1. Introducción

A finales de los años 90, tras el impacto económico y social producido por el fenómeno de la globalización, se generalizó la idea de que la localización empresarial era menos importante ya que las empresas podían obtener bienes, información y tecnología con facilidad desde cualquier parte del mundo. En mercados globales, algo que puede ser obtenido por todas las empresas del planeta en igualdad de condiciones no puede ser una fuente ventaja competitiva. Sin embargo, los países, regiones, áreas geográficas o, incluso, áreas metropolitanas siguen mostrando marcadas tendencias hacia la especialización geográfica. "Hoy en día el mapa económico mundial está dominado por lo que yo llamo clusters" (Porter, 1998 p. 78), y existen multitud de ellos^[1], por lo que la localización sigue ejerciendo una influencia determinante sobre la capacidad competitiva de las empresas.

En cambio, si que ha variado la naturaleza de esta influencia a lo largo de las cuatro o cinco últimas décadas. Hace años, cuando la competitividad descansaba principalmente en los costes de los factores, la disponibilidad, por ejemplo, de mano de obra poco cualificada o el acceso a un puerto cercano constituían ventajas competitivas sostenibles. Sin embargo, cada vez menos empresas tienen éxito desarrollando estrategias basadas en el acceso a factores a buen precio. Hoy en día, en entornos mucho más dinámicos, con frecuencia, las ventajas competitivas descansan en la innovación, en el conocimiento y en la realización de un uso más productivo y eficiente de los inputs. Los clusters geográficos se muestran como configuraciones particularmente exitosas a la hora de difundir o "socializar" este tipo de ventajas.

Los mecanismos de cooperación y de difusión de conocimientos que caracterizan a los cluster geográficos han sido considerados como herramientas clave para el desarrollo de las capacidades de innovación de las empresas pertenecientes al mismo (por ej. Albors y Molina, 2001, Bengtsson y Sölvell, 2004, Tallman et al.2004), y por tanto como fuentes de ventajas competitivas sostenibles. En realidad, las empresas pertenecientes a un cluster geográfico se encuentran inmersas en un entorno en el que coexisten presiones para competir y para cooperar. Aunque se ha reconocido que la consecución de un equilibrio entre ambas estrategias juega un papel clave en el rendimiento, la evidencia empírica existente sobre esta cuestión es muy limitada (véase Quintana-García y Benavides-Velasco, 2004). Este vacío es aún mayor en el estudio de la consecución de ventajas competitivas asociadas al desarrollo de capacidades de innovación en un cluster geográfico (Carbonara, 2004; McEvily y Zaher, 1999).

La principal aportación de este trabajo radica en el estudio de la forma en que las características de un cluster se relacionan con el desarrollo de la capacidad de innovación. Estas características están asociadas al clima de competitividad y cooperación y hacen referencia a tres mecanismos a través de los cuales el conocimiento es difundido y generado en cluster geográficos: redes de aprendizaje que surgen de la relación con una asociación regional, rivalidad local y redes de contactos personales de los directivos. El marco teórico del enfoque de las capacidades dinámicas (Teece et al. 1997) proporciona la base para examinar la acumulación de recursos asociados a la innovación a través de la competencia y la colaboración. La evaluación empírica del impacto de estos factores sobre el desarrollo de capacidades dinámicas de innovación y sobre el rendimiento en el contexto de dos clusters geográficos emergentes constituye otra aportación relevante de este trabajo.

2. Generación de conocimiento y distritos industriales

2.1. Distritos industriales o clusters geográficos

Los conceptos básicos de especialización industrial por áreas geográficas fueran ya sugeridos, en el campo de la teoría económica, por Adam Smith en su libro "la riqueza de las naciones" y ampliados por Marshall (1920) en sus estudios sobre distritos industriales en Inglaterra (Cooke, 2001, Forsman y Solitander, 2004). Posteriormente el concepto de distrito industrial fue desarrollado por Becattini (1979) y diferentes economistas y sociólogos italianos (ej. Brusco, 1982). Michael Porter (1990, 1998 y 2000) puso posteriormente este tema en el centro de la atención académica en organización empresas. Durante este tiempo, la literatura económica ha venido argumentando que las empresas localizadas en clusters geográficos o distritos industriales se benefician competitivamente a través del acceso a habilidades e inputs especializados y de procesos de retroalimentación del conocimiento entre las empresas.

