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ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO DE LA ESCALA “MEDIDA DE LA EFICACIA DE LAS ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO Y SU RELACIÓN CON LA VENTA DE NUEVOS PRODUCTOS: EVIDENCIA EMPÍRICA EN LAS EMPRESAS FARMACEÚTICAS ESPAÑOLAS. Eva Mulero Mendigorri Daniel Revuelta Bordoy Universidad de Cádiz Área temática : d) Contabilidad y Control de gestión Palabras clave: Validación de escalas, eficacia en I+D, ecuaciones estructurales 191d

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ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO DE LA ESCALA “MEDIDA DE LA EFICACIA DE LAS ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO Y SU

RELACIÓN CON LA VENTA DE NUEVOS PRODUCTOS: EVIDENCIA EMPÍRICA EN LAS EMPRESAS FARMACEÚTICAS ESPAÑOLAS.

Eva Mulero Mendigorri

Daniel Revuelta Bordoy

Universidad de Cádiz

Área temática: d) Contabilidad y Control de gestión

Palabras clave: Validación de escalas, eficacia en I+D, ecuaciones estructurales

191d

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ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO DE LA ESCALA “MEDIDA DE LA EFICACIA DE LAS ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO Y SU

RELACIÓN CON LA VENTA DE NUEVOS PRODUCTOS: EVIDENCIA EMPÍRICA EN LAS EMPRESAS FARMACEÚTICAS ESPAÑOLAS.

Resumen

En el presente trabajo tratamos de continuar una investigación comenzada con anterioridad donde diseñamos y validamos empíricamente la escala “Eficacia de las actividades de I+D” en las empresas farmaceúticas, y donde aportamos evidencia de la validez de contenido, validez convergente, discriminante, nomológica y predictiva siguiendo la teoría clásica de tests.

Ahora damos un paso más pasando al Análisis Factorial Confirmatorio, para comprobar el contenido de la escala “Eficacia en I+D” y aportar nuevas evidencias de validez convergente y discriminante, así como su relación con el porcentaje del beneficio explicado por la venta de nuevos productos en las empresas farmaceúticas españolas.

Para ello, y partiendo de la escala validada anteriormente citada y utilizando la metodología de ecuaciones estructurales, concretamente PLS, analizaremos las la composición de la escala “eficacia en I+D” y la relación que se establece entre la “eficacia en I+D” y el beneficio explicado por la venta de nuevos productos.

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1. Introducción.

En estudios previos diseñamos y analizamos la validez de contenido, y la validez de constructo y de criterio de la escala “Eficacia en I+D” en las empresas farmacéuticas españolas (véase ficha técnica del estudio en el Anexo I). El objetivo de nuestro estudio fue conocer las dimensiones y variables a través de las que se podía medir la eficacia de estas actividades, y así conocer los factores de éxito de las actividades de I+D (véase resumen de la validez de contenido en el Anexo II).

Se realizó una extensa validez de contenido pues no existía una escala validada sobre “eficacia en I+D” (García y Mulero, 2005), seguida de la validación de la escala a través de la teoría psicométrica de validación de escalas aportamos evidencias de la fiabilidad y la validez convergente, discriminante, nomológica y predictiva (Mulero, 2010).

El modelo final, después de la depuración de las variables, a través del análisis factorial exploratorio, el análisis de fiabilidad entendida como consistencia interna, y el análisis de las correlaciones inter-ítem, y entre dimensiones, quedó constituida por nueve dimensiones y treinta y dos variables. Con una estructura basada en la teoría de sistemas, y más concretamente en el modelo de Brown y Svenson (1988).

En la figura 1 se muestra el modelo resultante del diseño y validación siguiendo la teoría clásica de tests. Como se aprecia la escala muestra contundentes argumentos en cuanto a su estructura y consistencia interna (comunalidades, correlaciones ítem-dimensión,y alfa de Cronbach).

En el Anexo III presentamos una tabla con el significado de los acrónimos de los ítems considerados en la escala.

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Figura 1: Escala “Eficacia en I+D”. Evidencias de fiabilidad y validez externa.

