,18 494 527 6,68 803 786 -2,12 1,36 País Vasco 1.383 1403 1,45 1.121 1.146 2,23 2.504 2.549 1,80 1,21 TOTAL ESPAÑA 25.336 24.907 -1,69 16.855 18.407 9,21 42.191 43.314 2,66 1,01 FUENTE: Dirección General de Fomento de la Economía Social y del Fondo Social Europeo. Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales. Tabla 2. TRABAJADORES AFILIADOS A LA SEGURIDAD SOCIAL EN SITUACIÓN DE ALTA LABORAL EN COOPERATIVAS Y SOCIEDADES LABORALES EN 2003 Número de trabajadores Estructura Porcentual % respecto total de afiliados Comunidad autónoma Coop. Soc. Lab. Total Coop. Soc. Lab. Total Coop. Soc. Lab. Total Andalucía 70.853 18.631 89.484 22,16 17,00 20,84 2,66 0,70 3,36 Aragón 7.034 3.279 10.313 2,20 2,99 2,40 1,41 0,66 2,07 Asturias 3.452 2.958 6.410 1,08 2,70 1,49 0,95 0,82 1,77 Baleares 2.465 1.188 3.653 0,77 1,08 0,85 0,71 0,34 1,05 Canarias 7.234 3.498 10.732 2,26 3,19 2,50 1,02 0,49 1,51 Cantabria 957 1.146 2.103 0,30 1,05 0,49 0,49 0,59 1,09 Castilla La Mancha 12.057 8.639 20.696 3,77 7,88 4,82 2,02 1,45 3,47 Castilla y León 11.072 4.228 15.300 3,46 3,86 3,56 1,31 0,50 1,81 Cataluña 41.065 11.722 52.787 12,84 10,70 12,29 1,37 0,39 1,76 C. Valenciana 58.258 10.087 68.345 18,22 9,20 15,92 3,35 0,58 3,93 Extremadura 8.269 2.848 11.117 2,59 2,60 2,59 2,35 0,81 3,16 Galicia 8.777 5.254 14.031 2,74 4,79 3,27 0,93 0,56 1,49 Madrid 11.677 12.247 23.924 3,65 11,17 5,57 0,45 0,48 0,93 Murcia 17.797 5.972 23.769 5,57 5,45 5,54 3,61 1,21 4,82 Navarra 4.372 4.351 8.723 1,37 3,97 2,03 1,78 1,77 3,54 País Vasco 52.271 13.036 65.307 16,35 11,89 15,21 5,95 1,48 7,43 La Rioja 1.591 434 2.025 0,50 0,40 0,47 1,35 0,37 1,72 Ceuta y Melilla 554 78 632 0,17 0,07 0,15 1,65 0,23 1,88 Total España 319.755 109.596 429.351 100,00 100,00 100,00 1,93 0,66 2,59 FUENTE: Dirección General de Fomento de la Economía Social y del Fondo Social Europeo. Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales. Al centrar la atención en los datos relativos a Andalucía, presentados también en las tablas previas, se observa que la importancia social de la Economía Social andaluza es superior a la española puesto que el número de empresas de Economía Social por cada mil habitantes es superior al total español (1.14 frente a 1.01) y la cifra de empleo generada por la Economía Social andaluza es la más elevada del territorio nacional (89.484 empleos). Pero la importancia de la Economía Social en Andalucía no se limita al ámbito social; su importancia económica es también notable. Según información obtenida en la página Web de CEPES – Andalucía, el 12% del PIB de la comunidad es generado por el sector de Economía Social. A pesar de su importancia, los estudios que centran su interés en el diagnóstico del estado del subsistema de innovación en las empresas de Economía Social andaluzas y en las causas que motivan dicho estado brillan por su ausencia en el terreno académico. A la luz de la información presentada con antelación (importancia de la innovación como fuente de ventaja competitiva, relevancia económica y social del sistema Economía Social andaluz y carencia de investigaciones que centren su interés en el subsistema de innovación de las empresas andaluzas de Economía Social) se ha planteado esta investigación, cuya finalidad es diseñar, a partir de datos primarios y secundarios, un modelo cognitivo (descriptivo y explicativo) sobre el comportamiento innovador de las empresas andaluzas de Economía Social que proporcione conocimiento útil a los gestores públicos y privados y a los académicos interesados en el tema. Una vez planteado el problema y descrita la finalidad de la investigación, el artículo se estructura de acuerdo con los siguientes epígrafes: en primer lugar, se describe el itinerario o método de investigación empleado para lograr la finalidad y, se presentan los modelo teórico y econométrico; en segundo lugar, se incluyen los resultados obtenidos tras la aplicación del modelo econométrico a la muestra objeto de estudio; y, en los últimos epígrafes, se detallan las conclusiones, las limitaciones y las líneas futuras de la investigación. 2. MÉTODO. El método o itinerario que se sigue para alcanzar la finalidad de esta investigación incluye las etapas que se enumeran en los próximos subapartados. 