Recursos y capacidades: factores que
mejoran la capacidad de absorción
Resources and capabilities: factors that improve
absorption capability
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I+D Revista de Investigaciones ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 12 Número 2 Julio-Diciembre de 2018 pp. 51-58
Recursos y capacidades: factores que mejoran
la capacidad de absorción
1
Resources and capabilities: factors that improve absorption capability
Mileidy Alvarez-Melgarejo,
2
Martha Liliana Torres-Barreto
3
Artículo recibido en febrero de 2018; artículo aceptado en marzo de 2018.
Este artículo puede compartirse bajo la Licencia Creative Commons Atribución-No Comercial-Compartir Igual 2.0 Genérica
y se referencia usando el siguiente formato: Alvarez-Melgarejo, M. & Torres-Barreto, M. (2018). Recursos y capacidades:
factores que mejoran la capacidad de absorción. I+D Revista de Investigaciones, 12 (2), 51-58.
DOI: https://doi.org/10.33304/revinv.v12n2-2018005
Resumen
Esta investigación se enfoca en el análisis de los recursos tangibles y las capacidades dinámicas de las empresas
industriales colombianas de acuerdo con la Teoría de Recursos y Capacidades. Toma como referencia la base de datos
EDIT Industria, contrastando empíricamente un modelo mediante regresión lineal múltiple. Los resultados permiten
concluir que los recursos nancieros inuyen positivamente sobre la capacidad de absorción de las empresas
industriales colombianas. Asimismo, las capacidades dinámicas de cooperación y de relacionarse con el entorno
tienen una inuencia sobre la capacidad de absorción de las organizaciones.
Palabras clave: recursos tangibles, capacidad de absorción, transferencia de conocimiento, cooperación.
Abstract
This research focuses on analysis of tangible resources and the dynamic capabilities of Colombian industrial companies
according to Resource Based View Theory of the rm. It uses the database: EDIT Industry database, and empirically
contrast a model by means of multiple linear regression. The results allow to conclude that nancial resources have a
positive inuence on the absorption capacity of companies. Likewise, the dynamic capabilities of cooperation and of
relationship of the rm with its environment have an inuence on the absorptive capability of rms.
Keywords: Tangible resources, absorptive capability, knowledge transfer, cooperation.
I+D Revista de Investigaciones
ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 12 Número 2, Julio-Diciembre de 2018 pp. 51–58
2. Grupo de Investigación Porter, Universidad de Investigación y Desarrollo de la ciudad de Bucaramanga (Colombia). Dirección: Calle 9 n.º 23 - 55,
PBX: 6352525. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0003-1752-8023. Correo electrónico institucional: malvarez2@udi.edu.co.
1. Investigación empírica con enfoque cuantitativo, resultado de un proyecto de investigación que se encuentra en curso, perteneciente al área de
Desarrollo Empresarial Competitivo, subárea de Análisis Empresarial, desarrollado en el grupo de investigación Porter y Finance and Management
Fue nanciado por la Universidad de Investigación y Desarrollo de la ciudad de Bucaramanga (Colombia) y por la Universidad Industrial de Santander.
3. Grupo de Investigación Finance and Management, Universidad Industrial de Santander de la ciudad de Bucaramanga (Colombia). Dirección: Cra.
27 Calle 9, PBX: 6344000. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0002-6409-5593. Correo electrónico institucional: mltorres@uis.edu.co.
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Introducción
El análisis del sector industrial se considera pertinente
desde un punto de vista económico, ya que éste representa
una parte signicativa en la estructura productiva de un
país e inuye directamente en su Producto Interno Bruto
(PIB) (Noriega et al., 2013). Si a lo anterior se añade que el
sector industrial es uno de los que se ve más presionado
por el dinamismo del mercado, se podría armar que
esta situación lo obliga a desarrollar más rápidamente
estrategias que le permitan competir y adaptarse a los
cambios y demandas del entorno (Calderón, Álvarez &
Naranjo, 2009). Es precisamente este hecho uno de los
que motiva esta investigación, que pretende demostrar
empíricamente si existen relaciones de dependencia
entre recursos y capacidades de las empresas del
sector industrial colombiano. De forma concreta, se
han seleccionado los recursos tangibles (entre ellos los
recursos físicos y nancieros), y las capacidades dinámicas;
en concreto, la capacidad de absorción, que está denida
como la habilidad que tiene la empresa para adquirir
conocimiento del entorno, asimilarlo, transformarlo y
explotarlo (Torres-Barreto, Martínez, Meza-Ariza, & Molina,
2016; Zahra & George, 2002).