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El objetivo del presente trabajo es tratar de confirmar las variables y la estructura de la

escala anterior y analizar las relaciones entre las distintas dimensiones, basándonos para

ello en la teoría de sistemas aplicada a las actividades de I+D. Igualmente, analizaremos la

relación entre la eficacia de las actividades de I+D y el porcentaje del beneficio explicado por

la venta de nuevos productos.

Para ello, utilizaremos la metodología de ecuaciones estructurales, concretamente la técnica

“partial least squares” o pls1. (Chin, 1998), basándonos para elegir esta técnica en el

tamaño muestral y en la existencia de constructos tanto formativos, como reflectivos en el

modelo considerado.

2. Análisis Factorial Confirmatorio de la escala “Eficacia en I+D”.

2.1. Metodología.

La modelización de ecuaciones estructurales (en adelante, MEE) reúne las

aportaciones de la Econometría en lo que hace referencia a la predicción, junto con el

enfoque psicométrico en relación a la medición de variables latentes o no observadas que

son inferidas a partir de indicadores o variables manifiestas (Chin, 1998).

La MEE combina técnicas de regresión múltiple (relaciones de dependencia) con

análisis factorial (representación de factores o variables no observables) para valorar en un

análisis único dos modelos distintos:

- El modelo de medida, o la vinculación de un constructo latente con sus variables

observables.

- El modelo estructural o las relaciones de los constructos teóricos entre sí.

De las técnicas estadísticas utilizadas para la MEE: los métodos basados en las covarianzas

o el análisis basado en la varianza o técnica “partial least squares” o pls, hemos elegido esta

última por distintos motivos (véase Barroso, Cepeda y Roldán, 2005):

- La técnica pls está más orientada a la predicción de modelos complejos donde no

existe una teoría sólida que los respalde (Wold, 1979).

- Permite tamaños muestrales más reducidos para realizar predicciones.

- Los datos no tienen por qué seguir una distribución normal.

- Permite la modelización tanto de constructos formativos como reflectivos.

Los objetivos que nos han llevado a elegir la técnica PLS son los siguientes:

- Nuestro objetivo principal es confirmar la estructura de la variable no observable

“Eficacia en I+D”, que será formulado como un constructo formativo. 1 El análisis lo hemos realizado a partir del software plsgraph 3.0.

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- Por otra parte, analizar las relaciones entre el constructo “Eficacia en I+D” y la variable

observable “porcentaje de beneficios explicado por la venta de nuevos productos”. Se ha

elegido esta variable porque los indicadores más usados para medir la eficacia en I+D o

la capacidad innovadora de una empresa, en muchos casos, están relacionados con los

ingresos generados con la venta de nuevos productos (House y Price, 1991; Brown y

Gobeli 1992; Cooper y Kleinschmidt , 1995; Tippping et al., 1995; Chiesa et al., 1996;

Griffin y Page, 1996; Kaplan y Norton, 1996; Hauser y Zettelmeyer, 1997; Whiteley et al.,

1998; Bremser y Barsky, 2004).

2.2. Evaluación del Modelo de Medida de la escala “Eficacia en I+D”.

En esta fase se trata de evaluar si las variables observables están midiendo

correctamente los conceptos téoricos o variables latentes. El objetivo es asegurar que

contamos con medidas válidas y fiables antes de obtener conclusiones acerca de las

relaciones entre los constructos.

El modelo analizado aparece en la figura 2.

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Figura 2: Escala “Eficacia en I+D” y su relación con la variable “%beneficio explicado por la venta de nuevos productos”.

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Donde hemos recogido todos las dimensiones que extrajimos del análisis factorial

exploratorio depuradas tras el análisis de fiabilidad, entendida como consistencia interna y el

análisis de la matriz de correlaciones (veáse García, Mulero y Bordoy, 2010; Mulero, 2010).

Hemos obviado en este punto la teoría de sistemas para extraer el concepto de

“Eficacia en I+D” directamente, posteriormente analizaremos las inclusión de cada

dimensión dentro de una de las fases del sistema y sus relaciones.

La evaluación del modelo de medida implica los siguientes análisis:

- Fiabilidad individual de los ítems (cargas factoriales).

- Fiabilidad del constructo.

- Validez convergente.

- Validez discriminante.

Los datos necesarios para el análisis del modelo de medida aparecen resumidos en la tabla

1.