2.1. PLANTEAMIENTO DEL MODELO TEÓRICO. Las características del proceso de innovación (carácter acumulativo y dependiente de la trayectoria, evolución constante, riesgo e incertidumbre,…)3 le confieren una extrema complejidad. Para nuestros objetivos basta recordar la descripción de Archibugi y Michi (1998): es apropiable, diverso (producto, proceso, comercial, organizacional, genercial –Schumpeter), incremental o radical, en conocimiento tácito o codificado (atención a la transferibilidad de uno y otro), formas de cooperación y colaboración, supone incertidumbre, es acumulativo. 3 Véase García (2002) pp. 20 y ss. y Fernández (2004) pp. 33 y ss. para una reflexión sobre dichas características. Pero son las empresas el agente económico que acaba tomando la decisión última sobre el proceso de innovación, las que en definitiva tienen que realizar la actividad innovadora y “poner en el mercado” los frutos de dicha actividad, las innovaciones. ¿Cuáles son los factores de los que depende esa decisión última? A partir de una reflexión sobre los determinantes detectados en los diversos estudios que encontramos en la literatura sobre el análisis económico del cambio tecnológico y la innovación, nosotros plantearemos un modelo teórico para explicar el comportamiento innovador de las empresas, que utilizaremos en su posterior definición econométrica para estudiar los determinantes del comportamiento innovador de las empresas andaluzas de Economía Social. Consideraremos como variable dependiente la “propensión a innovar” de las empresas y estudiaremos los factores determinantes de dicha propensión. Éstos pueden ser de muy diversa índole, unos internos a la propia empresa, otros externos; sobre algunos la empresa tendrá cierta capacidad de control y decisión, sobre otros dicha capacidad será reducida o nula; unos favorecerán la innovación, otros la inhibirán. La distinción entre condicionantes internos y externos de la innovación ya la realizó G. Dosi en su trabajo seminal de 1984 y posteriormente confirmada y depurada (Dosi 1988a, Dosi 1988b, Dosi et al. 1988, Dosi et al. 1990); otros autores han ido precisando y desarrollando el estudio de estos condicionantes. Unos se han centrado en la importancia de los condicionantes externos a las propias empresas, como son la existencia de un adecuado sistema regional de innovación que canalice los flujos de demanda y oferta de la misma (Braun y McHone 1992, Stenberg 1996, Stenberg 1999, Edquist 2001) y los factores ambientales y locacionales, especialmente en la medida en que las relaciones de proximidad, las aglomeraciones y las externalidades favorecen los flujos de conocimiento, que en gran medida es tácito (Aydalot y Kleebe 1988, Liyanage 1995, Audretsch y Feldman 1996, Malberg y Maskell 1997, Audretsch 1998, Fernández y Herrero 1998, Maillat 1998, Keilbach 2000, Cooke 2001)4. En esta misma línea cabe destacar las contribuciones de la geografía económica (Krugman y Venables, 1995), quienes destacan la importancia de la estructura productiva regional dada la movilidad imperfecta del conocimiento, la tecnología y las actividades innovadoras y productivas. Otros se han centrado en las características internas de las empresas (Levin et al. 1985, Cohen et al. 1987, Cohen y Levin 1989, Buesa y Molero 1992, Molero y Buesa 1996, Fonfría 1999, Galende y de la Fuente 2003, Beneito 2003). Así, se ha destacado la importancia de la estrategia empresarial (Kamien y Schwartz 1982, Rothwell 1986, Bughim y Jacques, 1994, Galende y Suárez, 1998, Meeus y Oerlemans 2000, Oerlemans et al. 2001, François et al. 2002), de las organizaciones (Jonson 1992, Coke et al. 1997, Escorsa y Valls, 2000), de los condicionantes estructurales (especialización sectorial y tamaño) de las empresas (Cohen y Levin 1989, Cohen y Klepper 1992, Patel y Pavitt 1995, Cohen y Klepper 1996),, de las cuestiones actitudinales (o “culturales”) hacia la innovación (Baldwin y Scott 1987, Rogers, 1995, Fichman y Kemerer 1997, Rodríguez Pose 2001), de la percepción que los individuos tienen sobre la innovación y sus posibilidades (Kroberg et al. 2003), de la aptitud para asumir riesgos (Hargadon 1998, Tushman y Reilly 1996, Delmas 2002) en especial la disponibilidad de recursos para invertir (tabak y Barr 1999, Hall y Bagchi-Sen 2002, Lööf y Heshmati 2002, Waarts et al. 2002, Beneito 2003) y la diversificación de las líneas de