CUADRO DE FUENTES DE IMITACIÓN
7. DETERMINANTES DE LA IMITACIÓN
En esta sección del proyecto se estudia cuales son las variables determinantes la imitación. Para ello se plantean una serie de variables con las cuales se esperan sacar conclusiones contundentes acerca de la prácticas que determinan que una empresa sea mas imitadora que otra y para ello se utilizan las Regresiones de Poisson anteriormente presentadas. Estas regresiones ayudan a dar un panorama de los comportamientos adoptados para que la imitación se lleve a cabo y sea una práctica de innovación en las empresas de la encuesta.
7.1. REGRESIÓN 5
Número de nuevos productos elaborados por el establecimiento explicada por las variables independientes “suma de imitaciones nacionales y extranjeras” y “ingeniería en reversa”.
En esta regresión se analiza la importancia de las imitaciones tanto nacionales como internacionales y su importancia en el desarrollo de productos innovadores y determinar si la imitación es una variable imprescindible en el proceso innovador. Brozen (1951). Por otro lado se analiza la incidencia de la práctica de la ingeniería en reversa para ver si su adopción ayuda a que las empresas produzcan mayor número de nuevos productos.
Zero-inflated Poisson regression Number of obs = 885
Nonzero obs = 481 Zero obs = 404 Inflation model = logit LR chi2(2) = 493.45 Log likelihood = -6214.463 Prob > chi2 = 0.0000
--- | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- num_nuevos~s | suma_imi_n~t | .5591798 .0250142 22.35 0.000*** .5101528 .6082068 ingeniera_~a | -.0456392 .0256777 -1.78 0.076** -.0959666 .0046882 _cons | 1.792357 .0400369 44.77 0.000 1.713886 1.870828 ---+--- inflate | suma_imi_n~t | -28.03717 9952.325 -0.00 0.998 -19534.24 19478.16 ingeniera_~a | -1.421547 .6812411 -2.09 0.037** -2.756755 -.0863387 _cons | 4.3413 .5032528 8.63 0.000 3.354943 5.327658 ---
7.1.1. ANÁLISIS
El análisis de esta regresión muestra que las empresas que adoptan la imitación tanto nacional como internacional tienen una mayor probabilidad de que lancen al mercado nuevos productos ya que su coeficiente es positivo, con una significancia del 1%. En otras palabras, entre más imitaciones se realicen mayor será el número esperado de productos nuevos en el mercado. Por otro lado, las empresas que practican la ingeniería en reversa, al tener esta variable un coeficiente negativo, tienen un valor esperado de nuevos productos menor.Observando la parte inflate de la regresión se puede concluir que la probabilidad de que una empresa no tenga productos nuevos disminuye cuando la empresa practica la ingeniería en reversa, con una significancia del 5%.
En resumen y retomando parte del análisis del cuadro superior se concluye que una empresa pasa de tener cero productos a por lo menos uno, cuando practica la ingeniería en reversa. Pero si continúa practicando la ingeniería en reversa después de ser innovadora, disminuye el valor esperado de sus nuevos productos adicionales.
7.2. REGRESIÓN 6
Número de nuevos productos elaborados por el establecimiento explicada por las variables independientes “suma de imitaciones nacionales y extranjeras”, “ingeniería en reversa” y “inversión total proyectos de I+D entre 1993 y1995”. Esta regresión es importante ya que demuestra la incidencia que tiene la imitación y la ingeniería en reversa en el número de productos nuevos elaborados y se introduce la variable de inversión en Investigación y desarrollo para determinar si las empresas que invierten más recursos en esta área poseen más innovaciones en producto.Zero-inflated Poisson regression Number of obs = 885 Nonzero obs = 481 Zero obs = 404
Inflation model = logit LR chi2(3) = 509.14 Log likelihood = -6206.458 Prob > chi2 = 0.0000
--- | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- num_nuevos~s |
suma_imi_n~t | .556131 .0250111 22.24 0.000*** .5071101 .6051518 ingeniera_~a | -.0540617 .0257746 -2.10 0.036** -.104579 -.0035443 total_inv~95 | 1.91e-09 4.68e-10 4.09 0.000*** 9.95e-10 2.83e-09 _cons | 1.788533 .0400392 44.67 0.000 1.710058 1.867009 ---+--- inflate |
suma_imi_n~t | -27.61886 7938.603 -0.00 0.997 -15587 15531.76 ingeniera_~a | -1.399714 .6828648 -2.05 0.040** -2.738104 -.0613233 total_inv~95 | -5.69e-09 9.36e-09 -0.61 0.543 -2.40e-08 1.27e-08 _cons | 4.386616 .5130695 8.55 0.000 3.381018 5.392213 ---
7.2.1. ANÁLISIS
El análisis de esta regresión muestra que las tres variables son significativas al 1% y al 5%. Por un lado, mientras más se practiquen imitaciones tanto nacionales e internacionales y las empresas que hayan invertido en I+D más alto será el número esperado e productos nuevos en el mercado.