Otra perspectiva de los clusters geográficos proviene de la sociología económica (Lazerson, 1995). Este enfoque estima que la perspectiva puramente económica de los clusters geográficos es "poco socializada" (Granovetter, 1985) y señala como centro atención el apalancamiento de intercambios en la red de relaciones sociales que se generan en los clusters geográficos. De hecho el concepto de distrito industrial combina tres elementos principales (Becattini, 1990, véase Molina-Morales, 2005): la comunidad de personas, la población de empresas y la atmósfera industrial.

A pesar de la rigurosidad de la investigación sobre los clusters geográficos, ha sido argumentado que los investigadores tienden a evitar definir con exactitud lo que constituye un cluster (Forsman y Solitander, 2004, Cooke, 2001). Siguiendo la definición más aceptada (Porter 2000: 253) podemos entender que:

"Los clusters son concentraciones geográficas de empresas interconectadas, proveedores de bienes y servicios especializados, empresas en industrias relacionadas y instituciones asociadas (por ejemplo universidades, agencias de estandarización o asociaciones de comercio) en un campo determinado que compiten pero también cooperan."

Porter propone que los clusters representan una nueva forma de organización de la cadena de valor que se encuentra situada entre la mano del mercado, por un lado, y jerarquías organizacionales o integración vertical, por el otro. La proximidad local de compañías e instituciones, y el establecimiento de relaciones entre ellas, procura una mayor coordinación y confianza que la simple interacción de mercado entre actores dispersos geográficamente. Esta coordinación y confianza entre organizaciones son mucho más flexible que las que proveen las integraciones verticales o las relaciones formales entre empresas como redes, alianzas o colaboraciones (Porter 1998).

2.2. Distritos industriales e innovación

La innovación ha sido analizada como una capacidad dinámica en diferentes trabajos (por ejemplo, Helfat, 1997; Danneels, 2002; Verona y Ravasi, 2003, Prahalad y Hamel, 1990). Teece y Pisano (1994:551) definieron las capacidades dinámicas como "un conjunto de competencias que permiten crear nuevos productos y procesos y responder a circunstancias cambiantes del mercado". La innovación satisface varias de las características atribuidas a las capacidades estratégicas (Lawson y Samson, 2001). En primer lugar, la I+D es causalmente ambigua y está basada en rutinas o competencias que son difíciles de imitar. En segundo lugar, las innovaciones se obtienen por medio de procesos secuenciales, que se inician con la etapa de planificación y terminan en la etapa de implantación, de manera que existe una cierta dependencia del proceso. Finalmente, para que una estrategia de innovación sea exitosa a lo largo del tiempo necesita de la integración de diferentes áreas de la empresa.

La innovación es especialmente dependiente de conocimiento específico aplicado a problemas concretos y es un procedimiento típicamente tácito y muy difícil de imitar. En los siguientes apartados se analizan tres mecanismos de difusión de la innovación como capacidad dinámica en clusters geográficos.

2.3. La difusión del conocimiento en clusters geográficos

Los clusters geográficos han sido seleccionados por científicos de diferentes disciplinas como la configuración territorial con más probabilidades de aumentar los procesos de aprendizaje (Maskell 2001), especialmente aquellos que influyen la difusión de un conocimiento determinado (Baptista 2000) como lo es la innovación.

