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ÁREA A9 Aktiba Coyuntura y Competitividad – 1.29 Lehiakortasuna
NOMBRE DE LA ACCIÓN/PROYECTO Fomentar la cooperación en el tejido económico de Bizkaia como modo de catalizar
practicas de innovación, transferencia de conocimiento / tecnología y de internacionalización ENTREGABLES
Fase 2, Tarea 3, version 1 (julio de 20XIII) DESTINATARIO(S)
Servicio de Promocion Economica de la DFB EQUIPO DE TRABAJO
Investigadores de Orkestra-IVC / Universidad de Deusto
Informe Evaluacion de los Programas de Apoyo de la DFB y de las empresas que aplican a ellos en base a Técnicas de Analisis de Redes
Fase/Tarea 2.3
Fecha de entrega julio de 2013
Autores Edurne Magro y Asier Murciego
Revisor Bart Kamp
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Table of Contents Introducción .................................................................................................................. 4
1. Evaluación de los programas de apoyo de la Diputación Foral de Bizkaia ............. 4
1.1. Metodología de evaluación de impacto ........................................................... 4
1.2. Resultados ..................................................................................................... 6
1.2.1. Impacto de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia ................... 7
1.2.2. Programa promoción de la innovación en producto y/o proceso ............ 11
1.2.3. Programa Premie .................................................................................. 15
1.2.4. Programa Xertatu .................................................................................. 17
1.2.5. Programa Bilgune .................................................................................. 18
1.2.6. Programa Personas ............................................................................... 20
1.2.7. Programa de Internacionalización .......................................................... 23
1.3. Conclusiones ................................................................................................ 25
2. Técnica de Análisis de Redes “SNA” ................................................................... 26
1.1 Técnicas utilizadas ....................................................................................... 26
2.1.1. Análisis descriptivo “SNA”: centralidades ............................................... 26
2.1.2. Análisis de movilidad ............................................................................. 27
2.1.3. Modelado “SNA” .................................................................................... 27
2.2. La red ........................................................................................................... 27
2.1. Análisis descriptivo “SNA”: centralidades ...................................................... 28
2.1.1. Etortek ................................................................................................... 28
2.1.2. Gaitek .................................................................................................... 29
2.1.3. Innotek ................................................................................................... 29
2.1.4. Etorgai ................................................................................................... 29
2.2. Movilidad ...................................................................................................... 30
2.2.1. Movilidad: 1 año .................................................................................... 30
2.2.2. Movilidad: 2 años ................................................................................... 31
2.2.3. Movilidad: 3 años ................................................................................... 32
2.3. Modelos de redes ......................................................................................... 32
2.3.1. Etorgai 2010 .......................................................................................... 33
2.3.2. Etorgai 2011 .......................................................................................... 34
2.4. Las redes ...................................................................................................... 35
2.5. Conclusiones ................................................................................................ 38
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4
Introducción Este entregable realiza un análisis de los programas que la Diputación Foral de
Bizkaia tiene actualmente en vigor para fomentar la innovación, las mejoras en gestión
y la internacionalización de las empresas bizkainas.
Esta primera aproximación a la medición del impacto de los programas se realiza
desde un punto de vista cuantitativo, reconociendo la necesidad de realizar un análisis
cualitativo para completar los resultados obtenidos. Este análisis cualitativo se
realizará a posteriori a través de casos individualizados de las empresas participantes
en los programas de la Diputación Foral de Bizkaia.
Además de una evaluación del impacto de los programas en las empresas (véase
capítulo 1 del presente informe) se ha aplicado “técnicas de “análisis de redes” (Social
Network Analysis: “SNA”) a las empresas que participan en los programas de la
Diputación Foral de Bizkaia para mapear su participación en otros programas del
Gobierno Vasco con efectos sobre la colaboración en redes de las empresas en
cuestión (véase capítulo 2 del presente informe).
1. Evaluación de los programas de apoyo de la Diputación Foral de Bizkaia
1.1. Metodología de evaluación de impacto La metodología utilizada se ha basado principalmente en el análisis cuantitativo del
impacto de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia (DFB) en las empresas
beneficiarias de los mismos.
Para ello, se ha utilizado la técnica estadística de emparejamiento no paramétrico
(técnica matching) que es una técnica de diseño cuasi-experimental utilizada para
realizar evaluaciones de impacto. Esta técnica lo que facilita es la creación de dos
grupos de empresas lo más parecidas entre sí posibles en base a una serie de
características observables (variables de control) antes de recibir la ayuda del
programa. Después se comparan los resultados obtenidos entre estos dos grupo en
base a las variables de impacto que se quieren observar y por diferencia se obtiene si
el grupo que ha recibido la ayuda presenta un mejor comportamiento que el grupo que
no ha recibido la ayuda, pudiendo de esta forma atribuir ese mejor comportamiento al
efecto del programa.
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En este caso, se ha trabajado con la base de datos de dos Encuestas que realiza la
Agencia Vasca de Estadística (EUSTAT), la Encuesta de Innovación y la Encuesta de
I+D, además de contar con los datos de las empresas beneficiarias de los programas
de la DFB en los diferentes años. Cabe destacar que la Encuesta de Innovación es
una encuesta que se realiza a una muestra de establecimientos (y no de empresas)
innovadoras del País Vasco, y que la Encuesta de I+D se realiza a todas la empresas
que han realizado actividades de I+D ese año, por lo que se realiza sobre la población
de empresas que realizan I+D en el País Vasco.
Para realizar la configuración de los grupos de control de ambas encuestas se ha
tenido en cuenta las siguientes variables de control medidas en el año anterior a la
subvención para el caso individualizado de cada empresa y programa:
1. Encuesta de innovación:
a. Tamaño de la empresa (empleo)
b. Sector de actividad
c. Pertenencia a grupos empresariales
d. Tipo de empresa: Pública, privada, de investigación
e. Territorio histórico en el que está implantado el establecimiento
2. Encuesta de I+D:
a. Tamaño de la empresa (empleo)
b. Sector de actividad
c. Pertenencia a grupos empresariales
d. Tipo de empresa: Pública, privada, de investigación
e. Territorio histórico en el que está implantada la empresa
f. Realización de I+D de forma sistemática u ocasional
g. Financiación del gasto de I+D recibido de las Administraciones
públicas.
Por otra parte, se ha medido el impacto de los programas en las siguientes variables
para cada empresa o establecimiento en el año 2011:
1. Encuesta de Innovación:
a. Innovación en producto
b. Innovación en producto incremental
c. Innovación en producto radical
d. Innovación en proceso
e. Impacto en nuevos productos para la empresa
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f. Impacto en nuevos productos para el mercado
g. Innovación organizativa
h. Innovación en marketing
i. I+D interna (volumen)
j. I+D externa (volumen)
k. I+D total (volumen)
l. Intensidad I+D (Gastos I+D sobre ventas)
m. Patentes solicitadas
n. Cooperación I+D
o. Productividad (Ventas del establecimiento por empleado)
p. Intensidad exportadora (volumen exportaciones sobre ventas)
q. Exportaciones (volumen)
r. Programa Marco (participación en el Programa Marco de Investigación)
2. Encuesta de I+D:
a. Gastos I+D totales
b. Gastos I+D corrientes
c. Gastos I+D capital
d. Intensidad I+D
e. Financiación de la UE
f. Intensidad I+D básica
g. Intensidad I+D aplicada
h. Intensidad I+D desarrollo tecnológico
i. Intensidad gastos externos
j. Intensidad doctores
k. Cambio en I+D sistemática
l. Productividad
1.2. Resultados En esta sección se presentan los resultados más destacados del análisis realizado del
impacto de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia en las empresas
beneficiarias.
