Variables que determinan la innovación

Se destaca en la bibliografía las siguientes variables que determinan la innovación para economías emergentes, sobre las cuales se fundamenta el trabajo de investigación, ahora, indican ^{Kim, Seo, Booranabanyat, & Kim (2021)} que las organizaciones de estas economías tienden a poseer conocimientos relativamente limitados, en ese sentido, tienen una mayor necesidad en transferir conocimiento desde las economías desarrolladas, aun así, esto tiene unas implicaciones reales en el desempeño. Otro aspecto destacado para economías emergentes con respecto de la innovación, es destacado por ^{Bodolica & Spraggon, (2021)} cuando describen la importancia en crear centros de innovación que pueden ser adoptados por instituciones de educación superior (IES), lo cual contribuye a tener mentalidad empresarial generadora de futuros líderes innovadores, complementa la importancia que tienen las IES en la investigación, en ^{Fumasoline & Rossi (2021)} indican que en la Unión Europa se forman redes transnacionales para fomentar la innovación.

1. Aspectos Sociales (AS): lo característico de los países emergentes y subdesarrollados, son las múltiples necesidades insatisfechas por parte de la población, ahora, con respecto de la innovación es importante destacar, “que es más probable que se generen innovaciones en un contexto de escasez y de falta de oportunidad económica” (^{Instituto Nacional de Tecnologías Agropecuarias, 2015}) ¿pero por qué no se hace innovación? Según la ^{Cepal (2018)} no existe un verdadero gasto público en América Latina que impulse la inversión en investigación y desarrollo, y otras políticas de innovación para reforzar la competitividad, en ese sentido, el gobierno debe ser un garantizador en la financiación de la innovación ¿Qué tanto interés tendrá?, la innovación debe ser una política de Estado y no de un gobierno, debe permanecer en el mediano y largo plazo hasta que se instituya en el pensamiento colectivo, en el alma de la sociedad. “Las innovaciones sociales y los cambios en los sistemas educativos son los pilares del éxito de los países emergentes” (^{Maldonado, 2020})

Otro aspecto destacado por ^{Caravaca, González, Méndez & Silva (2002)} es la importancia que tiene la cultura en procesos innovadores, ¿qué transcendencia tiene la cultura para hacer que un contexto social sea innovador? Ahora, siendo una región (países emergentes) con múltiples necesidades insatisfechas, el problema de la escasez que es tan marcado, sería la oportunidad para la innovación, sin embargo, el aspecto cultural juega un papel decisivo en la innovación.

2. Remuneración salarial (RS): “El salario es una categoría importante para los trabajadores, les permite adquirir los bienes y servicios que requieren para su bienestar y él de sus familias, en los empresarios representa un costo de producción” (^{Castro, Restrepo, & Gómez, 2019}) bajo esa situación, el salario es un ingreso básico para aquellas empleados quienes son contratados por los Estados u organizaciones interesadas en desarrollar actividades que conlleven a generar innovación. Indica ^{Katovich & Maia (2018)} que la productividad debe estar asociado significativamente a los niveles salariales, sin embargo, factores del mercado. y de orden institucional rigen sobre las condiciones del salario que se establezcan. Sin embargo, un salario óptimo que genere calidad de vida es un aspecto básico para aquellos empleados del conocimiento, desarrolladores de procesos de innovación.

3. Infraestructura física (IEF): el modelo de ^{Baierle, Benítez, Benítez Schaefer, & Sellitto, (2020)} con respecto de las Pymes en Brasil, indica como la competitividad más influenciada por las actividades de innovación son los aspectos internos de la organización o la infraestructura física. En ^{Díaz (2019)} describe que la infraestructura es el elemento duro de la logística que garantiza la innovación (transporte, aeropuertos, telecomunicaciones, almacenes), adicional ^{Uribe Gómez (2021)} reporta que el desempeño logístico es uno de los factores influyentes en el índice global de innovación de un país como Colombia. Además, existen los elementos blandos, que serán los procedimientos y procesos propios de la gestión innovadora. Las organizaciones deben contar con departamentos de investigación (I+D+i), que lideren y conduzcan a procesos de innovación. Según ^{Juliao & Pineda (2019)} reporta el Dane (2015, 2016) que Colombia solo invierte en promedio en I&D, una cifra inferior a 0,3% del PIB, bajo esta situación no existe una política de Estado que promueva esa inversión que faculta la innovación. “Comparando el producto interno bruto en I&D de los países que están en los primeros lugares de competitividad del WEF se identificó que destinan entre el 1.7% y el 3.5% de su presupuesto en I&D” (^{Sarmiento, Nava, Carro, & Hernández, 2018}). Es evidente las diferencias que tienen las economías emergentes como Colombia y México en I&D, en este último representa el 0,55% del PIB (^{Sarmiento et al 2018}).