Cierto número de académicos han estudiado ya la naturaleza de la transferencia de conocimiento interorganizacional (Zaheer y George, 2004; Alter, 2003; Kogut, 1988; Powell, 1998; Prahalad y Hamel, 1990). La eficacia de ésta transferencia depende de diferentes factores, siendo la "capacidad de absorción", es decir, la capacidad del receptor para asimilar, valorar y usar el conocimiento transferido (Cohen y Levinthal, 1990), la que más atención ha recibido. Dichos autores proponen que la organización necesita un conocimiento relacionado previo para asimilar el uso de nuevo conocimiento. Otros factores que influyen sobre el éxito de la transferencia de conocimiento son: la naturaleza tácita o implícita del conocimiento transferido (Forsman y Solitander, 2004), la tipología horizontal o vertical de la colaboración (Chesborough y Teece, 1996) y el contexto económico (Lei, Slocum y Pitts, 1997).

Instituciones Regionales

Las empresas que poseen una cierta proximidad geográfica se pueden beneficiar de efectos de aglomeración desarrollando una infraestructura común. La infraestructura que afecta a los clusters geográficos incluye las instituciones regionales. McEvily y Zaheer (1999) encontraron relación entre el desarrollo de capacidades competitivas y la intensidad de la ligazón de las empresas a las instituciones regionales, entendiendo por estas, "organizaciones con orientación local que sirven de soporte colectivo a las empresas de la región" (Mc Evily y Zaheer, 1999).

Las instituciones regionales (universidades, institutos tecnológicos, centros de asistencia técnica, etc.) facilitan el desarrollo de capacidades competitivas entre las empresas locales actuando de intermediarios para el intercambio de información entre ellas. Según estos autores, dichas instituciones facilitan la adquisición de capacidades competitivas mediante la recolección y diseminación del conocimiento y reduciendo los costes de búsqueda de información (Maskell, 2001). Por lo tanto, en lugar de mantener numerosos contactos con varias partes de la red, una empresa puede mantener una única conexión con las instituciones regionales que actúan de intermediarios y que se han especializado en proveer acceso a la información relativa a las capacidades competitivas.

Una de las principales causas a las que se atribuye el éxito de los clusters se debe a que las empresas que desarrollan actividades similares y que están emplazadas en un mismo entorno geográfico, se encuentran en una situación en la que cada una de las acciones que toman, aunque sean pequeñas, pueden ser observadas y comparadas por el resto de las empresas del cluster (Maskell 2001). Compartir el mismo entorno económico, hace que las fuerzas y debilidades de cada una de las empresas sean evidentes para los directivos de esa misma empresa y de la competencia, lo que facilita a las empresas "obtener y comprender incluso la información más sutil, evasiva y compleja desarrollada a lo largo de la dimensión horizontal cluster" Maskell (2001: 929).

Cabe esperar que mediante la comparación de diferentes soluciones a los mismos problemas, el conjunto de las empresas de la asociación regional mejoren sus procesos de aprendizaje y de mejora continua, produciéndose así un efecto beneficioso para el conjunto de las empresas.

Sin embargo, también es de esperar que la pertenencia a la asociación aumente las probabilidades de que las empresas se copien y, por lo tanto, reduzcan el valor de los recursos e innovaciones que sean fuente de ventaja competitiva para cada empresa a nivel individual.

A pesar de que los servicios provistos por las instituciones regionales están disponibles para todas las empresas dentro de los clusters geográficos, no todas ellas participan o se benefician del mismo modo. Por ello, es importante no limitarse a estudiar la mera pertenencia formal a estas asociaciones e incluir el análisis de la intensidad de la relación con ellas.

H1: la relación con asociaciones regionales está positivamente relacionada con el desarrollo de capacidades asociadas a la innovación
Rivalidad dentro del cluster

La rivalidad entre empresas similares que se encuentran cercanas geográficamente adquiere una mayor intensidad, llegando en ocasiones a tener aspectos emocionales (Porter 1990). Esto implica una presión para estas empresas para generar conocimiento que luego se traduzca en capacidades que superen a las de la competencia local.