negocio, si bien ésta última presenta resultados contradictorios (Nayyar y Kazanjian 1993, Boeker y Huo 1998, Galende y de la Fuente 2003, Beneito 2003). Siendo éstas las características del proceso de innovación y las actividades innovadoras, las empresas de reducido tamaño (precisamente las que predominan en 4 Esta visión es coherente con la tradición iniciada por Mansfield en 1961 al establecer un modelo “epidemiológico” para explicar la difusión de las innovaciones la Economía Social y en Andalucía5) encuentran especiales dificultades y limitaciones a la hora de llevar a cabo dichas actividades. El objetivo de esta parte del trabajo es detectar los determinantes (favorables e inhibidores) de la innovación. Para ello, proponemos un modelo en el que la variable explicada es la que llamamos “propensión innovadora”, aceptando por tanto la idea de que una actitud favorable o desfavorable hacia la innovación precede a la decisión de adoptarla o no (Waarts et al., 2002). Las variables que definen dicho modelo se detallan en la Tabla 3, mientras que éste puede representarse en forma reducida como: Propensión innovadora = f (condicionantes externos, condicionantes internos) TABLA 3. VARIABLES DEL MODELO Condicionantes externos (oportunidades): • Sistema Regional de Innovación público o privado. • Sistema de interfaz. • Estructura productiva regional. o Especialización sectorial. o Tamaño medio de las empresas. o Nivel tecnológico regional. • Dotaciones de infraestructuras y equipamiento (I+E). • Capital Humano y cualificación de los recursos humanos. • Esfuerzo investigador de la región. Condicionantes internos (capacidades): • Aptitud para asumir riesgos o Disponibilidad de recursos (Recursos propios y ajenos) o Diversificación de actividad (a valorar) • Tamaño (número empleados, volumen facturación, cuota de mercado) • Pertenencia a un sector potencialmente innovador o tecnológico • Cultura innovadora • Acceso y uso de NTIC • Propensión exportadora • Cualificación de RR.HH. (nivel de cualificación de gerente, órgano directivo y otro personal) • Cultura organizativa Percepción del entorno por parte del presidente Fuente: Elaboración Propia. 2.2. ESPECIFICACIÓN DEL MODELO ECONOMÉTRICO. Como ya sugirieron Cohen y Klepper (1992), existe un factor clave de la actividad innovadora que es de carácter inobservable, factor que Lee (2002, 2003) ha 5 Si bien las “microempresas” (menos de 10 trabajadores) predominan igualmente en el conjunto de España, en Andalucía representan el 86% del conjunto de empresas, frente al 76% del País Vasco, el 81% de Cataluña y el 82% de la media española. identificado con diversos aspectos que engloba en lo que llama “competencia tecnológica”. Además, algunas variables observadas pueden contener errores de medición. Por ello, la función de la decisión de innovar depende no sólo de las variables exógenas observadas, sino también de un término de error inobservable: ) , ( ε X f I = [1.] Puede construirse un índice representativo de los beneficios que implica innovar. En la práctica se desconoce el valor de este índice. Sólo se observa una variable dicótoma, que toma valor 1 cuando el índice es positivo (la entidad innova) y valor 0 cuando el índice es negativo (la entidad no innova). Puede entenderse que este índice depende de las variables observadas y de un término de error inobservable. Aproximando mediante una función lineal: e I + ′ = x ß * [2.] Si suponemos, como es habitual, que la distribución del término de error ε es normal con media cero y varianza uno, obtenemos el modelo probit, en el que: ∫ ′ ∞− ′ Φ=== x xß β φ)()1Pr( (t)dtI [3.] donde Φ es la función de distribución normal. 