Metodología
Tipo de estudio
Esta investigación toma como referencia una base de
datos existente: la Encuesta de Desarrollo e Innovación
Tecnológica en el Sector Manufacturero (EDIT Industria),
realizada de forma bianual por el Departamento
Administrativo Nacional de Estadística [DANE] en
Colombia (Torres-Barreto & Antolinez, 2017), dirigida a
empresas industriales con al menos diez empleados. La
encuesta EDIT brinda información estadística acerca de
la dinámica del cambio técnico y organizacional, que
resulta relevante dado que los datos dan a conocer las
tendencias relacionadas con la inversión en actividades
de desarrollo e innovación tecnológica y su situación con
respecto a otros países (DANE, 2017).
El presente estudio analiza una serie histórica que
constituye una base de datos con 589 variables aplicada
a 10 133 empresas, de las cuales se obtuvo información
de 8835 (DANE, 2015). El estudio tiene un diseño
transversal, en tanto que la información nal se obtiene
de un único momento, en este caso, del año 2014.
La selección de variables proxies de recursos nancieros
y capacidades dinámicas de absorción se llevó a cabo con
información encontrada en la literatura y la suministrada
por la encuesta EDIT. Inicialmente, se obtuvo un grupo
de 120 variables, sin embargo, después de un extenso
proceso de revisión, fueron seleccionadas aquellas que
brindaban un aporte signicativo para el propósito de
la investigación. Finalmente, después de que la base de
datos estuvo renada, el estudio incluyó 39 variables
medidas para 2093 empresas industriales colombianas.
Variables
Variable dependiente. La medición empírica de las
capacidades dinámicas de absorción se llevó a cabo
tomando como referencia investigaciones anteriores
encontradas en la literatura y datos de la encuesta EDIT,
dado que aún no existe una medida válida y denitiva
que incorpore sus diversas dimensiones (Wang & Ahmed
2007; Flatten, Engelen, Zahra & Brettel, 2011).
En este sentido, la mayoría de los estudios con métodos
cuantitativos han utilizado proxies de esta capacidad
(McKelvie & Davidsson, 2009; Tsai, 2004), centrados
en mayor medida en la capacidad de absorción con
proxies de I+D (Flatten et al., 2011; Lane, Kokak & Pathak,
2006). Por su parte, el trabajo de Dutta, Narasimhan
y Rajiv (2005) brinda información útil sobre cómo
medir capacidades (McKelvie & Davidsson, 2009). Esta
investigación ha utilizado estos trabajos como referencia
y, en analogía con las diferentes deniciones encontradas
en la literatura (Cohen & Levinthal, 1990; Lane et al.,
2006; Mowery & Oxley, 1995; Van den Bosch, Van Wijk
& Volberda, 2003; Zahra & George, 2002), se adopta
principalmente el constructor de Zahra y George (2002),
quienes consideran que el intercambio de conocimiento
es una parte relevante en el proceso de adquirir, asimilar,
transformar y explotar el conocimiento.
En este sentido, se analizan y estudian las capacidades
dinámicas de absorción, utilizando como proxy la
inversión en transferencia de tecnología y adquisición
de otros conocimientos. Esta variable representa la
identicación y la adquisición del conocimiento técnico
o de otro tipo, generado externamente para ser utilizado
en innovaciones de la empresa (López, Mejía & Schmal,
2006), y sostenimiento de la ventaja competitiva (Lache
et al., 2016); adicionalmente, está en línea con el
argumento de que la capacidad de absorción se reere
a la transferencia de tecnología interna (Lichtenthaler &
Lichtenthaler, 2010).