Por otro lado, la ingeniería en reversa al tener un coeficiente negativo disminuye la probabilidad de las egresas para elaborar nuevos productos.
Observando la parte inferior de la regresión se puede concluir que la probabilidad de que una empresa tenga por lo menos un nuevo producto de innovación aumenta
significativamente cuando esta empresa practica la ingeniería en reversa. Esto coincide con el resultado de la regresión anterior, lo que le da robustez a esta conclusión.
7.3. REGRESIÓN 7
Número de nuevos productos elaborados por el establecimiento explicada por las variables independientes “número de imitaciones nacionales”, número de imitaciones internacionales “ingeniería en reversa” y “inversión total proyectos de I+D entre 1993 y 1995”.
Con esta regresión se propone demostrar la importancia de la imitación nacional y la imitación nacional para que una empresa elabore nuevos productos innovadores. Por otro lado busca demostrar que tanto la ingeniería en reversa y sobre todo la inversión en Investigación y Desarrollo son prácticas imprescindibles en los procesos innovadores de las empresas.
Zero-inflated Poisson regression Number of obs = 885 Nonzero obs = 481 Zero obs = 404
Inflation model = logit LR chi2(4) = 509.46 Log likelihood = -6206.296 Prob > chi2 = 0.0000
--- | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- num_nuevos~s |
im~_nacional | .5436708 .0331446 16.40 0.000*** .4787086 .6086331 im~rnacional | .5640506 .0286369 19.70 0.000*** .5079233 .620178 ingeniera_~a | -.0538878 .0257771 -2.09 0.037** -.1044099 -.0033656 total_inv~95 | 1.91e-09 4.68e-10 4.07 0.000*** 9.90e-10 2.82e-09 _cons | 1.793117 .0407999 43.95 0.000 1.71315 1.873083 ---+--- inflate | suma_imi_n~t | -26.37455 6920.28 -0.00 0.997 -13589.87 13537.13 ingeniera_~a | -1.399688 .682863 -2.05 0.040** -2.738075 -.061301 im~_nacional | -.4704315 9731.611 -0.00 1.000 -19074.08 19073.14 total_inv~95 | -5.69e-09 9.36e-09 -0.61 0.543 -2.40e-08 1.27e-08 _cons | 4.386686 .5130692 8.55 0.000 3.381089 5.392283 ---
7.3.1 ANÁLISIS:
El análisis de esta regresión muestra que las cuatro variables son significativas. Las empresas que practiquen la imitación nacional y la imitación internacional tienen un valor esperado de nuevos productos mayor.
Por otro lado, y corroborando el resultado de la regresión anterior, se puede afirmar que las empresas que invierten en investigación y desarrollo también aumentan el número esperado de productos innovadores.
Observando la parte inferior del cuadro, se concluye que la variable ingeniería reversa incide para que una empresa pase de tener cero productos nuevos a elaborar por lo menos uno.
7.4 REGRESIÓN 8
Suma de imitaciones nacionales y extranjeras explicada por las variables independientes “suma de fuentes internas de imitación”, “suma de fuentes externas de imitación”, “inversión total proyectos de I+D entre 1993 y1995”, “empresa como sociedad anónima” y “empresa como sucursal de una extranjera”
La importancia de esta regresión radica en determinar cual de las dos fuentes de imitación (internas o externas) tiene la mayor participación en el proceso imitador de cada empresa. También se evalúa la incidencia de empresas que poseen patentes y su grado de imitación para demostrar si las empresas que poseen patentes innovan por medio de la imitación y determinar si las empresas que son sociedades anónimas o sucursales de empresas extranjeras adoptan la imitación como práctica innovadora.