Una de las causas que describe la literatura para este aumento productivo de la rivalidad, descansa en el hecho de que las empresas cercanas geográficamente son más visibles una a la otra, por lo que el seguimiento y el benchmarking son más efectivos (Malmberg y Power, 2003, Pouder y St. John). De este modo, partiendo de un estado de equilibrio entre dos o más empresas rivales, existe una gran presión en cada empresa para generar capacidades dinámicas y recursos que superen a los de la competencia. Igualmente, si una empresa genera una capacidad dinámica que es fuente de ventaja competitiva, la empresa rival se percatara con cierta celeridad del desarrollo de esta capacidad y de los resultados que está generando, e intentará imitarla rápidamente. De manera sucesiva, se irá incrementando la capacidad competitiva de las empresas que afrontan una alta rivalidad.

Cuando las ventajas competitivas son de corto plazo (debido a la rápida difusión de información y a la aceleración de la imitación), las empresas compiten entre sí intensamente, lo que las obliga a mejorar su eficiencia a la vez que tienen que crear una oferta atractiva de nuevos productos en el mercado (D'Aveni, 1994). Por ejemplo, Feldmann y Audretsch (1999) mostraron que las empresas implicadas en un a intensa competencia local eran más innovadoras que otras empresas en situación monopolística.

H2: Las empresas que perciben una alta intensidad de la competencia, desarrollarán capacidades asociadas a la innovación.
Apalancamiento social y pertenencia a redes

Una cultura local, con valores, normas instituciones comunes, facilita la difusión y la adopción de conocimiento tácito entre empresas (Storper 1997). Por ejemplo, Saxenian (1994), en su comparación de los clusters de Silicon Valley y la Ruta 128, cercana a Boston, destaca cómo los factores políticos y sociales son claves a la hora de explicar cómo las empresas de silicon Valley fueron superando paulatinamente a las de la Ruta 128 en términos de rentabilidad y capacidad tecnológica.

Entre el personal de las empresas que se encuentran cercanas geográficamente, suele existir contactos informales derivados de múltiples causas: haber participado en cursos de formación, haber ido juntos a la universidad, pertenecer a los mismos clubs sociales, amigos en común, haber trabajado antes en la misma empresa, etc. Estas relaciones personales, por un lado, facilitan la confianza mutua y el compromiso (Eisenhardt y Schoonhoven, 1996) que son factores esenciales para la cooperación formal (Zaheer et al. 2002). Por otro lado, también fomenta un flujo de información de manera informal y tácita que facilita la difusión y adopción del conocimiento.

Maskell (2001) aplicó el concepto de apalancamiento social (Granovetter, 1985) a los clusters geográficos, señalando el alto potencial que posee el desarrollo de relaciones sociales co- localizadas para la disminución de los costes de transacción. Storper (1993, 1997), desde el área de geografía económica, afronta el fenómeno de los intercambios sociales en los clusters geográficos mediante el constructo "interdependencias no intercambiadas^"[2] que recoge el conocimiento compartido a nivel social y para el cual no existe ningún mecanismo de mercado. Las interdependencias hacen referencia a las convenciones, reglas, prácticas e instituciones que se combinan para producir una visión compartida del modelo de negocio o "mundos de producción" (Storper 1997). Estas interdependencias nunca son formalmente intercambiadas y conviven en paralelo con las "interdependencias comercializadas"^"[3] que rigen los intercambios de activos tangibles e intangibles. Las interdependencias no intercambiadas, necesitan de interacción personal, por lo que es "más probable que estén ligadas a la localización" (Tallman et al., 2004). Barnes (1999: 15) enfatiza la importancia "crucial" de este concepto señalando que:

"el apalancamiento social, cuando va unido a la sensibilidad geográfica (proximidad espacial) se convierte en una combinación conceptual muy potente para comprender (...) sectores que dependen de la información especializada, habilidades o de innovaciones rápidamente cambiantes".