Variables independientes. Se selecciona un tipo de
recurso tangible (recurso de tipo nanciero), junto con
la capacidad de cooperación y de relacionarse. Los
recursos nancieros en la EDIT se identican con las
ventas, exportaciones, dinero público y privado invertido
en actividades de ciencia, tecnología e innovación,
MILEIDY ALVAREZMELGAREJO, MARTHA LILIANA TORRESBARRETO
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provenientes de líneas de nanciación, conanciación,
créditos y recursos propios, que se sustentan en la teoría
basada en los recursos. Estas variables representan el
dinero propio de la empresa, o dinero externo que ha
ingresado y con el que la empresa cuenta (Barney &
Arikan, 2001; Blázquez & Mondino, 2012; Galbreath,
2005; Huerta, Navas, & Almodóvar, 2004; Ismail, Rose, Uli,
& Abdullah, 2012; McKelvie & Davidsson, 2009; Sáez de
Viteri Arranz, 2000; Torres-Barreto, 2017; Torres-Barreto,
Mendez-Duron, & Hernandez-Perlines, 2016).
Por otra parte, la capacidad de cooperación y de relación
representan un tipo de vínculo de poder que inuye
en la absorción de nuevos conocimientos (Todorova &
Durisin, 2007); asimismo, Lichtenthaler and Lichtenthaler
(2010) exponen que las empresas se relacionan o forman
alianzas con el objetivo de transferir tecnología y alcanzar
ventajas competitivas (Ariza, 2015).
Variables de control. Se controló el tamaño de la
empresa a través de la cantidad de empleados. El 44 %
de las empresas incluidas tenían entre 1 y 50 empleados,
y el 56 %, más de 50 empleados. Finalmente, se utilizaron
ocho variables cticias para la transferencia de tecnología
y adquisición de otros conocimientos con el n de ejercer
cierto nivel de control para el sector industrial.
Modelo teórico
En la Figura 1 se presenta el constructo teórico de
la investigación, en el cual se propone que tanto los
recursos nancieros como las capacidades dinámicas
de cooperación y relación con entidades del entorno,
inciden sobre la capacidad de la empresa para absorber
conocimiento del entorno.
Recursos
financieros
Ventas
Exportaciones
Capacidades
dinámicas
Cooperación y
relación con
entidades externas
Capacidad
dinámica de
absorción
Figura 1. Constructo teórico de la investigación. Fuente: Autores
Resultados
Con el propósito de probar la existencia de correlaciones
entre los recursos tangibles y las capacidades dinámicas,
se calculó la matriz de correlación de Pearson. En la Tabla
1 se observa el grado de asociación entre las variables.
Los coecientes de la correlación se encuentran entre
-0,059 y 0,701. De las 12 variables, 9 alcanzaron un nivel
de signicancia positiva (p<,05) y solo 3 variables se
correlacionaron con un nivel de signicancia negativo.
De la matriz de correlaciones se puede observar que
las mayores relaciones se presentan entre las variables
inversión en transferencia de tecnología y las ventas
(0,701), también entre relaciones de las empresas con
DNDA y exportaciones (0,625). Otra correlación alta se
registra entre las cooperaciones de las empresas con CDT
y las cooperaciones con las universidades (0,522), al igual
que con las cooperaciones con Parques Tecnológicos
(0,686). Estas relaciones son de magnitud elevada y de
signo positivo, representando así una asociación fuerte
entre la capacidad de absorción y los recursos nancieros,
los diferentes actores del entorno con que las empresas
cooperan y se relacionan.
Para efectuar el análisis de causalidad se recurrió a una
técnica de regresión lineal en la que se incluyeron 12
variables independientes articuladas en una regresión
lineal múltiple, con coecientes no estandarizados y
errores estándar robustos para la prueba de la hipótesis.