Para ello se realiza un análisis del impacto de todos los programas en su conjunto,
para después realizar un análisis pormenorizado e individual del efecto de cada uno de
los programas.
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1.2.1. Impacto de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia
En la Tabla 1 se presentan los resultados del impacto de los programas de la
Diputación Foral de Bizkaia en 45 establecimientos beneficiarios de dichos programas
durante el periodo 2008-2011. Así, en la Tabla 1, se presenta el impacto del conjunto
de los programas sobre las empresas en el año 2011 sobre las variables más
adecuadas para la medición del impacto de los programas en función de sus objetivos
disponibles en la Encuesta de Innovación de Eustat.
La media esperada de la muestra emparejada nos muestra el comportamiento de la
variable tanto en el grupo de control como en el grupo de las empresas beneficiarias
de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia (DFB), mientras que con la
diferencia de medias medimos si la media de esa variable sobre el conjunto de
empresas beneficiarias es mayor que en el grupo del control y por lo tanto, los
programas tienen un impacto positivo sobre las empresas beneficiarias en esa variable
(y significativo estadísticamente cuando nos encontramos con un asterisco al lado de
la desviación estándar).
En este caso, a partir de las variables de la Encuesta de Innovación, lso resultados
nos muestran un impacto positivo de los programas de la DFB sobre:
• La innovación en producto (tanto incremental como radical)
• La innovación en proceso
• Impacto en nuevos productos para la empresa
• Impacto en nuevos productos para el mercado
• Innovación organizativa
• Innovación en marketing
• I+D total (interna y externa)
• Intensidad en I+D
• Patentes solicitadas
• Intensidad exportadora
• Exportaciones
Un impacto positivo, pero no estadísticamente significativo sobre la productividad de
las empresas y un impacto negativo sobre la participación en el programa marco
europeo de investigación.
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Tabla 1: Impacto de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia a partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO DE
CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO + 0.17556739 0.17998817
(*0.15694373) (*0.06001608)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO INCREMENTAL
+ 0.17743162 0.08923504
(*0.15897712) (*0.06025233)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO RADICAL
+ 0.02626551 0.19595671
(0.09342008) (*0.02971337)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 0.2053761 0.19462394
(*0.1771003) (*0.06180080) IMPACTO EN NUEVOS PRODUCTOS PARA LA EMPRESA
+ 2.474341 9.192326
(5.698982) (*1.508358) IMPACTO EN NUEVOS PRODUCTOS PARA EL MERCADO
+ 0.4219423 6.8447243
(2.0411035) (*0.8566839)
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.1248020 0.16408690
(0.1734411) (*0.04815401)
INNOVACIÓN EN MARKETING + 0.05980597 0.20686070
(0.11723327) (*0.03748302)
I+D INTERNA + 0.8018173 2.5984680
(1.9256109) (*0.4937197)
I+D EXTERNA + 1.698306 3.2591008
(3.699537) (*0.6505864)
I+D TOTAL + 4.411100 5.503480
(4.580956 ) (*1.084747)
INTENSIDAD I+D + 0.02227035 0.24112138
(0.09215379) (*0.02244405)
PATENTES SOLICITADAS + 0.01569421 0.11763913
(0.08455270) (*0.02060865)
COOPERACIÓN I+D + 0.0830531 0.25028023
(0.1707547) (*0.03643603)
PRODUCTIVIDAD + 11.4772018 0.1152790
(0.5224575) (0.1672579)
INTENSIDAD EXPORTADORA + 0.05130001 0.08203083
(0.07003772 ) (*0.02126026)
EXPORTACIONES + 2.818320 3.6371556
(3.316604) (*0.7462081)
PROGRAMA MARCO + 0.07011818 -0.04789596
(0.12883853) (*0.03486835) Fuente: Elaboración propia a partir de EUSTAT.
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En el caso de las variables utilizadas en la encuesta de I+D para 103 empresas nos
encontramos con que los programas de la DFB tienen un impacto positivo y
significativo sobre las empresas beneficiarias medido en el año 2011 sobre:
• La intensidad en I+D
• La intensidad en I+D de desarrollo tecnológico
• La intensidad en I+D externa
• La intensidad en el número de doctores
• Cambio en la empresa de I+D ocasional a sistemática
Un impacto negativo en:
• Los gastos en I+D totales
• Financiación recibida de la UE
• Productividad
Mientras que el resto de los resultados obtenidos no son significativos
estadísticamente.
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Tabla 2: Impacto de los programas de la Diputación Foral de Bizkaia a partir de la Encuesta de I+D
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD
EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO
DE CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
GASTOS I+D TOTALES + 5.2716652 -0.05629499
(*0.7349821) (*0.11280113) GASTOS I+D CORRIENTES + 5.1676282 -0.05836194
(*0.7720095) (0.11403654) GASTOS I+D CAPITAL + 1.24575393 -0.003045847
(*0.85699003) (0.53324308)
INTENSIDAD I+D + 0.26219351 0.28572160
(*0.21261192) (*0.04115089)
FINANCIACIÓN DE LA UE
+ 0.4001996 -0.03283761
(0.6278350) (*0.12159858)
INTENSIDAD I+D BÁSICA
+ 0.01105212 0.003213920
(*0.03555089) (0.004095857)
INTENSIDAD I+D APLICADA
+ 0.01105212 0.003213920
(*0.03555089) (0.004095857)
INTENSIDAD I+D DESARROLLO TECNOLÓGICO
+ 0.48380111 0.12253841
(0.19563871) (*0.04232905)
INTENSIDAD GASTOS EXTERNOS
+ 0.19434802 0.09979628
(*0.12495971) (*0.03434031) INTENSIDAD DOCTORES + 0.01477942 0.025680848
(*0.03401416) (*0.007648699)
CAMBIO EN I+D SISTEMÁTICA
+ 0.08248276 0.04373083
(0.28256612) (*0.03188343)
PRODUCTIVIDAD + 4.8798416 -0.13473752
(*0.4103725) (*0.08647036) Fuente: Elaboración propia a partir de EUSTAT.
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A la luz de los resultados obtenidos de la explotación de las dos encuestas se puede
concluir que los programas de la DFB tienen un impacto positivo en la mayor parte de
resultados de desempeño innovador y exportador de las empresas, pero no en la
competitividad última de éstas (medida como productividad). Cabe, asimismo destacar
que los fondos recibidos por la DFB sustituyen a los fondos privados de las empresas
y no generan que las empresas inviertan más en I+D, produciéndose un efecto
sustitución en vez de adicional.
No obstante, es necesario realizar un análisis individualizado de los efectos de los
programas individuales para ahondar más en los detalles de estos resultados.
1.2.2. Programa promoción de la innovación en producto y/o proceso
En la Tabla 3 se muestran los resultados obtenidos del impacto del programa
producto/proceso en el año 2011 sobre las empresas beneficiarias del mismo durante
el periodo (2010-2011). Los resultados que se muestran hacen referencia al impacto
del programa en 22 establecimientos de la provincia de Bizkaia en las variables
relacionadas con la innovación en producto y proceso que podemos encontrar en la
Encuesta de Innovación.