2.3. DESCRIPCIÓN DE LA POBLACIÓN. El objeto material de esta investigación son las empresas de cooperativas y sociedades laborales que integran el sistema Economía Social de Andalucía. Según datos del último censo del año 2001, el número de sociedades laborales y cooperativas en la comunidad andaluza asciende, respectivamente, a 1899 y 3907. El modelo arquetipo, elaborado a partir de los datos del censo, que representa a ambos subsistemas de la Economía Social andaluza presenta las características que se detallan a continuación. Prob>LR = 0,000 Var. Coef. Std. Err. z P>z _CONS -0,90763 0,30572 -2,97 0,003 FACTURAN 0,00052 0,00031 1,70 0,089 FONDOSPR 0,00196 0,00374 0,52 0,601 NAPLICACI 0,18437 0,03074 6,00 0,000 ORGANIGR 0,29015 0,19224 1,51 0,131 NDEPARTA 0,17289 0,06041 2,86 0,004 CUALPERS 0,09250 0,06428 1,44 0,150 PROPENSO 0,31485 0,22850 1,38 0,168 CORDOBA -1,00453 0,23828 -4,22 0,000 ALMERIA -1,09970 0,23935 -4,59 0,000 Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta. STATA v. 8.0 Como puede observarse, el ajuste general del modelo es bastante aceptable. Se rechaza claramente la hipótesis nula de que todos los coeficientes del modelo sean simultáneamente nulos. En general, los estimadores muestran el signo esperado y son aparentemente significativos. Comenzando por la constante, su signo negativo indica que, manteniéndose lo demás constante, las entidades tienden a no realizar innovaciones. Parece confirmarse que en una región periférica como Andalucía, dominada por una economía sustentada en sectores tradicionales, con una deficiente formación de los recursos humanos, empresas de muy reducido tamaño con escasa tradición emprendedora e innovadora y escasez de empresas que realicen I+D o pertenecientes a sectores de alta intensidad tecnológica, mantiene una tendencia desfavorable a la innovación, que sólo se rompe (ligeramente) cuando aparecen con cierta fuerza algunos de los condicionantes que favorecen la innovación. El signo positivo de la variable FACTURAN indica que generalmente la propensión a innovar aumenta con el tamaño de la empresa. En el debate sobre el efecto del tamaño sobre la innovación8 (mayor acceso a los recursos de las grandes empresas 8 Son muchos los estudios que abordan la cuestión del tamaño, sin que haya consenso al respecto. Entre los muchos trabajos existentes, destacamos Cohen y Klepper (1996), Barceló frente a la mayor flexibilidad y dinamismo de las pequeñas), encontramos evidencias de que, al menos en el caso de las microempresas (predominantes en la Economía Social y en Andalucía) el mayor tamaño ayuda a que de dichas empresas tengan una mayor predisposición a realizar innovaciones. También es positivo el signo de la variable FONDOSPR, lo cual implicaría que las empresas con mayores proporciones de recursos financieros propios tenderían a realizar más innovaciones. No obstante, esta variable no es significativa, por lo que no parece que la facilidad de autofinanciación sea un factor muy importante. Esta conclusión es consistente con el hecho de que las características de las microempresas (escaso capital propio) hacen que su decisión de innovar o no dependa más de la identificación e implicación del empresario con el proyecto de innovación, de su disposición a asumir los riesgos económicos y financieros derivados de la decisión de innovar y de la accesibilidad a fuentes de financiación externas (endeudamiento) y a las ayudas públicas. Por su parte, el coeficiente positivo de la variable NAPLICACI indica que la utilización de las nuevas tecnologías favorece igualmente la innovación. Parece que estamos encontrando un efecto multiplicador de las NTIC sobre las posibilidades de innovación futura. Este hecho puede entenderse como una redefinición de la “dependencia de la trayectoria” antes señalada como una de las características de la innovación y el cambio tecnológico. El hecho de haber incorporado determinadas tecnologías genera un importante impulso para mantener la actividad innovadora, ya sea mediante actualizaciones de las tecnologías instaladas, ya mediante incorporación de nuevas aplicaciones e de innovaciones de diversa índole. Este hecho es igualmente consistente con los modelos epidemiológicos de difusión de las innovaciones, también presentados más arriba. El hecho de tener más aplicaciones informáticas y un mayor uso de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación refuerza et al. (1992), Buesa (1996), Buesa y Molero (1998), Fonfría (1999), Alonso y Méndez (2000) y considerablemente el número, la frecuencia y la intensidad de los contactos con otras empresas (del entorno y, potencialmente, de cualquier lugar), lo que facilita y favorece la obtención de información sobre de todo tipo de innovaciones y su posterior adopción. Asimismo, los signos positivos de ORGANIGR y NDEPARTA permiten inferir que las entidades estructuradas y organizadas en distintos departamentos suelen innovar más frecuentemente. Una vez