4. Articulación de políticas y apoyo gubernamental (AP): indica ^{Zapata & González, (2021)} que en su gran mayoría los países de América Latina han implementado políticas y estrategias en la construcción de sistemas de innovación: Argentina, Brasil, Costa Rica, Colombia (Ministerios de Ciencias Tecnología e Innovación); Uruguay (Gabinete Ministerial de Innovación); estrategias de innovación como el acuicultura y el vino en Chile, la comunicación y alimentos en Argentina, turismo y conservación de bosques en Costa Rica. Aun así, la región Latinoamericana solo contribuye en forma marginal en los aspectos de innovación en el mundo. Adicional, ^{Uribe Gómez (2021)} destaco que para Colombia, esta variable agrupada en la obtención de créditos, inversión y alianzas estratégicas son variables influyentes dentro de las métricas de innovación y en su índice global.

El apoyo del Estado a través de una política que beneficie la innovación es de vital importancia para establecer una visión de crecimiento en el largo plazo, de tal manera, que estimule la innovación y propicie una gran oportunidad para asegurar el bienestar. Existen dos dificultades propios en América Latina con respecto del rezago en aspectos de innovación: la debilidad institucional donde no se crea una política de Estado sino de gobierno, es decir, todo dependerá del gobierno de turno, con bajas asignaciones presupuestales, donde lo característico de la región es que el Estado es en quien se debe espera un desarrollo en procesos de innovación (dependencia Estatal), a diferencia de los países desarrollados donde es el sector privado quien ostenta ese liderazgo. Indica el informe de la Cepal (2014), que es necesario modernizar el país en temas de política de innovación: modelos e instrumentos de política pública, modelos de gobernanza y fortalecimiento de las capacidades institucionales a nivel técnico.

5. Motivación (M): indica Latham (2007), citado por ^{López, Vélez & Franco (2017)} donde la motivación es un término que agrupa una serie diversa de deseos, necesidades, impulsos, anhelos y fuerzas internas, que tiene origen en el entorno cultural. Desde esa óptica, ¿Qué grado de motivación tiene una persona para desarrollar actividades que lleven a la innovación en un ambiente cultural? Precisan los estudios que existen de factores de motivación intrínseca (internos) y factores extrínsecos (externo), los cuales son los detonantes frente al grado de motivación, que pueda tener una persona para desarrollar cualquier actividad (^{Zarauz & Ruiz, 2015}) (^{López, Vélez, & Franco, 2017}). Para llegar a procesos innovadores, las personas deberán tener un alto grado de motivación intrínseca como es la vocación, pero, además, un medio externo que sea favorable como aspectos salariales y de infraestructura. “Cuando una persona carece de motivación, ni la información, ni los consejos, dados desde afuera le resultan útiles” (^{Rubio, Medina, & Cembranos, 2000}). La investigación de ^{Li y otros (2021)} destacan que la autodeterminación que deben de tener los empleados al interior de la organización es el principal motivador para lograr innovación. Es la motivación en ese sentido la base sobre la cual recae cualquier proceso o actividad humana, especialmente aquellas que requieren esfuerzo y dedicación permanente como lo son las actividades de investigación que traerán la innovación.

6. Formación de personal (FP): los procesos de innovación de las organizaciones están enmarcados bajo la necesidad de tener un capital intelectual bien formado, especialmente en aquellas que tengan gestión del conocimiento, en términos del capital humano, estructural y relacional (^{Bueno, y otros, 2011}). El capital humano incluye las habilidades, capacidades, aptitudes y actitudes que tiene todo empleado adquiridas en todo el proceso de capacitación y aprendizaje, antes de la contratación con la organización. Por su parte, el capital relacional es el conocimiento explícito que soporta la difusión y comunicación del conocimiento científico y técnico y es propiedad de la organización, compuesto por el elemento organizativo y tecnológico (^{Ramírez, 2013}). Y, por último, el capital relacional permite la integración con el entorno interno y externo y la innovación por contener altos niveles de especialización, debe entablar redes de trabajo en equipos de alto rendimiento. Ahora, para una estructura socio - económica con criterios de innovación es vital tener organizaciones educativas empeñadas en esta dinámica, “crecimiento económico de un territorio depende de la presencia de instituciones, como universidades o centros de innovación, cuyo funcionamiento sistemático produce innovación” (^{Abeledo et al: 2016}). Es necesario tener trabajadores del conocimiento, “condición necesaria pero no suficiente para la innovación; por otra parte, se hace necesario que las enseñanzas desde los niveles básicos tengan el enfoque hacia el pensamiento creativo” (^{Díaz: 2019}). La investigación de ^{Li y otros (2021)} hecha en las Pymes de Pakistán país de periferia en las ciudades de Lahore y Karachi, muestra la importancia que se debe tener en formar el personal para lograr innovación como una cultura organizacional, reconociendo en el talento humano como el principal factor de innovación organizacional, especialmente por carencias de tecnología dura en dicho lugar.