CONSTRUCTO/ Factor de Ponderaciones Cargas Fiabilidad Varianza

Dimensión Inflación Factoriales compuesta (pc) Extraída Media

Indicador de la

Varianza (AVE)

(FIV) ESFUERZO EN I+D

1,269 0,159 0,876 0,701

GID 0,3172 0,8526

IGID 0,3909 0,8343

IPID 0,4891 0,8248

HAB. PERSONAL I+D

1,154 0,127 0,853 0,749

HP 0,0643 0,7078

EXP 0,9556 0,9989

PLANIFICACIÓN I+D

1,787 0,148 0,856 0,547

PLAN 0,0239 0,6796

PROC 0,4377 0,7446

OIDF 0,1356 0,5806

COMAC 0,3299 0,8546

DEFRE 0,3676 0,8084 RELAC. OTROS DPTOS

1,912 -0,171 0,844 0,646

INREST 0,5357 0,8747

PRODID 0,4801 0,8493

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COORD 0,1843 0,6710 RELAC. EXTERNAS

1,341 0,159 0,929 0,868

AGENT 0,7435 0,9805

REGUL 0,3078 0,8802 OUTPUTS DE I+D

1,321 0,190 0,776 0,540

NPAT 0,4755 0,7821 CONGR 0,4482 0,7985

RDOCAL 0,4441 0,6083 INNOVACIÓN

1,453 -0,160 0,768 0,638

INPROD 1,2745 0,9671

INPROC -0,3989 0,5833 RESULTADOS I+D

1,629 0,5 0,892 0,546

INGR 0,2224 0,7502

CUOTA 0,2366 0,8411

SATCLI 0,1507 0,8017

PERCEP 0,1948 0,7947

RETEN 0,1451 0,6428

POSIC 0,2133 0,7481

TECD 0,1906 0,5541 ESTRATEGIA E I+D

1,231 0,037 0,979 0,904

IDE 0,3021 0,9444

REE 0,2343 0,9617

ROE 0,1414 0,9394

PRE 0,1455 0,9482

DPE 0,2278 0,9592 Tabla 1. Resumen de los datos necesarios para el análisis del modelo de medida.

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2.2.1. Análisis del modelo de medida de primer orden.

Vamos a comenzar analizando, en primer lugar, los ítems y constructos de primer

orden, para posteriormente hacer el análisis de la escala “Eficacia en I+D” o constructo de

segundo orden.

a. Análisis de fiabilidad individual de los ítems.

Para analizar la fiabilidad individuald de los ítems, en el caso de constructos reflectivos, que

son los que nos ocupan, se examinan las cargas o correlaciones simples de cada indicador

con su respectivo constructo. La regla más aceptada es considerar el umbral mínimo de

0,707 (Carmines y Zeller, 1979) para que un indicador sea aceptado como integrante de un

constructo, si bien se pueden aceptar cargas iniciales de 0,5 o 0,6 en situaciones como el

desarrollo de escalas iniciales (Chin, 1998).

Como se puede apreciar en la tabla 1 , 26 de los 32 indicadores tienen cargas superiores a

0,707 lo que indica una buena fiabilidad en cuanto a los ítems que conforman cada

constructo de primer orden. No obstante, diversos investigadores estiman que esta regla no

debería ser tan estricta, así cargas factoriales de 0,5 ó 0,6 podrían ser aceptables en

situaciones como: fases iniciales del desarrollo de escalas (Chin, 1998), y cuando las

escalas se aplican en diferentes contextos (Barclay, Higgins y Thompson, 1995).

Sin embargo, la eliminación de unos cuantos ítems débiles puede hacernos perder

información válida para el modelo (Cepeda y Roldán, 2004). Así, Chin (1998) aconseja que

los pocos ítems con cargas factoriales débiles se mantengan en el modelo, salvo que el

peso de los mismos no sea significativamente distinto de 0 (Chin, 1998).

En el caso que nos ocupa de las seis variables con cargas inferiores a 0,707, tres superan el

0,6 y las restantes superan el mínimo de 0,5 para investigaciónes preliminares, y en todos

los casos sus pesos son distintos de cero. Por lo que consideramos mantenerlas en el

modelo, a la espera de análisis posteriores.

b. Análisis de fiabilidad de los constructos de primer orden.