Así, se observa en la Tabla 3 que el programa de fomento de la innovación en
producto y proceso tiene un impacto positivo en:
• Innovación en producto radical
• Innovación en proceso
• Impacto de nuevos productos para la empresa
• Impacto de nuevos productos para el mercado
• Innovación en marketing
• I+D interna
• I+D externa
• I+D total
• Intensidad I+D
• Patentes solicitadas
• Cooperación I+D
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Del resto de resultados no se puede concluir nada, puesto que no son significativos,
aunque destacaría el efecto negativo en innovación en producto incremental y en
productividad.
Tabla 3: Impacto del programa producto/proceso a partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO DE
CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO + 0.4185409 0.03600455
(*0.3426005) (0.11684805)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO INCREMENTAL
+ 0.3552130 -0.03703122
(*0.3295859) (0.11383674)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO RADICAL
+ 0.08056806 0.19215921
(0.20961012) (*0.08972585)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 0.3511322 0.194322311
(*0.3419417 ) (*0.091148370) IMPACTO EN NUEVOS PRODUCTOS PARA LA EMPRESA
+ 3.391356 8.654098
(4.084310) (*1.619122) IMPACTO EN NUEVOS PRODUCTOS PARA EL MERCADO
+ 0.2136372 6.9227264
(2.2151551) (*0.8072763)
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.2037809 0.06894635
(0.3189214) (0.07956112)
INNOVACIÓN EN MARKETING + 0.1942707 0.16936562
(0.3101340) (*0.04893437)
I+D INTERNA + 3.848629 3.529086
(3.988087) (*1.356009)
I+D EXTERNA + 1.698306 3.2591008
(3.699537) (*0.9050342)
I+D TOTAL + 4.411100 5.503480
(4.580956 ) (*1.084747)
INTENSIDAD I+D + 0.06720525 0.37085186
(0.14610871) (*0.04294174)
PATENTES SOLICITADAS + 0.007324913 0.17449327
(0.145470515) (*0.05286601)
COOPERACIÓN I+D + 0.2264364 0.27356362
(0.3124158) (*0.08247163)
PRODUCTIVIDAD + 11.9484181 -0.04052155
(0.9120454) (0.21830719) Fuente: Elaboración propia a partir de Eustat.
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Por otra parte, en la Tabla 4 se presentan los resultados del impacto del programa en
92 empresas beneficiarias en las variables contenidas en la Encuesta de I+D y de
interés para el citado programa. Los principales resultados son:
Un impacto positivo en:
• Intensidad I+D
• Financiación de la UE
• Intensidad I+D básica
• Intensidad I+D desarrollo tecnológico
• Intensidad gastos externos
• Cambio de I+D ocasional a I+D sistemática
Por el contrario, el programa genera efectos negativos en:
• Gastos I+D totales
• Gastos I+D corrientes
• Gastos I+D de capital
• Intensidad I+D aplicada
• Productividad
Es decir, el programa genera efectos positivos relacionados con la innovación en la
empresa pero efectos negativos en la competitividad última (productividad), así como
efectos sustitución de los inputs que las empresas utilizan en sus proceso de
innovación (gastos I+D), no generando un efecto adicional en este sentido.
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Tabla 4: Impacto del programa producto/proceso a partir de la Encuesta de I+D
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN
PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS
DEL GRUPO DE CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
GASTOS I+D TOTALES + 5.2815962 -0.18422743
(*0.9180266) (*0.10341054) GASTOS I+D CORRIENTES + 5.2034640 -0.24898476
(*0.9519446) (*0.10199799) GASTOS I+D CAPITAL + 1.408204 -0.05048459
(*0.7865373) (*0.18202345)
INTENSIDAD I+D + 0.2339478 0.45141513
(0.2576637) (*0.02814647)
FINANCIACIÓN DE LA UE
+ 0.2340324 0.09985302
( 0.5400586) (*0.08511615)
INTENSIDAD I+D BÁSICA
+ 0.004733615 0.011238144
(0.020074629) (*0.00421980)
INTENSIDAD I+D APLICADA
+ 0.5453659 -0.14523809
(*0.1256556) (*0.04887693)
INTENSIDAD I+D DESARROLLO TECNOLÓGICO
+ 0.4508765 0.13302395
(*0.1344624) (*0.04739428) INTENSIDAD GASTOS EXTERNOS + 0.4508765 0.13302395
(*0.1344624) (*0.04739428) INTENSIDAD DOCTORES + 0.02040677 0.026680024
(0.03877687) (0.011983399)
CAMBIO EN I+D SISTEMÁTICA
+ 0.07218817 0.058246609
(*0.19698874) (*0.032645963)
PRODUCTIVIDAD + 4.8267291 -0.11398359
(*0.3852496) (*0.09596227) Fuente: Elaboración propia a partir de Eustat.
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1.2.3. Programa Premie En el caso del programa Premie de mejora en la gestión de las organizaciones se ha
realizado el análisis de los efectos del programa sobre las variables relacionadas con
la mejora en la gestión incluidas en la Encuesta de Innovación de Eustat. Así, en la
Tabla 5 se muestran los resultados obtenidos sobre el impacto en el año 2011 en 10
establecimientos. Entre ellos, destaca el impacto positivo del programa sobre:
• La innovación organizativa
• La productividad de los establecimientos
En cambio, se observa que el programa genera un impacto negativo sobre la
innovación en proceso de los establecimientos.
Tabla 5: Impacto del programa Premie partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO DE
CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 0.3569288 -0.25692882
(*0.2779678 ) (*0.17278702)
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.03854047 0.061459528
(*0.13507305) (*0.035768904)
INNOVACIÓN EN MARKETING + n.d. n.d.
COOPERACIÓN I+D + 0.08666239 0.01333761
(0.18943228) (0.11204290)
PRODUCTIVIDAD + 11.1475388 0.3222755
(*0.4384698) (*0.3084309) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
En cuanto a los resultados obtenidos de la Encuesta de I+D sobre el impacto del
programa en un colectivo de 13 empresas se observa que el único impacto positivo del
programa significativo estadísticamente hace referencia al cambio de la I+D de
ocasional a sistemática. Es decir, el programa Premie ayuda a las empresas
beneficiarias a dar el salto y pasar de realizar una I+D ocasional a hacerlo de forma
sistemática. Por el contrario, en contraposición con los resultados de la Encuesta de
Innovación, destaca el impacto negativo del programa sobre la productividad de la
empresa, al igual que sobre la intensidad en el gasto de I+D, número de doctores y
gastos externos.
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Tabla 6: Impacto del programa Premie partir de la Encuesta de I+D
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD
EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS
DEL GRUPO DE CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
GASTOS I+D TOTALES + 5.0713243 -0.2152909 (*0.8358828) (0.3614597) GASTOS I+D CORRIENTES + 4.8797289 -0.1139711
(*0.7758925) (0.3496456) GASTOS I+D CAPITAL + 1.296986 -0.4224922
(1.739179) (0.5366175)
INTENSIDAD I+D + 0.2405604 0.02626845
(0.2708945) (0.08616839)
FINANCIACIÓN DE LA UE
+ 0.3356755 -0.3356755
(0.6962082) (*0.2610108)
INTENSIDAD I+D BÁSICA
+ n.d. n.d.
n.d. n.d.