La variable dependiente (inversión en transferencia de
tecnología y adquisición de otros conocimientos) se
transformó en logaritmo natural. Esta transformación se
hizo con el n de lograr que la variable se distribuyera
normalmente, homogenizar la base de datos, reducir
la heteroscedasticidad y la asimetría, y hacer que las
estimaciones fueran más robustas (Gujarati & Porter,
2009; Mukaka, 2012).
Tal como se observa en la Tabla 2, el modelo es
estadísticamente signicativo, dado que el 84,82 % de
la capacidad de absorción está siendo explicada por los
recursos nancieros y las capacidades de la empresa para
cooperar y relacionarse con entidades del entorno (R2).
El cálculo de los factores de inación de la varianza (VIF)
conrmó que el modelo no presenta multicolinealidad.
El test de White indica un p-valor de 0,43; en este sentido,
con el 95 % de conanza se tiene evidencia estadística
para aceptar la hipótesis nula de homocedasticidad. Se
evidencia que las variables independientes y la variable
de control tienen un efecto estadísticamente signicativo
sobre la variable en estudio (p<,05).
MILEIDY ALVAREZMELGAREJO, MARTHA LILIANA TORRESBARRETO
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Discusión de resultados
Los resultados sugieren que un aumento en las ventas o un
aumento en las exportaciones conlleva un incremento de
la inversión en transferencia de tecnología y adquisición de
conocimientos (a pesar de que las magnitudes son bajas,
la relación de causalidad es positiva y signicativa). Esto
indica que los recursos nancieros con los que cuentan
las empresas inuyen positivamente en su capacidad de
absorber información del entorno. En este sentido, cuanto
mayor sean las ventas o las exportaciones de las empresas,
mayor será su capacidad para absorber conocimiento del
medio que la rodea.
Por su parte, las relaciones de las empresas con Icontec
y Ministerios, así como el hecho de cooperar con
proveedores y CDT, ejercen una inuencia positiva sobre
la capacidad de absorción. En este sentido, la variable
regresora que mayor inuencia positiva tiene sobre
la regresada es la cooperación de la empresa con CDT
(3,882), resultado que sugiere que los CDT están siendo
efectivos en su función de desarrollo de proyectos de
investigación aplicada, desarrollo de tecnología propia y
apoyo a las actividades de transferencia de conocimiento.
Tabla 1
Coecientes de correlación de Pearson
Fuente: Autores
Tabla 2
Resultados del modelo de regresión lineal múltiple
MILEIDY ALVAREZMELGAREJO, MARTHA LILIANA TORRESBARRETO
Recursos y capacidades: factores que mejoran la capacidad de absorción
4. Superintendencia de Industria y Comercio.
5. Departamento Nacional de Derechos de Autor
6. Centros de Desarrollo Tecnológico
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
1. LNVERSIÓN EN
TRANSFERENCIA DE TECNOLOGÍA
1
2. VENTAS
0,701
1
3. EXPORTACIONES
0,216
0,201
1
4. RELACIÓN ICONTEC
0,132
0,084
0,230
1
5. RELACIÓN SIC
4
-0,184
0,024
0,291
0,262
1
6. RELACIÓN DNDA
5
0,091
0,240
0,625
0,410
0,301
1
7. RELACIÓN MINISTERIOS
0,090
0,126
0,277
0,192
0,433
0,454
1
8. COOPERACIÓN PROVEEDORES
0,189
0,184
0,153
0,274
0,139
0,217
0,120
1
9. COOPERACIÓN CONSULTORES
0,251
0,229
0,162
-0,016
0,128
-0,019
0,236
0,300
1
10. COOPERACIÓN
UNIVERSIDADES
0,235
0,347
0,367
0,145
0,190
0,358
0,309
0,285
0,388
1
11. COOPERACIÓN CDT
6
0,135
0,137
0,252
0,194
0,135
0,429
0,236
0,198
0,339
0,522
1
12. COOPERACIÓN PARQUES
TECNOLÓGICOS
0,114
0,124
-0,076
0,041
-0,116
-0,059
0,065
0,217
0,316
0,358
0,686
1
13. TOTAL EMPLEADOS
0,563
0,680
0,524
0,197
0,074
0,464
0,180
0,152
0,123
0,454
0,230
0,187
1
Inversión en transferencia de tecnología y adquisición
de conocimientos
Coef.