Se evalua la consistencia interna de los indicadores que componen cada constructo, esto

es, si las variables observables están midiendo rigurosamente a la variable latente a la que

representan. Para llevar a cabo esta evaluación podemos utilizar dos criterios: Coeficiente

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Alpha de Cronbach y Fiabilidad compuesta (pc) del constructo. Sin embargo, la fiabilidad

compuesta puede ser un criterio más completo, tal como señalan Fornell y Larcker (1981),

pues parte de las cargas factoriales reales de los ítems que han sido utilizadas en el modelo

causal, mientras que el coeficiente Alpha de Cronbach hace la suposición de que todas las

cargas son iguales a la unidad (Barclay, Higgins y Thompson, 1995). Por otra parte, la

fiabilidad compuesta (pc) no se ve influenciada por el número de ítems de la variable latente.

No obstante, utilicemos un criterio u otro, la regla mínima de aceptación según Nunally

(1978) está en una fiabilidad de 0,7 en etapas tempranas de investigación y en un más

estricto 0,8 en la investigación básica.

La fiabilidad compuesta (pc) fue desarrollada por Werts, Linn y Jöreskog (1974) y se calcula

a partir de la siguiente fórmula:

?c =

donde λi es la carga estandarizada del ítem i, εi es el error de medida del indicador i y la

varianza del error es: var(εi ) = 1 - λ2i.

En la tabla 1 podemos observar que 7 de las 9 dimensiones consideradas dentro de la

escala “Eficacia en I+D” cumplen el criterio más restrictivo de tener un índice de fiabilidad

superior a 0,8, mientras las dos dimensiones restantes poseen índices superiores a 0,7.

Por tanto, se aportan evidencias de la fiabilidad de los constructos o dimensiones de primer

orden, o su capacidad como instrumento de medida de la “Eficacia en I+D”.

c. Validez convergente.

Se trata de evaluar si un conjunto de indicadores miden realmente un constructo

determinado y no están mididendo otro concepto distinto. Para analizar este tipo de validez

se utiliza la varianza extraída media (AVE). El criterio de aceptación consiste en que la

varianza extraída media (AVE) de un constructo ha de ser mayor a 0,5, significando esto

que el constructo comparte más de la mitad de su varianza con sus indicadores, siendo el

resto de la varianza debida al error de medida (Fornell y Larcker ,1981). Este criterio solo es

de aplicación para las variables latentes con indicadores reflectivos o para constructos de

segundo orden moleculares.

La expresión de la varianza extraída media (AVE) (Fornell y Larcker ,1981) es:

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donde λi es la carga estandarizada del ítem i, εi es el error de medida del indicador i y var(εi ) = 1 - λ2

i.

Observando los resultados en la tabla 1, podemos ver que las nueve dimensiones

distinguidas dentro de la escala “Eficacia en I+D” comparten más del 50% de su varianza

con sus ítems. Distinguiendo la dimensión “Estrategia” con un 0,904, seguida de las

dimensiones relaciones externas, habilidades del personal de I+D y el esfuerzo en I+D.

d. Validez Discriminante.

Con este análisis comprobamos que un constructo determinado mide un concepto

distinto que otros constructos. Para llevar a cabo esta comprobación tiene que cumplirse

que la varianza que un constructo comparta con sus indicadores sea mayor que la que

pueda compartir con otros constructos incluidos en el modelo (Barclay, Higgins y Thompson,

1995). Por tanto, para que se cumpla la validez discriminante, Fornell y Larcker (1981)

recomiendan comprobar que la varianza extraída media (AVE) de cada constructo sea

mayor al cuadrado de las correlaciones entre el constructo y otras variables latentes del

modelo (varianza que un constructo comparte con otras constructos del modelo). De otra

forma, sería comprobar que las correlaciones entre los constructos son más bajas que la

raíz cuadrada de la varianza extraída media (AVE).

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Tabla II. Validez discriminante.

2.2.2. Análisis del modelo de medida de segundo orden: Escala Eficacia en I+D.

La eficacia en I+D ha sido considerado tras la revisión bibliográfica como un constructo

formativo de segundo orden, pues entendemos que las dimensiones que la componen son

aspectos independientes unos de otros que deben añadirse para medir la eficacia de dichas

actividades.