7. Adaptabilidad al cambio (AC): la gestión del cambio o también de la innovación, es considerada como una constante en la historia, hoy es un hecho más evidente y destacado, desde esta perspectiva las organizaciones deben reinventarse permanentemente, ajustar los productos, procesos, talento humano y las relaciones con todos los entornos. Organizaciones que no son capaces de cambiar, no tienen muchas posibilidades de éxito.

“Para sobrevivir en un entorno cada vez más hostil y competitivo las organizaciones tienen que adaptar y cambiar los productos y servicios que ofrecen al mercado” (^{Hidalgo, Vizán, & Torres, 2008}). Peter Drucker (1986) citado por ^{Hidalgo et al (2008)} “la innovación está influenciada por los cambios que se gestan en la población desde lo demográfico, cambios en las percepciones y cultura, y nuevos conocimientos científicos y empíricos”. Las organizaciones están obligadas a adoptar una cultura del cambio, es casi que un comportamiento ineludible o imperativo, las dinámicas actuales conllevan al cambio y al no adoptarlas, es condenarse a desaparecer por parte de cualquier organización. Adicional, ^{Uribe Gómez (2021)} destaca para Colombia factores representados por trabajadores de conocimiento y absorción del conocimiento, agrupadas en esta variable, como factores influyentes en el cálculo del índice global de innovación.

8. Investigación y avance tecnológico (IAT): considera el Índice de innovación Global citado por ^{Zapata & González (2021)} que la educación y la investigación son los pilares de la innovación, al igual que el capital humano y la investigación con factor influente dentro del índice (^{Uribe Gómez, 2021}), ahora, son múltiples los ejemplos que evidencian la investigación como el camino para llegar a la innovación, en ^{Sánchez & Martín (2011)} lo ejemplarizan en el deporte; ^{Golubev, Sekerin, Gorokhova, & Gayduk, (2018)} indican que la nanotecnología es un sector clave para la economía donde debe primar la innovación; en procesos administrativos indica Cheng, Yang y Sheu (2014) citado por ^{Pineda (2019)} dice que los gerentes deben desarrollar programas efectivos de innovación para un óptimo desempeño de los negocios. En el caso de Marketing de innovación, el cual busca posicionar ciudades a nivel turístico, destaca ^{Lesmes, & Callejas (2018)} que lo fundamental es desarrollar mediante la investigación, estrategias que faculten a las ciudades a ser innovadoras y, de esta manera, atraer una oferta turística importante. Son muchos los ejemplos que indican que el camino para llegar a tener innovación, es mediante la investigación. “La consideración de la escala, estructura y dinámica de la implementación de la investigación y el desarrollo (I+D) son las herramientas para evaluar el desarrollo del proceso de innovación” (^{Krosova, 2019}). “La investigación y el desarrollo (I+D) son los elementos creadores de la innovación” (^{Mateo, 2006}).

9. Aspectos laborales (AL): el mercado debe contar con “trabajadores del conocimiento” propuesta de Peter Drucker, citado por ^{Falco (2003)} “A diferencia del trabajador manual, el trabajador del conocimiento es dueño de sus medios de producción. Es una persona que se identifica con su área de especialización y no con su empleador. La organización significa para él un recurso, un espacio donde aplicar sus conocimientos. Bajo esas características el mercado laboral para desarrollar productos innovadores, debe tener trabajadores con altos estándares de capacitación y formación permanente.

El trabajador del conocimiento se identifica con su área de especialización y no con su empleador. La organización significa para él un recurso, un espacio donde aplicar sus conocimientos. El mercado laboral para el desarrollador de productos que contengan innovación, es eminentemente especializado, siendo el conocimiento la base de toda producción innovadora, “La incidencia del conocimiento es determinante en todas las actividades por muy sencillas y simples que parezcan.” (^{Mateo, 2006}).

Pasos metodológicos utilizados:

Cálculo de la muestra requerida

Para calcular la muestra para el modelo de regresión lineal múltiple se utilizó el software GPower versión 3.1. En este caso, el número de encuestas requeridas fue de 65, calculada con un error aleatorio de 19% y 9 variables predictoras dentro del modelo. En la tabla 1 se muestra el método del cálculo del tamaño de muestra.

La tabla 2 presenta la pregunta asociada a cada variable para medir la innovación en cada organización. La tabla responde a cada elemento enumerado en la sección variables que afectan la innovación.