más se destaca el carácter acumulativo, organizado y estructurado de la innovación. La cualificación del personal también incide positivamente en la propensión a innovar. Así lo indica el coeficiente positivo de la variable CUALPERS. Parece por tanto confirmarse la hipótesis planteada, entre otros, por Ahmed y Abdala (1999) y Ong et al. (2003) de que la capacitación y las características de la fuerza de trabajo pueden generar una mayor receptividad a la innovación, especialmente en la medida en que el conocimiento (marcadamente específico, acumulativo y tácito) se convierte en un elemento clave no sólo de la innovación sino también y cada vez más, de la actividad productiva. En esta misma línea se enmarcan los resultados obtenidos para la cultura organizativa, el signo positivo de la variable PROPENSO indica que la innovación se favorece en aquellas organizaciones que facilitan que sus empleados asuman los riesgos derivados de sus decisiones en un alto grado; es decir, las que son más receptivas a la innovación y permiten a sus empleados desarrollas sus inquietudes innovadoras sin constreñirlas. Por último, y en cuanto se refiere a las variables territoriales, destacamos que la localización en las provincias de ALMERIA o CÓRDOBA inhibe relativamente la innovación, tal y como demuestra el signo negativo de sus coeficientes. Aunque podríamos interpretar que este hecho alerta sobre la existencia de algunas peculiaridades provinciales en la concreción de los sistemas nacionales y andaluz de Masurel et al. (2002). innovación, nos parece aventurada tal conclusión. Quizás pueda deberse a diferencias provinciales en la composición sectorial de la actividad o a causas de diversa índole, cuyo análisis aplazamos para posteriores estudios. La interpretación anterior de los resultados se basa únicamente en el signo del efecto de un cambio en la variable explicativa en la probabilidad de innovar. Pero, en un modelo probit, la magnitud del efecto de un cambio en una variable no se puede representar directamente por las estimaciones del coeficiente (Dunne, 1984). Deben calcularse los efectos marginales directamente. Para un modelo del probit, estos efectos marginales se pueden obtener por la fórmula siguiente (Greene, 1999, p.753): ( ) ( ) k k Xββφ β x x= ∂ Φ ∂ [4.] donde Φ y φ denotan la función de distribución y la función de densidad normales. Como puede observarse, el valor del efecto marginal depende tanto de la estimación del parámetro como del punto de la evaluación (Cabrer Borrás et al., 2001, p.117). Aunque de la anterior definición se sigue que los efectos marginales se pueden computar solamente para las variables continuas, nosotros adoptaremos el criterio de Greene (1999, p.755), para quien los efectos marginales calculados por la fórmula [4] para las variables discretas constituyen generalmente buenas aproximaciones al cambio que la presencia o no de la variable binaria origina sobre la probabilidad de que I sea 1. Con esta interpretación podemos calcular efectos marginales para todas las variables.9 La tabla 8 muestra los efectos marginales, evaluados en las medias maestrales, obtenidos para el anterior modelo probit. 9 En puridad, la variable CUALPERS es también una variable cualitativa, y no continua. El calcular efectos marginales implica suponer el efecto de un incremento en la cualificación medida como un salto de una categoría a otra. TABLA 8.- EFECTOS MARGINALES Var. dy/dx Std. Err. z P>z FACTURAN 0,000184 0,00011 1,71 0,086 FONDOSPR 0,000684 0,00131 0,52 0,602 NAPLICACI 0,064509 0,01056 6,11 0,000 ORGANIGR* 0,101316 0,06706 1,51 0,131 NDEPARTA 0,060491 0,02099 2,88 0,004 CUALPERS 0,032364 0,02247 1,44 0,150 PROPENSO* 0,103771 0,07007 1,48 0,139 CORDOBA* -0,380318 0,08733 -4,35 0,000 ALMERIA* -0,414016 0,08595 -4,82 0,000 Fuente: Elaboración propia con datos de la Encuesta. STATA v. 8.0 Los valores estimados representan el efecto de un cambio infinitesimal de la variable explicativa considerada en la probabilidad de innovar. Según estos resultados, las variables de localización son las que mayor peso relativo tienen en la decisión de innovar. A continuación, son importantes tanto el poseer un organigrama como el contar con una cultura organizativa que favorezca la asunción de riesgos. La cualificación del personal y el empleo de nuevas tecnologías compartirían un tercer lugar. Finalmente son el tamaño y la facilidad de autofinanciación los factores menos decisivos. En definitiva, se confirman y refuerzan las consideraciones expresadas más arriba. 