Por tanto, el análisis del modelo de medida en este caso, al ser una escala formativa,

incluiría el análisis de las ponderaciones de cada dimensión, así como un análisis de

ausencia de multicolinealidad, para evitar dimensiones redundantes o que midan aspectos

similares de la eficacia.

Comenzando por el análisis de las ponderaciones, observando la tabla 1 la eficacia en I+D

sería un constructo emergente formado por las siguientes dimensiones por orden de

importancia: Esfuerzo en I+D, Resultados obtenidos por I+D, outputs generados por la I+D,

influencia de las relaciones externas en I+D, buena planificación de las actividades de I+D,

habilidades del personal en I+D y por último, la unión de la estrategia con las actividades en

I+D.

Cabe destacar que existen dos dimensiones con ponderaciones negativas: innovación y

relaciones entre departamentos, este resultado se repite en el estudio realizado por

Revuelta (2011) en empresas químicas españolas, por lo que debemos concluir, tal como lo

Esf_I+D Habi Planif Rel_dpto Rel_Ext Outputs Innova Rtdos I+D

Estrateg Benef

Esfuerzo I+D 0,837

Habil. Personal I+D

0,319 0,865

Planificación I+D

0,248 -0,062 0,740

Rel. dptos 0,201 0,044 0,530 0,804

Rel. exteriores

-0,069 -0,039 0,365 0,306 0,932

Outputs I+D 0,251 0,172 0,282 0,406 0,119 0,735

Innovación I+D

0,290 0,154 0,315 0,447 0,256 0,222 0,799

Rtdos I+D 0,280 0,061 0,384 0,369 0,316 0,326 0,401 0,739

Estrategia e I+D

0,261 0,017 0,158 0,052 0,112 0,124 0,209 0,342 0,951

%Benef VNP 0,366 0,115 0,229 0,140 0,131 0,232 0,072 0,360 0,193 1

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hace el autor que la innovación y las relaciones entre departamentos no parecen ser, al

menos en estos dos sectores, farmacéutico y químico, dos factores importantes en cuanto a

la eficacia en las actividades de I+D.

Obviamente, la innovación se puede generar en otras partes de la empresa, y en contra a lo

que mantiene la teoría, las relaciones con otros departamentos no parecen ser tan

determinantes a la hora de obtener altos ratios de eficacia en I+D.

Para detectar la ausencia de multicolinealidad entre las dimensiones realizamos dos tipos de

análisis:

Una primera revisión basada en el factor de inflación de la varianza (FIV) que señala la

existencia de multicolinealidad para valores de 5 o superiores en este índice. En la tabla III

se puede observar que todas las dimensiones que forman parte de la “Eficacia en I+D” no

son colineales según este criterio, pues se obtienen valores cercanos a 1 para todas las

dimensiones.

Coeficientes

no estandarizados

Coeficiente

s

tipificados

Estadísticos de

colinealidad

Modelo

B Error típ. Beta

t Sig.

Tolerancia FIV

(Constante) 3,417 ,158 21,692 ,000

Esf_I+D ,472 ,177 ,307 2,673 ,009 ,788 1,269

Hab -,022 ,168 -,015 -,134 ,894 ,867 1,154

Plan -,013 ,209 -,009 -,064 ,949 ,560 1,787

Rel.Dpto -,055 ,217 -,036 -,254 ,801 ,523 1,912

Rel.Ex ,124 ,181 ,081 ,682 ,497 ,746 1,341

Output ,207 ,180 ,135 1,150 ,254 ,757 1,321

Innov -,284 ,191 -,183 -1,489 ,141 ,688 1,453

Rdos ,423 ,200 ,275 2,112 ,038 ,614 1,629 Estrateg

,025 ,174 ,017 ,146 ,884 ,812 1,231

Tabla III: Análisis de colinealidad (I).