Zero-inflated Poisson regression Number of obs = 885 Nonzero obs = 475 Zero obs = 410
Inflation model = logit LR chi2(6) = 43.40 Log likelihood = -815.4643 Prob > chi2 = 0.0000
--- | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- suma_imi_n~t |
suma~nternas | .1316437 .0409406 3.22 0.001*** .0514017 .2118857 suma~xternas | .0533325 .0205823 2.59 0.010*** .012992 .093673 propietari~s | -.1701305 .3640433 -0.47 0.640 -.8836422 .5433812 total_inv~95 | 9.49e-10 1.60e-09 0.59 0.553 -2.18e-09 4.08e-09 socanom | .2166118 .0844769 2.56 0.010*** .0510401 .3821834 sucextra | .9051143 .5055646 1.79 0.073* -.085774 1.896003 _cons | -.8915658 .1259155 -7.08 0.000 -1.138356 -.6447758 ---+--- inflate | suma~nternas | -3.609464 1.326447 -2.72 0.007*** -6.209252 -1.009675 suma~xternas | -18.51076 814.3534 -0.02 0.982 -1614.614 1577.593 propietari~s | 37.6429 1628.695 0.02 0.982 -3154.54 3229.826 total_inv~95 | 4.14e-08 3.65e-08 1.13 0.257 -3.01e-08 1.13e-07 socanom | -.1077895 1.427561 -0.08 0.940 -2.905758 2.690179 sucextra | -26.26952 621645.1 -0.00 1.000 -1218428 1218376 _cons | 3.198728 .8256465 3.87 0.000 1.580491 4.816966 ---
7.4.1 ANÁLISIS
El análisis muestra que las fuentes externas como internas de innovación aumentan la probabilidad que una empresa innove por medio de la imitación de productos disponibles en el mercado nacional e internacional, con un nivel de significancia del 1%. También se observa las empresas que son sociedades anónimas o sucursales de empresas extranjera practican la i imitación nacional como la imitación internacional de productos.
Por otro lado, en el análisis del cuadro de abajo se observa que la probabilidad de que una empresa tenga al menos una imitación nacional o internacional aumenta
significativamente cuando la empresa tiene un mayor número de fuentes internas de innovación, lo cual es sumamente importante ya que con ello se concluye que si una empresa quiere ser innovadora las iniciativas deben salir de sus propias actividades corporativas. (Schmookler, 1966)
7.5 REGRESIÓN 9
Número de imitaciones internacionales explicada por las variables independientes “suma de fuentes internas de innovación”, “suma de fuentes externas de innovación” empresa propietaria de patentes “inversión total proyectos de I+D entre 1993 y1995”, “empresa como sociedad anónima”, “empresa como sucursal de una extranjera” y “proyectos de I+D en entre 1993 y1995”.
Con esta regresión se busca probar que la imitación internacional se presenta cuando las empresas poseen tanto fuentes internas como externas de innovación. Además se pretende encontrar si las empresas que patentan también realizan imitación de productos internacionales y también se analiza si las empresas que imitan productos internacionales necesariamente tienen que invertir y tener proyectos de Investigación y desarrollo para poder innovar.