INTENSIDAD I+D APLICADA
+ 0.4320548 -0.03276785
(0.4604678) (0.11325178)
INTENSIDAD I+D DESARROLLO TECNOLÓGICO
+ 0.5739586 0.009877328
(*0.4600995) (0.113995276)
INTENSIDAD GASTOS EXTERNOS
+ 0.3865597 -0.2599722
(0.6174191) (*0.1894749) INTENSIDAD DOCTORES + 0.06646965 -0.05151238
(0.10551026) (*0.03599633)
CAMBIO EN I+D SISTEMÁTICA
+ 0.02600818 0.10020541
(0.24908290) (*0.03620735)
PRODUCTIVIDAD + 4.9755509 -0.715908297
(*0.8431294) (*0.364539393) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
En resumen, el programa Premie genera un impacto positivo en términos de
innovación organizativa que, a su vez, está relacionada con realizar una I+D de forma
sistemática. Los resultados de impacto del programa en términos de productividad
empresarial no son concluyentes puesto que varían en función de la fuente utilizada.
17
1.2.4. Programa Xertatu Aunque la Encuesta de Innovación no dispone de variables relacionadas con los
objetivos del programa Xertatu, de fomento de la Responsabilidad Social Empresarial,
en la Tabla 7 se reflejan los resultados del análisis del impacto del programa en el año
2011 en algunas de las variables que pueden estar indirectamente más relacionadas
con el mismo sobre 4 establecimientos beneficiarios. Así, se observa que el programa
Xertatu ha generado un impacto negativo sobre:
• La innovación en proceso
• La productividad de los establecimientos
Tabla 7: Impacto del programa Xertatu partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD
EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO DE
CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 0.5094983 -0.5094983
(0.7122958) (*0.4104032)
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.2349739 0.01502611
(0.3324201) (0.13916874)
INNOVACIÓN EN MARKETING + 0.2394156 0.01058441
(0.3360494) (0.13639252)
COOPERACIÓN I+D + N.D. N.D.
PRODUCTIVIDAD + 12.184536 -1.348526
(*2.196694) (*1.294636) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
No se han encontrado empresas en la base de datos de la Encuesta de I+D con las
que poder realizar un análisis por lo que solamente podemos disponer de los
resultados anteriormente comentados en relación a la Encuesta de Innovación.
18
1.2.5. Programa Bilgune Con relación al programa Bilgune para la mejora de la gestión participativa de las
empresas la Tabla 8 refleja los resultados obtenidos para el año 2011 del análisis
correspondiente a 3 de los establecimientos beneficiarios del programa. En dicha tabla
se observa que el programa ha generado un impacto negativo sobre la innovación en
proceso y productividad de dichos establecimientos, no pudiéndose concluir nada más
con relación al resto de variables. Parece, por lo tanto, que el programa puede todavía
no estar reflejando los efectos positivos en la empresa, y que estos se podrían
producir en un lapso más amplio del tiempo.
De igual forma que en el caso anterior, no se disponen de datos para realizar un
análisis a partir de la Estadística de I+D.
19
Tabla 8: Impacto del programa Bilgune partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y
EMPRESAS DEL GRUPO DE CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO + 0.8616727 -0.8616727
(1.9540974) (1.2302563)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO INCREMENTAL
+ 0.7999057 -0.7999057
(1.9338798) (1.2382089)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 1.9180262 -1.9180262
(1.5034603 ) (*0.1396274)
IMPACTO EN NUEVOS PRODUCTOS PARA LA EMPRESA
+ 20.73638 20.73638
(47.48668) (29.85642)
IMPACTO EN NUEVOS PRODUCTOS PARA EL MERCADO
+ n.d. n.d.
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.8837907 -0.5504574
(1.8877645) (1.1997755)
INNOVACIÓN EN MARKETING + 0.8557242 -0.5223909
(1.9955398) (1.2613848)
COOPERACIÓN I+D + N.D. N.D.
PRODUCTIVIDAD + 14.429865 -3.655548
(*3.769314) (*2.393402) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
20
1.2.6. Programa Personas En relación al programa que actúa sobre una transformación basada en las personas
en la Tabla 9 se reflejan los resultados del impacto generado por el programa en el
año 2011 sobre un colectivo de 6 establecimientos, a partir de la Encuesta de
Innovación de Eustat. Estos resultados muestran un impacto negativo del programa
sobre:
• Innovación en producto
• Innovación en marketing
Del resto de variables no se puede extraer resultados concluyentes.
Tabla 9: Impacto del programa Personas partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO DE
CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO + 0.9330064 -0.59967305
(*0.4217303) (*0.09913852)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 0.7545381 -0.2545381
(*0.5293597 ) (0.2557327)
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.7107968 -0.2107968
(*0.5408837) (0.2281127)
INNOVACIÓN EN MARKETING + 0.2710703 -0.10440367
(0.4193438) (*0.10063720)
COOPERACIÓN I+D + 0.4326100 -0.2659434
(0.6524125) (0.3119033)
PRODUCTIVIDAD + 12.127874 -0.06041048
(1.317667) (0.20794174) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
En cambio, a partir del análisis de la Encuesta de I+D sobre 24 empresas beneficiarias
del programa se pueden extraer resultados complementarios al análisis de la Encuesta
de Innovación. Así, se observa que el programa genera un efecto positivo sobre:
• Intensidad I+D sobre gastos de desarrollo tecnológico
• Intensidad gastos externos
21
A su vez, el programa genera efectos negativos sobre:
• Los gastos de I+D totales, corrientes y de capital
• La financiación procedente de la UE
• Intensidad de I+D aplicada
• Productividad de la empresa
Por lo tanto, el programa parece que tiene un impacto positivo en proyectos de
desarrollo realizados además con terceros pero todavía no ha generado un impacto
positivo en la competitividad de la empresa (productividad) así como un efecto
adicional en la inversión de la empresa en I+D.
22
Tabla 10: Impacto del programa Personas partir de la Encuesta de I+D
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD
EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS
DEL GRUPO DE CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
GASTOS I+D TOTALES + 5.719073 -0.6565956
(*1.253265) (*0.2171097) GASTOS I+D CORRIENTES + 5.571315 -0.55042179
(*1.212152) (*0.24596453) GASTOS I+D CAPITAL + 1.746573 -0.73460710
(*1.605862) (*0.37248914)
INTENSIDAD I+D + 0.1371351 -0.04065479
(0.2165663) (0.06201601)
FINANCIACIÓN DE LA UE
+ 0.3246625 -0.0326706
(0.5367528) (*0.1871424)
INTENSIDAD I+D BÁSICA
+ 0.002884529 -0.002884529
0.026223734 0.009367133
INTENSIDAD I+D APLICADA
+ 0.4553713 -0.11075274
(0.3011671) (*0.09652986)
INTENSIDAD I+D DESARROLLO TECNOLÓGICO
+ 0.537700498 0.11768097
(*0.312600968) (*0.09890682)
INTENSIDAD GASTOS EXTERNOS
+ 0.1115991 0.08490175
(0.2136486) (*0.04867182) INTENSIDAD DOCTORES + 0.02670274 0.005009647
(0.07058452) (0.026706711)
CAMBIO EN I+D SISTEMÁTICA
+ 0.1683865 -0.001719792
(0.3071013) (0.069702583)
PRODUCTIVIDAD + 5.4587682 -0.8114235
(*0.7953287) (*0.2328450) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
23
1.2.7. Programa de Internacionalización En la Tabla 11 se presentan los resultados del análisis de impacto del programa de
Internacionalización de la DFB en el año 2011 sobre 6 establecimientos a través de la
Encuesta de Innovación de Eustat. En dicha tabla se puede observar que el programa
tienen un impacto positivo en:
• Innovación en producto
• Exportaciones
• Intensidad exportadora
• Productividad.