• No obstante, puede existir colinealidad con FIV bajos, de ahí que una manera más completa

de detectar la ausencia de multicolinealidad sea a partir de un análisis de componentes

principales de las variables independientes. A partir de este análisis se obtiene el indice de

condición para cada componente así como la proporción de varianza explicada por cada

variable independiente. Este método ideado por Besley (1991) indica la existencia de

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multicolinealidad cuando un componente obtiene un valor mayor a 30 en el índice de

condición y para este componente se detectan dos o más variables con una proporción de

varianza superior a 0,9 (Hair et al, 2004). Como se puede observar en la siguiente tabla no

existe colinealidad entre las dimensiones consideradas como parte de la escala “Eficacia en

I+D”.

Proporciones de la varianza Di

me

nsi

ón

Autov

alores

Índic

e

De

condi

ción

(Co

nst

ant

e)

Esfue

rzo

_I+D

Ha

b

Pla

n

Rel.

Dpt

o

Rel

.

Ext

Output Inno Rdos Estrat

g

1 3,067 1,000 ,00 ,02 ,00 ,03 ,03 ,02 ,03 ,03 ,04 ,01

2 1,345 1,510 ,00 ,13 ,27 ,01 ,00 ,16 ,01 ,01 ,00 ,00

3 1,135 1,644 ,00 ,07 ,06 ,01 ,06 ,00 ,03 ,00 ,03 ,40

4 1,001 1,751 1,0

0

,00 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00

5 ,804 1,954 ,00 ,00 ,12 ,00 ,00 ,09 ,49 ,23 ,00 ,00

6 ,702 2,090 ,00 ,40 ,19 ,11 ,02 ,03 ,13 ,01 ,04 ,12

7 ,578 2,303 ,00 ,07 ,27 ,03 ,02 ,33 ,01 ,53 ,01 ,00

8 ,509 2,455 ,00 ,25 ,08 ,30 ,08 ,17 ,09 ,06 ,05 ,27

9 ,501 2,475 ,00 ,05 ,00 ,02 ,02 ,19 ,09 ,01 ,78 ,17 10

,359 2,924 ,00 ,01 ,00 ,49 ,76 ,00 ,13 ,12 ,05 ,03

Tabla IV: Diagnóstico de colinealidad (II).

Por tanto, aportamos evidencias de que las dimensiones consideradas miden distintos

aspectos de la “Eficacia en I+D”, aunque con distintos pesos en función de la importancia

para el concepto a medir.

2.3. Evaluación del modelo estructural de segundo orden: Eficacia en I+D y

porcentaje de las ventas explicadas por nuevos productos.

En la siguiente figura se puede apreciar el constructo de segundo orden, así como la

relación planteada entre el constructo “eficacia en I+D” y el % de beneficios explicados por la

venta de nuevos productos. Hemos elegido esta variable como un subrogado del concepto

de “Eficacia en I+D” muy utilizado en la literatura especializada (House y Price, 1991; Brown

y Gobeli 1992; Cooper y Kleinschmidt , 1995; Tippping et al., 1995; Chiesa et al., 1996;

Griffin y Page, 1996; Kaplan y Norton, 1996; Hauser y Zettelmeyer, 1997; Whiteley et al.,

1998; Bremser y Barsky, 2004).

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Es por ello, que aunque la variable considerada no comprende todos los aspectos de la

eficacia de las actividades de I+D, es lo más cercano que podemos utilizar para ver si

realmente existe relación entre el concepto de eficacia de estas actividades, y su

repercusión en el beneficio, concretamente en el generado por la venta de nuevos

productos.

Hemos, por tanto, planteado como única hipótesis a contrastar la siguiente:

H1: La eficacia en I+D influye directa y positivamente en el porcentaje del beneficio de la

empresa explicada por la venta de nuevos productos.

Figura 3: Análisis del modelo estructural. Relación entre “Eficacia en I+D” y el p orcentaje del

beneficio obtenido por la venta de nuevos productos.

En el modelo anterior hemos de analizar dos índices:

a) Los coeficientes path o pesos de regresión estandarizados (ß): miden la fuerza de la

relación entre los constructos o de las hipótesis de las relaciones causales

planteadas. Para este índice los valores deseables se sitúan por encima de 0,3, si

bien se acepta 0,2 como valor mínimo. Respecto a la significatividad de estos

coeficientes y, por ende, de las hipótesis planteadas se analizarán a partir de una

distribución t de student de 1 cola con n-1 grados de libertad. Los valores ß y su

Page 18: ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO DE LA …€¦ ·  · 2014-05-21Donde hemos recogido todos las dimensiones que extrajimos del análisis factorial exploratorio depuradas tras el

significatividad se obtienen a partir de la técnica de remuestreo no paramétrico

denominada Bootstrap2.