Zero-inflated Poisson regression Number of obs = 885 Nonzero obs = 272 Zero obs = 613
Inflation model = logit LR chi2(7) = 46.74 Log likelihood = -522.328 Prob > chi2 = 0.0000
--- | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- im~rnacional |
suma~nternas | .1772805 .0625834 2.83 0.005*** .0546193 .2999416 suma~xternas | .0812707 .0309111 2.63 0.009*** .020686 .1418553 propietari~s | -.0404138 .5856384 -0.07 0.945 -1.188244 1.107416 total_inv~95 | 1.65e-09 2.46e-09 0.67 0.501 -3.16e-09 6.47e-09 socanom | .4774597 .1307517 3.65 0.000*** .2211911 .7337282 sucextra | 1.168857 .7181714 1.63 0.104 -.2387333 2.576447 tuvo_proy~95 | .1028102 .1373009 0.75 0.454 -.1662947 .3719151 _cons | -2.200102 .2001437 -10.99 0.000 -2.592377 -1.807828 ---+--- inflate | suma~nternas | -78.4846 5387.453 -0.01 0.988 -10637.7 10480.73 suma~xternas | -38.19853 2686.976 -0.01 0.989 -5304.575 5228.178 propietari~s | 281.703 19054.84 0.01 0.988 -37065.09 37628.5 total_inv~95 | 1.14e-07 .0000191 0.01 0.995 -.0000373 .0000376 _cons | 1.951959 .8270012 2.36 0.018 .3310661 3.572851 ---
7.5.1 ANÁLISIS
El análisis muestra que la suma de fuentes externas como internas de innovación aumenta el valor esperado del número de innovaciones por medio de la imitación de productos del exterior con un nivel de significancia del 1%. También se observa que si la empresa es una Sociedad Anónima, el número de innovaciones por medio de imitaciones extranjeras es mayor, lo cual es un resultado interesante ya que son estas empresas las que cuentan con mayores recursos económicos para invertir en innovación. Su nivel de significancia es superior a 1 por mil.
Por otro lado, en el análisis del cuadro de abajo se observa que ninguna de las variables utilizadas para este análisis es significativa. Eso quiere decir que ninguna de las variables de la parte inflate de la regresión contribuye a que una empresa pase de cero imitaciones nacionales a una.
7.6 REGRESIÓN 10
Número de imitaciones nacionales explicada por las variables independientes “suma de fuentes internas de innovación”, “suma de fuentes externas de innovación” ”empresa propietaria de patentes”, “inversión total proyectos de I+D entre 1993 y1995”, “empresa como sociedad anónima”, “empresa como sucursal de una extranjera” y ”proyectos de I+D en entre 1993 y1995”.
Esta regresión es importante porque busca explicar, como la regresión anterior, las variables que inciden para que una empresa imite los productos de otras empresas nacionales. En ella se analizan las fuentes internas como externas de innovación.
Por otro lado se busca encontrar si las empresas que patentan, adoptan la imitación nacional como fuente de innovación y también se analiza la incidencia de las empresas que imitan productos nacionales y su relación con el departamento de Investigación y Desarrollo.
Zero-inflated Poisson regression Number of obs = 885 Nonzero obs = 272 Zero obs = 613
Inflation model = logit LR chi2(7) = 30.94 Log likelihood = -522.7802 Prob > chi2 = 0.0001
--- | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- im~nacional |
suma~nternas | .1685368 .0688458 2.45 0.014*** .0336014 .3034721 suma~xternas | .0797958 .0317039 2.52 0.012*** .0176573 .1419343 propietari~s | .0240188 .6675559 0.04 0.971 -1.284367 1.332404 total_inv~95 | 1.40e-09 2.56e-09 0.55 0.585 -3.62e-09 6.41e-09 socanom | .444054 .1361149 3.26 0.001*** .1772736 .7108344 sucextra | 1.146911 .7181947 1.60 0.110 -.2607247 2.554547 tuvo_proy~95 | .1044822 .1376632 0.76 0.448 -.1653328 .3742972 _cons | -2.135377 .243193 -8.78 0.000 -2.612026 -1.658727 ---+--- inflate | suma~nternas | -3.094945 2.111782 -1.47 0.143 -7.233961 1.044072 suma~xternas | -.6056512 1.509048 -0.40 0.688 -3.563332 2.352029 propietari~s | 8.837836 7.249021 1.22 0.223 -5.369983 23.04566 total_inv~95 | -3.24e-09 2.87e-08 -0.11 0.910 -5.94e-08 5.29e-08 socanom | -2.098302 1.532824 -1.37 0.171 -5.102582 .9059772 _cons | 2.783327 1.131214 2.46 0.014 .566188 5.000466 ---
7.6.1 ANÁLISIS
El análisis muestra corroborando los resultados del análisis de la regresión anterior, que tanto las fuentes externas como internas de innovación aumentan la probabilidad que una empresa innove imitando los productos de otras empresas nacionales con una significancia del 1%.
También se observa que si la empresa es una Sociedad Anónima, el número de imitaciones nacionales es mayor, lo cual es similar a los resultados originados por la regresión anterior.
En el análisis del cuadro de abajo el resultado muestra que ninguna de las variables es significativa.