Std. Err.
Robust
P-Valor
Ventas
4,63e-9
4,00e-10
0,000
Exportaciones
1,13e-8
3,19e-9
0,001
Relación con Icontec
1,082
0,395
0,010
Relación con SIC
-2,152
0,336
0,000
Relación con el DNDA
-6,275
1,010
0,000
Relación con Ministerios
1,853
0,482
0,001
Cooperación con proveedores
1,053
0,364
0,007
Cooperación con consultores
-1,073
0,393
0,010
Cooperación con universidades
-0,796
0,310
0,015
Cooperación con CDT
3,882
0,747
0,000
Cooperación con parques tecnológicos
-2,515
0,751
0,002
Total empleados
0,001
0,000
0,045
Const
9,186
0,356
0,000
No. Observaciones 54
R
2
0.8482
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Fuente: Autores
Por otra parte, la relación de las empresas con la
Superintendencia de Industria y Comercio y con el
DNDA, así como las cooperaciones de la empresa con
consultores, universidades y parques tecnológicos,
resultaron factores estadísticamente signicativos que
inuyeron negativamente en la inversión en transferencia
de tecnología y adquisición de conocimientos (Gómez,
2014). Entre estas, la variable regresora que más afecta a
la capacidad de absorción es la cooperación con DNDA
(-6,2754). Esto podría deberse a que este organismo se
encarga de diseñar, administrar y ejecutar las políticas
gubernamentales en materia de derechos de autor
y derechos conexos; en otras palabras, proteger los
derechos de los autores de obras literarias y artísticas.
Estas actividades crean barreras para las empresas a la hora
de identicar y utilizar el conocimiento de forma precisa,
situación conocida como ambigüedad causal. Este término
es entendido como un mecanismo de aislamiento para
proteger los recursos y capacidades claves de la imitación
(González & Nieto, 2007; Mahoney & Pandian, 1992; Reed
& Dellippi, 1990); de esta forma impide la transferencia de
tecnología entre las empresas (Lin, 2003).
Por otra parte, el efecto negativo de las variables
independientes estaría indicando que las empresas que
invierten en transferencia de tecnología y adquisición
de conocimientos tienden a no recurrir a este tipo de
cooperaciones. Otra explicación razonable es que sus
efectos ocurren sobre otros aspectos, más no directamente
en la variable regresada. Adicionalmente, su efecto
negativo está inuenciado por otras variables incluidas en
el modelo, dado que al revisarlas de manera individual la
inuencia sobre la variable dependiente es positiva.
A partir de esta investigación se propone seguir
ahondando en las relaciones entre recursos y capacidades
de las empresas industriales colombianas, dado que el
entramado de estas es complejo y demanda un análisis
continuo y en mayor profundidad. Este trabajo sirve
de base para demostrar la factibilidad de analizar estas
relaciones usando técnicas econométricas y estadísticas
y ofrece una amplia vía de profundización para seguir
ahondando en la temática.
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Recursos y capacidades: factores que mejoran la capacidad de absorción
Inversión en transferencia de tecnología y adquisición
de conocimientos
Coef.
Std. Err.
Robust
P-Valor
Ventas
4,63e-9
4,00e-10
0,000
Exportaciones
1,13e-8
3,19e-9
0,001
Relación con Icontec
1,082
0,395
0,010
Relación con SIC
-2,152
0,336
0,000
Relación con el DNDA
-6,275
1,010
0,000
Relación con Ministerios
1,853
0,482
0,001
Cooperación con proveedores
1,053
0,364
0,007
Cooperación con consultores
-1,073
0,393
0,010
Cooperación con universidades
-0,796
0,310
0,015
Cooperación con CDT
3,882
0,747
0,000
Cooperación con parques tecnológicos
-2,515
0,751
0,002
Total empleados
0,001
0,000
0,045
Const
9,186
0,356
0,000
No. Observaciones 54
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2
0.8482
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