En la tabla 3 se describe una ligera semblanza de las organizaciones aportantes de información ubicadas en área metropolitana de Medellín (Colombia).

Modelo de regresión lineal múltiple

El modelo con n-variables independientes conformará un modelo de regresión lineal múltiple, donde se estimará de acuerdo con la ecuación 2:

Donde:

Y^ = Estimativo de la variable dependiente.

β0 = Coeficiente constante que representa el intercepto.

∑i=1nβi = Coeficientes constantes que representan las pendientes. Indica unidades de cambio.

X = Variables independientes o predictores de Y.

Este modelo de regresión múltiple permite evaluar la relación que existe entre un conjunto de variables independientes (X) y una variable dependiente (Y), con el objetivo de estudiar el impacto de las variables independientes sobre la variable dependiente o para predecir valores de la variable independiente (Y) (^{Véliz, 2017}). De acuerdo con la ecuación general, el modelo de regresión lineal múltiple propuesto para el fenómeno es el presentado en la ecuación 3:

La tabla 5 muestra los valores estimados para cada uno de los coeficientes que acompañan las variables de estudio del fenómeno. En este caso se pueden ver los valores P para cada una de las variables, lo que indica que con un nivel de significancia igual a 0.05, al ser el valor P mayor que el nivel de significancia, no se rechaza la hipótesis nula, que indica la significancia de las variables sobre el modelo.

Mediante la estimación presentada de estos coeficientes, se construye el modelo estadístico que representa la relación entre la innovación y las variables independientes, como se presenta en la ecuación 4:

En la generación del modelo, el análisis arrojó los valores-P (estadístico de prueba) para cada una de las variables, se encuentra que la variable Aspectos Sociales (AS) al tener el valor P mayor, se recomienda retirarla del modelo, ya que no es significativa.

Adecuación del modelo

Para una garantizar la mayor adecuación del modelo posible, se prueba si al menos alguna de las variables independientes sirve para explicar la variable dependiente (Y) (^{Véliz, 2017}) para este caso, se utilizan las hipótesis nula y alterna presentadas por las ecuaciones 5 y 6. Dichas hipótesis implican encontrar, si las variables sobre el modelo de regresión tienen una relación lineal entre la variable innovación y el subconjunto de variables independientes:

La tabla 6 muestra el análisis de varianza (ANOVA). El rechazo de la hipótesis nula indicará que al menos una de las variables independientes del modelo contribuye significativamente a la explicación de la variable innovación.

A partir de los resultados obtenidos en la tabla 4, según el valor p calculado, indica que existe una relación lineal entre la variable innovación y el subconjunto de variables independientes, este valor es menor que 0,05 aceptando la hipótesis alterna, y rechazando la nula. Así mismo, a través del análisis de datos obtenido mediante el software, se calcula el coeficiente de determinación ajustado con un resultado de 28,75%, esto significa el porcentaje de variabilidad explicada en la variable independiente que toma en cuenta la relación entre el tamaño de muestra y el número de variables independientes en el modelo de regresión (^{Groebner, Shannon, & Fry, 2018}).

Optimización del modelo de regresión

Una vez establecida la adecuación del modelo, existen diversas opciones para formar modelos alternos con las mejores variables, ayudando a la elección (^{Véliz, 2017}). Así, se puede tener efectos similares y significancia sobre la variable respuesta, disminuyendo la cantidad de variables independientes en el modelo de regresión; para esto, se han listado las variables independientes con la siguiente clasificación: A= aspectos sociales [AS]; B= remuneración salarial [RS]; C=infraestructura [IEF]; D= articulación de políticas y apoyo gubernamental[AP]; E= motivación [M]; F= Formación de personal [FP]; G=Adaptabilidad al cambio [AC]; H= investigación y avance tecnológico [IAT]; I= aspectos laborales [AL].

El análisis realizado mediante el software statgraphics arrojó 512 combinaciones de modelos optimizados; en la tabla 7 se muestran la selección de los primeros 5 modelos, los cuales corresponden a un coeficiente de determinación R² ajustado mayor, a mayores valores menores error cuadrático medio, por lo tanto, el mejor modelo contiene 4 variables a destacar.

El modelo lineal óptimo para representar la relación lineal es constituido tal como se presenta en la ecuación 7, cuyas variables seleccionadas son Infraestructura, Articulación de políticas y apoyo gubernamental, Adaptabilidad al cambio e Investigación y avance tecnológico:

El análisis de varianza realizado para el modelo seleccionado CDGH, se presenta en la tabla 8, en la cual se muestra que existe una relación significativa entre la variable respuesta Innovación y las variables independientes seleccionadas para el modelo optimizado, ya que el valor p es mucho menor que 0,05.