Por ello, el concepto de cluster (Forsman y Solitander, 2004: 10) "permite un mayor entendimiento de la empresa y sus transferencias de conocimiento mediante el énfasis que pone en el contexto y entorno sociocultural, institucional y espacial"

Parece poco probable que todas las empresas dentro de un cluster geográfico puedan mantener una intensidad idéntica en las relaciones con las demás. Como apuntan Mc Evily y Zaher (1999), las relaciones entre empresas con frecuencia son el resultado de lazos familiares, pertenencia a los mismos círculos sociales, clubs, organizaciones civiles o se deben a spin-offs de la misma empresa matriz o universidad. Por lo tanto, la intensidad de las relaciones entre las empresas dependerá de la intensidad de las relaciones entre las personas que las forman. Dicha intensidad puede variar por razones de existencia (o no) de similaridades históricas entre las empresas (Kogut, 1993), o por cuestiones aleatorias derivadas de la pertenencia a los círculos, clubs u organizaciones aludidos anteriormente.

Esto sugiere que los clusters geográficos estén subdivididos en grupos que poseen una mayor relación entre sí y menos relaciones con las demás empresas. Esta perspectiva lleva a pensar que las empresas mantienen "patrones de relaciones únicos e idiosincrásicos" (Mc Evily y Zaheer, 1999), lo que hace que dichas empresas sean expuestas en diferente grado a nuevos conocimientos, ideas y oportunidades.

La literatura ha propuesto diferentes criterios para clasificar los contactos dentro de un cluster. Granovetter (1973) señala que para que los contactos sean realmente beneficiosos, la información debe obtenerse preferiblemente mediante encuentros casuales e infrecuentes (lazos débiles), en lugar de obtenerse mediante relaciones entre personas o actores que poseen una relación fuerte entre sí, ya que mucha de la información de este último tipo de contactos es repetitiva. Burt (1992), por su parte, pone el énfasis en el grado en que la información intercambiada en la relación no es redundante estudiando el grado en que las personas se conocen entre sí.

Mc Evily y Zaheer (1999) encontraron una relación significativa entre el grado en que las relaciones con el cluster son no redundantes y el grado en que poseen capacidades dinámicas asociadas para gestión medioambiental. Pero no encontraron relación entre la existencia de éstas capacidades y la infrecuencia de los encuentros.

H3: la infrecuencia de los contactos mantenidos por los directivos con sus redes personales está positivamente relacionada con la innovación

H4: la no-redundancia de los contactos mantenidos por los directivos con sus redes personales está positivamente relacionada con la innovación

Además de las relaciones planteadas en forma de hipótesis, en este trabajo se analiza la conexión de la capacidad de innovación con el rendimiento económico de las empresas del cluster. A priori cabe esperar que las empresas más innovadoras sean las que obtienen una mayor rentabilidad financiera (Lawson y Samson, 2001; Zahra y Covin, 1995). Asimismo, se evalúa la incidencia de las diferentes características analizadas del cluster sobre la rentabilidad individual de las empresas, al objeto de comprobar el efecto directo y mediador de las variables del entorno sobre esta dimensión.,

3. Metodología

3.1. Población y muestra

Este estudio fue realizado en los clusters de la industria agrícola y auxiliar de las provincias de Huelva y Almería, situadas en el sur de España. Estos dos clusters se han centrado en la producción de frutas y hortalizas frescas y han logrado cuotas de competitividad relevantes a nivel europeo. Ambos distritos han logrado desarrollar una industria auxiliar significativa compuesta por empresas de exportación, comercializadoras, alhóndigas, empresas de transporte, productores de maquinaria, envasadoras, productores de plaguicidas, productores de semillas, despachos de ingenieros, productores de software relacionado con la producción agroalimentaria, asesorías de calidad, laboratorios de control de calidad, productores de abonos, productores de maquinaria de riego, etc. Estos dos clusters fueron elegidos debido a la presencia de asociaciones industriales activas, la existencia de una cultura de cluster fuerte y explicita en las áreas y por el dinamismo y crecimiento mostrado por estas industrias en los últimos 20 años.