4. CONCLUSIONES. Las conclusiones de este trabajo son de índole teórico y empírico. En relación al primer grupo de conclusiones, se señala que los modelos teórico y econométrico planteados: • No sobresalen por su originalidad, pues incluyen las variables e indicadores que se suelen utilizar para medir el comportamiento innovador • Si sobresalen por la actualidad de su planteamiento, y en este sentido pueden aportar utilidad a los investigadores, pues consideran conjuntamente los condicionantes internos y externos que potencialmente incidirán en el comportamiento innovador. En relación a las conclusiones de índole empírico, se apunta que los modelos cognitivos (descriptivos y explicativos) que representan a la muestra de 515 empresas de la Economía Social andaluza: • Proporcionan conocimiento sobre la propensión a innovar en las empresas que integran la muestra. Este conocimiento puede ser empleado por los gestores de las empresas de Economía Social o de las administraciones públicas andaluzas para orientar sus políticas de innovación. • De acuerdo con lo esperado, el comportamiento innovador es más probable en las empresas de Economía Social que cuentan con los siguientes recursos y capacidades: un mayor tamaño, una mayor facilidad de acceso a la autofinanciación, un mayor empleo de NTIC, un diseño organizativo más formalizado, una cifra mayor de personal cualificado, y una mayor tolerancia al riesgo que se deriva de la innovación. • Por otra parte, resulta inesperado el efecto del territorio sobre el comportamiento innovador. Ese efecto inesperado obedece a las dos conclusiones siguientes: en primer lugar, las empresas ubicadas en las provincias de Córdoba y Almería presentan una menor probabilidad de desarrollar un comportamiento innovador; y, en segundo lugar, las variables de localización ejercen una mayor influencia sobre el comportamiento innovador. 5. LIMITACIONES Y FUTURO DE LA INVESTIGACIÓN. Las limitaciones de esta investigación son de corte teórico y empírico. Las principales limitaciones de corte teórico hacen referencia a la ausencia de originalidad en los modelos teórico y econométrico planteados y a la inclusión en el modelo econométrico de una única variable externa (la localización). Las limitaciones de corte empírico obedecen, principalmente, a los motivos siguientes: la escasez de recursos económicos y temporales; las dificultades asociadas a la recopilación de los datos primarios; el carácter transversal de la investigación (los datos se recogen durante el año 2002); la necesidad de limitar el horizonte espacial de la investigación a la comunidad autónoma de Andalucía, que impide inferir los resultados de la investigación al resto del territorio español; y, por último, aunque los atributos de la muestra coinciden en lo esencial con los del subsistema Sociedades Laborales, no representan al subsistema Cooperativas. Por supuesto, la investigación empírica presenta limitaciones imputables a los investigadores y, en este sentido, se considera que el carácter subjetivo de algunas variables seleccionadas es una limitación del trabajo. Por último, y con el ánimo de subsanar las deficiencias imputables a los investigadores, y aunque somos conscientes de la dificultad que esto entraña, se pretenden alcanzar los siguientes objetivos a corto plazo: • Localizar evidencias que reduzcan el nivel de subjetividad de las variables utilizadas. • Estudiar con más detalle el efecto del territorio sobre la propensión innovadora. • Considerar otras posibilidades para diagnosticar las causas que inciden en el comportamiento innovador. En este sentido consideramos que el modelo probit ordenado, permitirá diferenciar las innovaciones incrementales de las radicales. 6. BIBLIOGRAFÍA. • ACOSTA, M.; CORONADO, D. (2002): “Las relaciones ciencia-tecnología en España: evidencia a partir de las citas científicas en patentes”. Economía Industrial, nº. 346, pp. 27-45. • AGUADO, R., POMARES, I., PALMA, L. (2000): “Empresas industriales andaluzas y cooperación en investigación y desarrollo”. 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