Es decir, el programa tiene un impacto positivo tanto en los resultados directos que
busca el programa relacionados con la actividad exportadora de la empresa como en
su competitividad (productividad). Asimismo, destaca el impacto positivo del programa
sobre la innovación en producto.
Tabla 11: Impacto del programa de Internacionalización a partir de la Encuesta de Innovación
VARIABLE SIGNO
ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO
AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y EMPRESAS DEL GRUPO DE
CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
INNOVACIÓN EN PRODUCTO + 0.5184153 0.31491807
(0.5389485) (*0.09711065)
INNOVACIÓN EN PROCESO + 0.3432939 0.1567061
(0.4825492) (0.2392122)
INNOVACIÓN ORGANIZATIVA + 0.6876447 -0.02097799
(*0.5051876) (0.19597760)
INNOVACIÓN EN
+ n.d. n.d.
COOPERACIÓN I+D + n.d. n.d.
COOPERACIÓN UE + n.d. n.d.
COOPERACIÓN MUNDO + n.d. n.d.
PRODUCTIVIDAD + 10.9339790 0.4262353
(*0.7693915) (*0.3183044 )
EXPORTACIONES + 1.146124 6.198517
(2.646886) (*1.128230)
INTENSIDAD EXPORTADORA + 0.0003012969 0.2410270686
(0.0006343300) (*0.0003271254) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
24
En la Tabla 12 se muestran los resultados obtenidos para un conjunto de 22 empresas
a través de la Encuesta de I+D. De los resultados obtenidos podemos observar que el
programa genera impactos positivos en intensidad de la I+D en desarrollo tecnológico
(aspecto que puede estar ligado al impacto en innovación en producto del apartado
anterior) pero un impacto negativo en los gastos de I+D totales y corrientes y la
productividad de la empresa, aspecto que se encuentra en contraposición del obtenido
a través de la Encuesta de I+D, por lo que no se puede llegar a ninguna conclusión
relevante.
Tabla 12: Impacto del programa de Internacionalización a partir de la Encuesta de I+D
VARIABLE SIGNO ESPERADO DEL COEFICIENTE
MEDIA ESPERADA DE LA MUESTRA EMPAREJADA (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO
AL 95%)
DIFERENCIA DE MEDIAS ENTRE EMPRESAS BENEFICIARIAS Y
EMPRESAS DEL GRUPO DE CONTROL (SD EN PARÉNTESIS) (* SIGNIFICATIVO AL 95%)
GASTOS I+D TOTALES + 5.741865 -0.2223931
(*1.173553) (*0.2274310) GASTOS I+D CORRIENTES + 5.702767 -0.2791622
(*1.157203) (*0.2242846) GASTOS I+D CAPITAL + 1.287372 -0.02498734
(1.312468) (0.53324308)
INTENSIDAD I+D + 0.5194424 -0.004037487
(*0.4590821) (0.138522813)
FINANCIACIÓN DE LA UE
+ 0.3817764 0.005232852
(0.9346912) (0.320719889) INTENSIDAD I+D
ÁS C + n.d. n.d.
n.d. n.d.
INTENSIDAD I+D APLICADA
+ 0.55388108 -0.19821814
(*0.29372546) (0.06868962)
INTENSIDAD I+D DESARROLLO TECNOLÓGICO
+ 0.44915235 0.19518472
(*0.29206818) (*0.07182891)
INTENSIDAD GASTOS EXTERNOS
+ 0.4352405 -0.2080864
(0.5453379) (0.2561189) INTENSIDAD DOCTORES + 0.02284724 0.01594703
(0.05756898) (0.02599385) CAMBIO EN I+D S S Á C
+ n.d. n.d.
n.d. n.d.
PRODUCTIVIDAD + 5.4587682 -0.8114235
(*0.7953287) (*0.2328450) Fuente: Elaboración propia a través de Eustat.
25
En definitiva, el programa de Internacionalización tiene un impacto positivo en la
actividad exportadora de la empresa y en el desarrollo de nuevos productos, aunque
parece que el programa genera un efecto sustitución de los fondos públicos por fondos
privados, sobre todo en lo referente a gastos de I+D.
1.3. Conclusiones A través de los análisis de evaluación de impacto realizados se pueden entrever
diferentes conclusiones con relación a los diferentes programas de la DFB.
La primera de las grandes conclusiones es que parecen existir dos grupos de
programas. El primero de ellos, formado por los programas de producto y proceso,
programa de internacionalización y programa Premie (aunque en menor medida) está
generando impactos positivos relacionados con los objetivos de cada programa. El
segundo de ellos, formado por los programas Personas, Xertatu y Bilgune no genera
los efectos positivos esperados, bien porque son programas que necesitan un tiempo
mayor para que se generen resultados positivos (tienen una cierta curva de
aprendizaje), bien porque las variables de impacto utilizadas para la medición de los
resultados de estos programas no están alineadas con los mismos, y hacen referencia
a aspectos más intangibles que los ahí señalados.
Por otra parte, es significativo que de forma más o menos general, los resultados
positivos alcanzados se refieran a resultados intermedios de las empresas (es decir,
innovación en producto, proceso, patentes, exportaciones), pero que estos resultados
positivos no se traduzcan en un impacto positivo en la productividad de la empresa.
Este hecho puede deberse también a que este efecto requiere un mayor tiempo para
que se produzca desde la participación en el programa, o simplemente a que los
programas no estén generando el efecto adecuado en términos de productividad.
Asimismo, destaca específicamente el efecto negativo que los programas ejercen
sobre los gastos de I+D de las empresas analizadas. Este efecto indica un efecto
sustitución de los fondos privados por fondos públicos e indica que las empresas dejan
de invertir en I+D al recibir ayudas públicas.
Por último, es necesario destacar que los resultados obtenidos hacen referencia, en
algunos casos, a un número limitado de establecimientos y empresas, y que, por lo
tanto, es necesario matizarlos y complementarlo con estudios de caso de forma que
podamos entender el por qué de algunos comportamientos.
26
2. Técnica de Análisis de Redes “SNA” Combinando los datos de participación de empresas en los diferentes programas de la
DFB con los promovidos por el Departamento de Desarrollo Económico y
Competitividad del Gobierno Vasco (GV) se ha realizado un análisis de redes,
utilizando como base la red que conforman los programas a nivel de comunidad
autónoma e identificando en la misma los nodos que a su vez participan en programas
a nivel del territorio histórico de Bizkaia.
Las técnicas “SNA” utilizadas nos permiten disponer de un análisis descriptivo de la
red, caracterizando los nodos principales en base a sus relaciones, así como un
estudio del modelo de la red, es decir, identificar que atributos de los nodos son los
más significativos a la hora de establecer relaciones entre ellos.