Una parte importante de las empresas que pertenecen estos clusters se han organizado alrededor de tres asociaciones sectoriales: FRESHUELVA, COEXPHAL y TECNOVA. Las dos primeras agrupan predominantemente a productores agroalimentarios, que en estas zonas poseen un volumen especialmente grande, aunque también agrupan a agencias de exportación y empresas envasadoras. TECNOVA, por su parte, agrupa a empresas pertenecientes a la industria auxiliar de la agricultura almeriense, que producen los inputs que utilizan los productores agrícolas en sus procesos de valor añadido. Estas asociaciones proveen a sus asociados de servicios que comprenden el marketing internacional, formación de los empleados y directivos o asesoría en la gestión de la calidad y del medio ambiente. Adicionalmente, intentan prestar servicios relacionados con la I+D, como proporcionar contactos a empresas que buscan "partners" para sus proyectos o informar y participar en programas públicos de financiación de la investigación.

Estas tres organizaciones fueron incluidas porque desempeñan papeles similares a las "instituciones regionales" descritas por Porter (1998) y Mc Evily y Zaheer (1999). Facilitan la adquisición de capacidades competitivas mediante la recolección y posterior difusión del conocimiento y por medio de la reducción de los costes de acceso a la información. Por lo tanto, una empresa, en lugar de mantener numerosos contactos con otras empresas del sector, puede mantener una única conexión con estas asociaciones que se han especializado en proveer acceso a información relacionada con capacidades competitivas, en particular con la innovación. Aunque los servicios provistos por las instituciones regionales están disponibles para todas las empresas del cluster, incluso para aquellas que no están formalmente ligadas a las asociaciones regionales, todas las empresas no participan o se benefician de la misma manera de ellos.

Se decidió utilizar un muestreo aleatorio y estratificado (basado en la participación en una asociación regional y en la localización geográfica) de los clusters. La estratificación asegura un grado suficiente de variabilidad en la muestra. De este modo desaparece el error relacionado con la no inclusión de un segmento relevante de la población.

La población que se tuvo en cuenta en este estudio está constituida por todas las empresas que operaban en los distritos industriales de frutas y vegetales frescos en Almería y Huelva (España).

En primera instancia, se llevaron a cabo una serie de entrevistas con algunos agentes clave del sector, incluyendo los gerentes de las asociaciones mencionadas anteriormente y siete directivos pertenecientes a empresas vinculadas al cluster. Tomando como punto de partida estas entrevistas, se elaboró una versión preliminar de un cuestionario que fue inicialmente sometido a un pre-test con los expertos antes mencionados. Los comentarios y sugerencias generados por estos ejecutivos, junto con otro feedback producido por expertos académicos con experiencia en el diseño de investigaciones en el sector, fueron incorporados en una versión revisada del cuestionario.

Con el objetivo de minimizar el posible sesgo producido por desconocimiento del informador (Bagozzi y Phillips, 1982), la versión final del cuestionario auto-administrado fue enviado a los gerentes o presidentes de las 302 empresas miembros de las tres asociaciones regionales antes citadas. La muestra fue completada con otras 391 compañías de los mismos cluster geográficos que no estaban ligadas formalmente con estas asociaciones. Este procedimiento es consistente con la recomendación general de usar el informador con mayor conocimiento sobre la información solicitada (Huber y Power 1985; Venkrataman y Grant, 1986) y en la práctica de preguntar a un único directivo en cuestionarios dirigidos a unidades organizativas pequeñas (Zaheer y Venkatraman, 1995).

693 empresas recibieron el cuestionario en tres oleadas diferentes. Se recibieron un total de 126 respuestas, lo que supone una tasa de respuesta del 18,2%. Siete de los cuestionarios estaban incompletos o resultaron no válidos.

3.1. Medidas

Estrategia de innovación

Según Brown y Eisenhardt (1995), existen dos corrientes de investigación mayoritarias sobre innovación. La primera de ellas estudia la difusión de innovaciones entre países, industrias y organizaciones. Bajo esta perspectiva, se define una innovación en términos de tecnologías, prácticas o estrategias que una empresa utiliza por primera vez independientemente de que esta innovación cambie con mejores de manera significativa algún proceso de la organización (Nord y Tucker, 1987). La segunda corriente de investigación se centra en influencia de estructuras organizacionales, procesos y recursos humanos sobre el desarrollo y marketing de nuevos productos. Dentro de esta línea, una innovación es un producto o servicio nuevo que la empresa intenta vender, es decir, representa la comercialización de una invención (Myers y Marquis, 1969). Así, una invención es un hecho subjetivo, ya que su novedad depende de la empresa en la que se implante. Por lo tanto, puede ser nuevo para la empresa, la industria por mundo.