En este sentido la ß de la relación planteada es de 0,481 con un 99,9% de

significatividad por lo que se aportan indicios de la fuerza de la relación entre la

eficacia en I+D, y el % del beneficio explicado por la venta de nuevos productos.

b) La varianza del constructo endógeno que es explicada por los constructos que la

predicen (R)2: Mide la predictibilidad de los constructos endógenos o dependientes.

Los valores mínimos aconsejables para este parámetro son de 0,1, pues valores

inferiores aún cuando sean significativos tienen un escaso nivel predictivo (Falk y

Miller, 1992).

El R2 de la relación planteada alcanza un valor de 0,231, considerando,por tanto, que

la eficacia en I+D puede predecir o explica en un 23,1% el % de beneficios

explicados por la venta de nuevos productos.

Hipótesis Efecto Coeficientes

estandarizados

ß

T-value R2 Soportada

H1 + 0,481 14,8345 0,231 SI

Tabla V. Análisis del modelo estructural.

Para n = 500 submuestras: *p < .05; **p < .01; ***p < .001 (basado en una distribución t(499) de Student de una cola)

t(0.05;499) = 1,64791345; t(0.01;499) = 2,333843952; t(0.001;499) = 3,106644601.

3. CONCLUSIONES

Las principales conclusiones extraídas nos hablan de la confirmación de la mayor parte de la

escala “Eficacia en I+D” extraída de la validación de escalas siguiendo la teoría clásica de

test. Se confirman los ítems obtenidos aportando indicios de fiabilidad y validez.

En cuanto a las dimensiones obtenidas, se consideran dimensiones independientes y que

forman parte del concepto “Eficacia en I+D”: El esfuerzo realizado por la empresa en I+D,

las habilidades del personal de I+D, el realizar una buena planificación de estas actividades,

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las relaciones con el exterior (entendidas como influencia de la normativa y de los distintos

grupos de interés), la medida de los outputs, los resultados obtenidos por la I+D y la unión

de la estrategia y la I+D.

Quedan en suspenso dos dimensiones, por tener una relación que no se corresponde con la

que sustenta la teoría: las relaciones con otros departamentos y la dimensión de innovación.

Ambas se consideran, sobre todo la primera, importantes para la medida de la eficacia de

las actividades de I+D, pero tanto el presente estudio, como el realizado por Revuelta en el

sector químico (2011) concluyen de manera similar, con relaciones espúreas, sobre todo

respecto a la innovación.

Es correcto pensar que no toda la innovación en productos y procesos parte de las

actividades de I+D, pero el considerar que la innovación no tiene efecto sobre la medida de

la eficacia en I+D nos parece que no es correcto. Por lo tanto, sólo cabe explicarlo en base

al tamaño muestral o al tipo de sector pues tanto el farmaceutico como el químico son muy

parecidos y podrían considerar el hecho de que la innovación en productos y procesos no es

tan importante para el desarrollo óptimo de su trabajo.

También puede deberse a la varible que hemos tomado como subrrogado de la “eficacia en

I+D” el porcentaje de beneficios explicado por la venta de nuevos productos, evidentemente

no es una variable completa que pueda reflejar todos los aspectos de la eficacia en I+D,

pues todo el trabajo desarrollado en I+D no tiene como origen un producto nuevo, que

además se vende, pero es la variable más cercana que hemos encontrado, y una de las

más usadas en la literatura especializada.

El resultado de la dimensión “Relaciones con otros departamentos” es igualmente contraria

a la teoría que nos indica que para el desarrollo correcto y estratégico de las actividades de

I+D hace falta la formación de equipos transfuncionales, una comunicación fluida entre

departamentos y la existencia de una buena coordinación entre I+D y el resto de

departamentos. Al parecer, en las empresas encuestadas esta dimensión no influye en el

desarrollo óptimo de sus funciones como departamento de I+D, quizás la coordinación y la

comunicación sean más relevantes a la hora de medir conceptos como eficiencia, más que

eficacia, en el sentido de que el departamento de I+D si se relacionara con más fluidez con

el resto de departamentos generaría ahorros en costes y tiempo a la hora de llevar un

producto al mercado.