Adicionalmente se ha realizado un estudio de movilidad entre los diferentes
programas, es decir, un análisis de las empresas que participan en uno u otro
programa a lo largo de los diferentes años.
1.1 Técnicas utilizadas
2.1.1. Análisis descriptivo “SNA”: centralidades Las centralidades de una red son las diferentes medidas de los nodos que determinan
su importancia relativa dentro de la red. De las diferentes medidas de centralidad
hemos tomado el grado (“degree”), la cercanía (“closeness”) y la intermediación
(“betweeness”).
- El grado
-
nos dice el número de conexiones que tiene un nodo, es decir, el
número de colaboraciones diferentes de esa empresa.
La cercanía
-
indica la distancia media de un nodo con el resto, es decir, el
número de saltos de una empresa con el resto.
La intermediación
También se ha tomado la densidad de la red como medida de la misma tanto para
analizarla a lo largo del tiempo como para comparar las diferentes subredes al realizar
un análisis por bloques, es decir, “particionando” la red en función de ciertas
características de los nodos.
nos da una idea de cómo de clave es un nodo conectando
el resto, es decir, nos podría decir qué empresa es la que serviría de puente
para conectar el mayor número de empresas.
27
2.1.2. Análisis de movilidad Utilizando álgebra matricial se ha estudiado la movilidad entre programas en los
diferentes años. Este análisis descriptivo nos permite recoger en una matriz de salida
las tasas de movilidad de un programa a otro (o al mismo) en un período de tiempo
determinado. En nuestro caso hemos tomado saltos de tiempo de 1, 2 y 3 años
cubriendo todo el período 2009-2012.
2.1.3. Modelado “SNA” El objetivo de esta técnica es crear un modelo estadístico en base a los diferentes
atributos de los nodos. Para ello se ha utilizado la técnica ERGM (Exponential Random
Graph Modeling) (Lusher et al. 2011, “ERGMs for Social Netwoks”, CUP) que nos
proporciona los pesos y el grado de significación de cada término del modelo, de
forma similar a un análisis de regresión, pero en este caso, modelando la probabilidad
de que exista una unión entre dos nodos dadas sus características.
2.2. La red Como ya se ha adelantado, se ha partido de las redes de colaboración dentro de
diferentes programas promovidos por el Gobierno Vasco desde 2005 a 2011,
identificando en las mismas los nodos que tienen relación con los programas de la
DFB contemplados en el marco del proyecto Bizkailab. Así, se han añadido dos
atributos nuevos a los nodos ya presentes en las redes a nivel de GV a partir de su
presencia a nivel de la diputación:
• “in_bizkailab”: indica que ese nodo, para ese mismo año participó en algún
programa de la DFB.
• “in_bizkailab_ever”: indica que ese nodo ha participado alguna vez en algún
programa DFB.
De esta forma caracterizamos las empresas tanto en el mismo año del programa del
GV como por su propensión (pasada, presente o futura) a participar en programas de
la DFB.
La Tabla 13 muestra un resumen de la participación simultánea en programas del GV
en función de cada programa de la diputación. Vemos que las empresas que han
participado en los programas de“internacionalización” (“I18N”) y “producto/proceso”
tienen altas tasas de participación en programas del GV, así como las participantes en
el programa “personas” en 2011. Parece que el perfil de las empresas que participan
28
en estos programas presentará mayor predisposición a la colaboración que los del
resto.
Tabla 13: Participación en programas GV por programa DFB
programa año número empresas solicitado (€) subvencion (€) pagado (€)
número empresas participan GV
% empresas participan GV
BILGUNE 2011 12 114600 80220 80220 1 8%
BILGUNE 2012 6 60000 30000 30000
I18N 2011 32 3837705 1070000 12 38%
PERSONAS 2010 18 1180882 381040 381040 5 28%
PERSONAS 2011 22 2535992 661877 661877 9 41%
PERSONAS 2012 19 1909345 443281 443281
PREMIE 2009 71 555400 333240 333240 7 10%
PREMIE 2010 107 787775 472665 472665 4 4%
PREMIE 2011 105 746000 447600 447600 2 2%
PREMIE 2012 95 773000 393500 393500
PRODUCTO/PROCESO 2010 114 25804484 3563461 2766443 43 38%
PRODUCTO/PROCESO 2011 58 10290512 1538250 1068654 21 36%
PRODUCTO/PROCESO 2012 125 26519944 3062235
XERTATU 2009 7 52500 31500 31500 0 0%
XERTATU 2010 12 84500 50700 50700 0 0%
XERTATU 2011 14 105000 63000 63000 0 0%
XERTATU 2012 9 66600 33300 33300
2.1. Análisis descriptivo “SNA”: centralidades En el análisis descriptivo se ha considerado únicamente la red que conforman los
nodos que han participado en programas de la DFB en algún momento ya que las
redes resultantes son mayores. A esta red se le ha denominado subred
“bizkailab_ever”.
El estudio considerando aquellos nodos que coinciden en el mismo año en GV y en
DFB (que sería la subed “bizkailab”) se ha reservado para Etorgai, ya que es el
programa que presenta un mayor número de nodos para su análisis.
2.1.1. Etortek No partipan empresas presentes en los programas de la DFB ya que es un programa
dirigido a agentes de la Red Vasca de Ciencia, Tecnología e Innovación y entre éstos
no se encuentra el público objetivo de los programas de la DFB.
29
2.1.2. Gaitek El número de nodos bizkailab aumenta de año en año, pero la densidad de la red que
conforman es muy baja. Es decir, cada vez hay más empresas beneficiarias de los
programas de la DFB que participan en programas en cooperación a nivel regional
pero todavía es una red no muy densa.
Destacan los años 2006 y 2008, con un mayor grado de conectividad, y respecto a la
intermediación en 2008 destaca “Ekotec” y en 2011 “Consultores Asociados” como
nodos puente de las diferentes colaboraciones establecidas.
2.1.3. Innotek Atendiendo a la subred “bizkailab”, esta presenta una densidad muy baja, con escasas
relaciones, por lo que no se ha profundizado en su estudio.
Tabla 14: Evolución densidad “bizkailab_ever” en Innotek año nodos nodos conectados relaciones 2005 49 2 1 2006 39 9 6 2007 4 0 0 2008 28 2 1 2009 34 0 0
2.1.4. Etorgai Presenta la mayor densidad de nodos de empresas beneficiarias de la DFB de todos
los programas analizados, con un alto grado de conectividad en 2008 y 2010.
Respecto a la intermediación la empresa “CMI Aeronáutica” es el nodo clave
(además de presentar 7 conexiones).
Tabla 15: Evolución de la intermediación en la subred "bizkailab_ever"
media desv. estándar mínimo máximo 2008 0.00 0.00 0.00 0.00 2009 0.00 0.00 0.00 0.00 2010 0.36 1.45 0.00 6.00 2011 0.00 0.00 0.00 0.0
Tabla 16: Evolución del grado en la subred "bizkailab_ever"
media desv. estándar mínimo máximo 2008 2.50 2.07 0.00 4.00 2009 0.44 0.53 0.00 1.00 2010 2.00 2.49 0.00 7.00 2011 0.83 1.09 0.00 3.00
30
En este caso hemos pasado a estudiar la red considerando sólo las empresas que han
participado el mismo año en programas de la diputación y del GV, y es destacable el
aumento de la densidad del año 2010 a 2011 (los dos únicos comparables), pasando
de 0.07 a 0.11, pese a disminuir el número de nodos y el número medio de
conexiones.