Los métodos de medida utilizados en la literatura pueden dividirse también en dos categorías. Por un lado, se pueden encontrar pruebas objetivas de la estrategia de innovación de una empresa, que pueden tomar muchas formas como, por ejemplo, gastos en I+D, número de patentes o personal técnico implicado en la I+D. La otra categoría hace referencia a medidas objetivas que pueden adoptar la forma de evaluaciones sobre, por ejemplo, dedicación de recursos a desarrollo de nuevos productos, variedad de nuevas líneas de producto y/o velocidad en la introducción de nuevos productos o servicios al mercado (Covin y Slevin, 1989; Miller, 1987; Zahara y Covin, 1993).

De acuerdo con esta última línea investigación, el constructo para medir la estrategia de innovación de producto de las empresas encuestadas fue desarrollado utilizando un instrumento de 4 ítems desarrollado y validado por Covin y Slevin (1989). La fiabilidad de este constructo (Alpha de Cronbach) fue de 0.90.
Rendimiento económico

El rendimiento económico fue medido mediante tres indicadores consistentes en valoraciones subjetivas de la evolución, durante los tres últimos años, de la cuota de mercado, los beneficios y las ventas en comparación con la competencia (α=0.83).
Intensidad de la competencia

Relación con las instituciones regionales.

Para poder operativizar la relación con las asociaciones industriales regionales, incluimos las variables "ser miembro formal de alguna de estas asociaciones" y la frecuencia de contactos con el personal de las asociaciones.

No redundancia

Aplicando la metodología utilizada por Aldrich, Rosen y Woodward (1986), se les preguntó a los directivos que identificasen las cinco fuentes más importantes de consejo sobre la empresa (que no pertenecieran a la empresa) e indicasen si esas cinco fuentes se conocían las unas a las otras. Utilizando esa matriz, se obtuvo un índice de no redundancia del siguiente modo:

No redundancia = (relaciones potenciales - relaciones existentes)/número de consejeros

Donde, las relaciones potenciales serían el máximo de relaciones que pudiera existir entre los consejeros (de 0 a 10) ó n(n-1)/2, siendo n número total de consejeros identificados. Las relaciones existentes serían el número de relaciones que realmente existen entre los consejeros identificados (de 0 a 10). El número de consejeros es igual al número total de consejeros identificados (de 0 a 5).

Infrecuencia de interacciones

Siguiendo la parametrización de este concepto propuesta por McEvily y Zaheer (1999), se les pidió a los encuestados que indicaran el promedio mensual de conversaciones mantenidas con cada uno de los consejeros identificados. Con esta información, se obtuvo un índice de infrecuencia de la siguiente manera:

Infrecuencia = 1/ raíz cuadrada de la media de las conversaciones mensuales.

Variables de control

En el estudio se han utilizado diferentes controles, incluyendo el tamaño de la empresa, medido a través del número de empleados, y la experiencia de los directivos, medida en años de experiencia en el cargo actual. No se encontró ninguna relación significativa de estas dos variables con cualquier otra variable incluida en el modelo.

En la tabla 1 se describen las escalas utilizadas para medir los constructos multidimensionales utilizadas en el estudio empírico.

TABLA 1
Descripción de los constructos

3.2. Análisis y resultados

Para contrastar las hipótesis desarrolladas anteriormente, se especificó un modelo de ecuaciones estructurales utilizando el procedimiento de estimación de máxima verosimilitud en LISREL 8.51 (Jöreskog y Sörbom, 1993). Los modelos de ecuaciones estructurales permiten incorporar estimaciones explícitas de los errores de medida, en lugar de asumir que los constructos son medidos sin error. Esta característica es relevante para este estudio ya que se basa en instrumentos de medida psicométricos.
La estimación del modelo propuesto se muestra en la figura 1. Con el objeto de mejorar la claridad de dicha figura, sólo se han incluido las estimaciones de las relaciones significativas.