Igualmente podríamos pensar, que los integrantes de los departamentos de I+D siguen

estando encerrados en su torre de marfil, es decir, que se hallan en la primera o segunda

generación de gestión de las actividades de I+D (Roussell et al., 1991a, 1991b) sólo

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saliendo de su entorno cuando se ven obligados a ello para cuestiones puntuales, que

desde su punto de vista no afectan a la eficacia en su trabajo.

Sobre lo que si se aportan evidencias es sobre la relación existente entre la “eficacia en I+D”

y el porcentaje de beneficios obtenidos por la venta de nuevos productos, como una relación

positiva y fuerte.

Queda pendiente de analizar la estructura de la escala “Eficacia en I+D” aplicando la teoría

de sistemas, y las relaciones entre inputs, procesos,ouputs y resultados.

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ANEXOS

ANEXO I: Ficha técnica del estudio.

Universo de medida y ámbito 679 empresas dedicadas a la fabricación de productos farmacéuticos en España.

Censo poblacional 407 empresas

Nº de respuestas 85

Error muestral3 9,5%

Nivel de confianza 95%

Procedimiento de muestreo Muestreo aleatorio

Encuesta Cuestionario estructurado administrado vía Internet y correo ordinario.

Metodología empleada Diseño y Validación de Escalas. Teoría clásica de tests.

3 Siendo el cálculo del error para poblaciones finitas nN

qpknNe

⋅⋅⋅⋅−

=2)(

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Anexo II. Primera etapa: Revisión Bibliográfica original sobre Dimensiones, Elementos y objetivos del Constructo “Eficacia en I+D”.

D

imen

sión

E

lem

ento

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vos

D

EFI

NIC

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Unión de I+D y estrategia

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N

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Los

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dos

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D

imen

sión

El

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O

bjet

ivos

DEF

INIC

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INPUTS I+D

Inversiones e infraestructuras en I+D

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D

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sión

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Fos

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(199

6); S

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Implantación del Plan de I+D

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977)

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1973

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1992

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y R

oos

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7); Y

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(199

7); T

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Con

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Boar

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997)

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994)

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emir

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998)

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0); D

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008)

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El

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PROCESOS I+D (continuación)

Implantación del Plan de I+D

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Anexo III. Tabla con los acrónimos de las variables resultantes para la escala “Eficacia en I+D”.

Variables Breve definición AGENT Influencia de los Agentes sociales sobre I+D COMAC Comunicación de las actividades de I+D a realizar CONGR Aportaciones a Congresos COORD Coordinación entre departamentos CUOTA Cuota de mercado DEFRE Definición de resultados en I+D DPEE Control de proyectos relacionados con la estrategia EXP Experiencia del personal I+D GID Gastos en investigación y desarrollo HP Habilidades del personal I+D IDE La I+D como variable estratégica IGID Intensidad del gasto en I+D INGR Ingresos INPROC Innovación en procesos proveniente de I+D INPROD Innovación en productos proveniente de I+D INREST Información sobre I+D al resto de la empresa IPID Incremento del personal de I+D NPAT Patentes OIDF Adecuación objetivos y financiación en I+D PERCEP Mejora de la percepción del cliente atribuible a I+D PLAN Planificación adecuada en I+D POSIC Mejora del posicionamiento de la empresa debida a I+D PRE Proyectos de I+D relacionados con estrategia PROC Diseño adecuado de los procesos en I+D PRODID Adaptación del personal de producción a los cambios generados por

I+D RDOCAL Consecución parámetros de calidad en I+D REE Participación de los responsables de I+D en la estrategia REGUL Efecto de la regulación sobre I+D RETEN Mejora de la tasa de retención de clientes debida a I+D ROE El responsable de I+D conoce los objetivos estratégicos SATCLI Mejora de la Satisfacción de los clientes debida a I+D TECD Tecnología desarrollada en I+D

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