2.2. Movilidad Las siguientes matrices nos muestran el porcentaje de empresas que habiendo
participado en un primer año en un programa, participan en otro programa en otro año.
La tabla se lee entrando por las filas, es decir, el año de origen está reflejado
corresponde a las filas, y el programa que aparece en la columna corresponde al año
final del período considerado.
Los valores de las celdas muestran la tasa en tanto por uno.
2.2.1. Movilidad: 1 año La siguiente tabla nos muestra que uno de los programas a los que son más “fieles”
las organizaciones es el programa “premie”, ya que año a año vemos mantiene una
alta tasa de movilidad, aunque va decreciendo.
También destaca “producto_proceso”, sobre todo en el período 2011-2012, y la
cantidad de empresas que pasaron de “xertatu” en 2011 a “premie” en 2012, pudiéndo
ser el primero un programa que facilita la participación en el segundo.
31
Tabla 17: Movilidad a un año > 2009-2010
bilgune producto_proceso premie personas i18n xertatu bilgune NaN NaN NaN NaN NaN NaN producto_proceso NaN NaN NaN NaN NaN NaN premie 0 0.01408451 0.1549296 0.05633803 0 0 personas NaN NaN NaN NaN NaN NaN i18n NaN NaN NaN NaN NaN NaN xertatu 0 0 0.4285714 0 0 0 > 2010-2011
bilgune producto_proceso premie personas i18n xertatu bilgune NaN NaN NaN NaN NaN NaN producto_proceso 0 0.14035088 0.01754386 0.04385965 0.05263158 0 premie 0.01869159 0.01869159 0.12149533 0.02803738 0 0.00934579 personas 0.05555556 0 0.05555556 0 0 0.05555556 i18n NaN NaN NaN NaN NaN NaN xertatu 0 0 0.08333333 0 0 0 > 2011-2012
bilgune producto_proceso premie personas i18n xertatu bilgune 0 0 0 0 0 0 producto_proceso 0.01724138 0.32758621 0 0.01724138 0 0.01724138 premie 0.00952381 0.00952381 0.1047619 0 0 0.02857143 personas 0.04545455 0.04545455 0.09090909 0 0 0.04545455 i18n 0 0.125 0.03125 0 0 0 xertatu 0 0 0.21428571 0 0 0
2.2.2. Movilidad: 2 años En caso de la movilidad a dos años, vemos que “premie” sigue siendo el programa con
mayor fidelidad. En el periodo 2009-2011 vemos que “xertatu” es un trampolín para
que las empresas participen más tarde en “bilgune” y “premie”, y en el período 2010-
2012 destaca mucho la fidelidad de las empresas al programa “producto_proceso”.
32
Tabla 18: Movilidad a dos años > 2009-2011
bilgune producto_proceso premie personas i18n xertatu Bilgune NaN NaN NaN NaN NaN NaN producto_proceso NaN NaN NaN NaN NaN NaN Premie 0.05633803 0.01408451 0.1408451 0.01408451 0.02816901 0.04225352 Personas NaN NaN NaN NaN NaN NaN i18n NaN NaN NaN NaN NaN NaN Xertatu 0.14285714 0 0.1428571 0 0 0 > 2010-2012
bilgune producto_proceso premie personas i18n xertatu Bilgune NaN NaN NaN NaN NaN NaN producto_proceso 0.00877193 0.22807018 0.01754386 0.00877193 0 0.00877193 premie 0.00934579 0.01869159 0.11214953 0.04672897 0 0.00934579 personas 0 0.11111111 0.16666667 0 0 0 i18n NaN NaN NaN NaN NaN NaN xertatu 0 0 0 0 0 0
2.2.3. Movilidad: 3 años A tres años vista las tasas no son muy significativas.
Tabla 19: Movilidad a tres años > 2009-2012
bilgune producto_proceso premie personas i18n xertatu bilgune NaN NaN NaN NaN NaN NaN producto_proceso NaN NaN NaN NaN NaN NaN premie 0 0.01408451 0.02816901 0.02816901 0 0 personas NaN NaN NaN NaN NaN NaN i18n NaN NaN NaN NaN NaN NaN xertatu 0 0 0 0 0 0
2.3. Modelos de redes En este caso hemos trabajado con la red completa y hemos utilizado los atributos
“bizkailab” de participación en programas DFB para explicar la red generada. Se ha
seleccionado los años 2010 y 2011 del programa Etorgai ya que ha sido el que ha
resultado más rico en el análisis descriptivo, tanto por número de nodos como por
valores obtenidos.
En la siguiente tabla se muestran los códigos que indican el grado de significación
estadística de las variables que se muestran en los modelos que aparecen en los
apartados de Etorgai 2010 y 2011.
33
Tabla 20: Códigos de significación de las variables Código Grado de significación *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1
La siguiente tabla recoge los tramos de tamaño de empleo considerados en la
modelización de la red.
Tabla 21: Tramos de tamaño por empleo Valor Empleo
1 0-2 2 3-5 3 6-9 4 10-14 5 15-19 6 20-49 7 50-99 8 100-249 9 250-499
10 >=500
2.3.1. Etorgai 2010 En la siguiente tabla se muestran los resultados del ajuste del modelo teniendo en
cuenta las variables recogidas en la fórmula. Se han tomado las siguientes variables
para tratar de explicar el modelo:
- “edges”, “isolates”, “concurrent”: estas tres variables podemos considerarlas
inherentes al modelo ya que establecen las probabilidades de que se genere
una relación de forma espontánea, o un nodo quede aislado o con varias
relaciones.
- “forma”: estudiamos si la forma jurídica tiene impacto a la hora de establecer
relaciones.
- “is_cluster”: busca responder a las preguntas sobre si pertenecer a un cluster
hace que un nodo (empresa) sea más propenso a colaborar, o si dos nodos
pertenecen a asociaciones clúster tiener más posibilidades de colaborar.
- “in_bizkailab”: el peso de participar ese año en programas de la DFB.
- “in_bizkailab_ever”: el peso de haber participado en programas de la DFB en
algún momento.
- “empleo_tramo”: ¿el tamaño de la empresa importa para crear relaciones? Y
¿qué tamaño es más proclive a colaborar?
34
En este caso, para la red correspondiente al programa Etorgai del año 2010, vemos
que el hecho de que ambos nodos participen en bizkailab en algún momento (“ever”)
es altamente significativo, aunque podría traducirse más en el hecho de estar
localizados ambos nodos a Bizkaia. El resto de variables destacables son la
pertenencia a cluster, tanto el hecho de pertenecer (modelado a través de
“nodefactor”) como que los dos nodos formen parte de un clúster (hay un “match” entre
ambos nodos). Respecto a los tramos de empleo, vemos que los más propensos a
crear relaciones son el 3, 5 y 8, siendo ligeramente significativo que ambos nodos
estén en el mismo tramo.
Tabla 22: Resumen del modelo Etorgai 2010 ========================== Summary of model fit ========================== Formula: n.eto.10 ~ edges + isolates + concurrent + nodematch("forma", diff = TRUE) + nodefactor("forma") + nodematch("is_cluster") + nodefactor("is_cluster") + nodefactor("in_bizkailab") + nodematch("in_bizkailab") + nodefactor("in_bizkailab_ever") + nodematch("in_bizkailab_ever") + nodematch("empleo_tramo") + nodefactor("empleo_tramo") Iterations: 20 Monte Carlo MLE Results: Estimate Std. Error MCMC % p-value edges -4.50446 0.47155 NA < 1e-04 *** isolates -Inf NA NA NA concurrent Inf NA NA NA nodematch.forma.0 0.63084 0.42266 NA 0.135566 nodematch.forma.9 -Inf NA NA NA nodematch.forma.10 -Inf NA NA NA nodematch.forma.11 -0.16626 0.52651 NA 0.752169 nodefactor.forma.9 0.48134 0.41734 NA 0.248773 nodefactor.forma.10 0.16436 0.44902 NA 0.714334 nodefactor.forma.11 0.38790 0.42477 NA 0.361134 nodematch.is_cluster 0.24159 0.06372 NA 0.000150 *** nodefactor.is_cluster.1 0.24516 0.04716 NA < 1e-04 *** nodefactor.in_bizkailab.1 0.16871 0.22285 NA 0.449035 nodematch.in_bizkailab 0.10402 0.20989 NA 0.620183 nodefactor.in_bizkailab_ever.1 0.20749 0.13117 NA 0.113697 nodematch.in_bizkailab_ever 0.48489 0.12981 NA 0.000188 *** nodematch.empleo_tramo 0.17631 0.10446 NA 0.091459 . nodefactor.empleo_tramo.2 -0.13227 0.14244 NA 0.353105 nodefactor.empleo_tramo.3 -0.43612 0.16097 NA 0.006747 ** nodefactor.empleo_tramo.4 -0.04605 0.11893 NA 0.698599 nodefactor.empleo_tramo.5 -0.37157 0.12438 NA 0.002817 ** nodefactor.empleo_tramo.6 -0.13937 0.09391 NA 0.137792 nodefactor.empleo_tramo.7 -0.11339 0.10524 NA 0.281287 nodefactor.empleo_tramo.8 -0.22908 0.10346 NA 0.026818 * nodefactor.empleo_tramo.9 0.13375 0.11823 NA 0.257948 nodefactor.empleo_tramo.10 0.11739 0.09904 NA 0.235927
2.3.2. Etorgai 2011 Para la red Etorgai de 2011 vemos que además de otras variables, como la pertenencia a una asociación clúster o tramos de tamaño específicos, es el hecho, tanto de participar ese año en programas de la DFB como que ambos nodos lo hagan, uno de los significativos para explicar la conformación de la red.
35
Tabla 23: Resumen del modelo Etorgai 2011 ========================== Summary of model fit ========================== Formula: n.eto.11 ~ edges + isolates + concurrent + nodematch("forma", diff = TRUE) + nodefactor("forma") + nodematch("is_cluster") + nodefactor("is_cluster") + nodefactor("in_bizkailab") + nodematch("in_bizkailab") + nodefactor("in_bizkailab_ever") + nodematch("in_bizkailab_ever") + nodematch("empleo_tramo") + nodefactor("empleo_tramo") Iterations: 20 Monte Carlo MLE Results: Estimate Std. Error MCMC % p-value edges -4.50023 0.95633 NA < 1e-04 *** isolates -Inf NA NA NA concurrent Inf NA NA NA nodematch.forma.0 0.77191 0.88290 NA 0.38198 nodematch.forma.9 -Inf NA NA NA nodematch.forma.11 0.74931 0.94636 NA 0.42850 nodefactor.forma.9 1.23360 0.82197 NA 0.13343 nodefactor.forma.11 0.30232 0.88355 NA 0.73223 nodematch.is_cluster 0.07512 0.08189 NA 0.35896 nodefactor.is_cluster.1 0.36690 0.06557 NA < 1e-04 *** nodefactor.in_bizkailab.1 0.75896 0.34134 NA 0.02620 * nodematch.in_bizkailab 0.76758 0.35895 NA 0.03250 * nodefactor.in_bizkailab_ever.1 -0.26011 0.22219 NA 0.24175 nodematch.in_bizkailab_ever -0.09931 0.24016 NA 0.67923 nodematch.empleo_tramo -0.03367 0.14163 NA 0.81208 nodefactor.empleo_tramo.2 0.16573 0.16539 NA 0.31634 nodefactor.empleo_tramo.3 -0.03340 0.18143 NA 0.85396 nodefactor.empleo_tramo.4 -0.25170 0.21175 NA 0.23458 nodefactor.empleo_tramo.5 -0.13324 0.15352 NA 0.38547 nodefactor.empleo_tramo.6 -0.16192 0.10976 NA 0.14017 nodefactor.empleo_tramo.7 -0.33101 0.12362 NA 0.00742 ** nodefactor.empleo_tramo.8 -0.22646 0.11539 NA 0.04971 * nodefactor.empleo_tramo.9 -0.00903 0.12164 NA 0.94083 nodefactor.empleo_tramo.10 0.02406 0.12690 NA 0.84961
2.4. Las redes A continuación se incluye la representación gráfica de las redes correspondientes a
Etorgai del año 2010 y 2011, destancando los nodos pertenecientes a asociaciones
clúster y aquellos que han participado en programas de la DFB.
36
Etorgai 2010
Empresa en programa de la DFBEmpresa perteneciente a asoc. clúster
Empresa perteneciente a asoc. clústery en programa de la DFB
Ekotek S.L
Inkoa Sistemas S.L.
Gizerbitek S.L.
37
Empresa en programa de la DFBEmpresa perteneciente a asoc. clúster
Empresa perteneciente a asoc. clústery en programa de la DFB
Etorgai 2011
Virtualware 2007 S.A.
38
2.5. Conclusiones A tenor de los datos descriptivos, se observa que los programas de
“internacionalización” y “producto/proceso” son los programas que más sinergias
presentan con los programas del GV, y en 2011 el programa de “personas”. Aún y
todo, el número de empresas que participan en los programas de la DFB no supera el
10% de las que conforman las redes de los programas del GV.
Al analizar en detalle las subredes, vemos que son los programas Gaitek y Etorgai
donde más relaciones se generan, y en concreto Etorgai, razón por la que hemos
modelizado esa red.
Con respecto a la movilidad entre programas de la DFB, es “premie” el principal
destino de un año a otro, sobre todo desde “xertatu”, y destacamos la fidelidad al
programa “producto/proceso” por parte de las empresas bizkainas.
En las dos redes analizadas mediante modelado vemos que las variables relativas a la
participación en programas de la DFB son significativas, contribuyendo a la formación
de relaciones a nivel de programas del GV. Cabe preguntarse si es por efecto de la
participación en dichos programas o quizás por la cercanía geográfica, para lo cual
habría que tener en cuenta la distancia física entre las diferentes empresas a la hora
de realizar un nuevo modelo. No obstante, se comprueba lo que en la literatura se
explicita de que la participación en programas locales genera un aprendizaje que
posibilita que la participación en programas de otros niveles.
Asimismo, sería interesante introducir un desfase temporal entre la participación en un
programa y otro de tal forma que se introdujera en el modelo el efecto tras haber
participado, es decir, si la participación en programas a nivel de diputación supone un
trampolín para afrontar proyectos a nivel de comunidad autónoma.