Figura 1.
Modelo de ecuaciones estructurales.

El modelo de ecuaciones estructurales muestra las relaciones existentes entre la intensidad de la competencia, la intensidad de la relación con las asociaciones regionales, la infrecuencia de contactos personales y la no redundancia de estos contactos con la estrategia de innovación y el rendimiento económico. El estadístico Chi-cuadrado mide el ajuste del modelo propuesto a los datos observados. Un Chi-cuadrado no significativo muestra que el modelo no es significativamente diferente de los datos subyacentes. Un p-value superior a 0.05 rechaza la asunción de que el modelo no se ajusta bien a los datos, por lo que podemos extraer que el ajuste general del modelo es bueno. Otros índices utilizados en el estudio y cuyos valores se muestran en la tabla son: Good of Fit Index (GFI), Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI), Mean Square Root of the Error of Approximation (RMSEA), Incremental Fit Index, (IFI), Normed Fit Index (NFI) y Relative Fit Index (RFI). Los resultados muestran que modelo propuesto es aceptable.

El análisis de los coeficientes estimados muestra que sólo se encuentra apoyo para la Hipótesis 2. Así, la relación entre la percepción de la intensidad de la competencia y la capacidad de innovación es positiva y estadísticamente significativa. Tres variables están relacionadas significativamente con el rendimiento, aunque con signos diferentes: innovación (relación positiva), pertenencia y grado de interacción con la asociación central del cluster (relación positiva), y nivel de intensidad de la competencia (negativa).

3.3. Discusión de los resultados y conclusiones

Éste estudio analiza la influencia que tienen las redes de aprendizaje que se establecen en los distritos industriales sobre el desarrollo de una capacidad dinámica como la innovación. Como variables definitorias del grado de ligazón de una empresa a la red hemos utilizado dimensiones tradicionalmente utilizadas en el estudio de distritos industriales como la infrecuencia de contactos, la no redundancia de los intercambios de información, el grado de rivalidad local y la intensidad de la relación con las asociaciones regionales.

Los resultados también muestran la existencia de una relación entre la intensidad de la relación con las asociaciones regionales y rendimiento de la empresa, aunque no con la innovación. Este resultado podría interpretarse como una confirmación de que estas instituciones fomentan la generación de capacidades dinámicas no necesariamente relacionadas con la innovación, que son fuentes de ventajas competitivas (Porter, 1990, 1998, 2000; McEvily y Zaheer, 1999) y, por lo tanto, de un rendimiento superior a largo plazo. La participación en estas asociaciones genera canales de comunicación formales e informales entre las empresas. Éstos vínculos son usados por las empresas para adquirir conocimiento valioso que es la base del desarrollo de capacidades dinámicas (Zollo y Winter, 2003). Sin embargo, los resultados no muestran la existencia de una relación significativa con la capacidad dinámica concreta de innovar. Pueden sugerirse diferentes interpretaciones para este resultado. Por ejemplo, Chesborough y Teece (1996) encontraron que la cooperación a nivel horizontal suele presentar dificultades a la hora de transferir conocimiento, ya que las empresas temen que el conocimiento transferido ayude a sus competidores de modos no previstos. Además, estos resultados son consistentes con la idea sugerida por McEvily y Zaheer (1999), que afirmaban que los directivos eran muy reticentes a compartir información relativa a sus innovaciones con las asociaciones regionales, ya que temían que dicha información fuese diseminada por todas las empresas pertenecientes a la asociación y, por lo tanto, perdiese en gran parte de su capacidad de generar ventas a largo plazo.

En este estudio no se encontró ninguna evidencia de la relación entre los factores de socialización propios de una red de contactos -como la infrecuencia de las relaciones de los directivos con su círculo de contactos a los que pide consejo sobre su empresa o la no redundancia de la información intercambiada en estos contactos- y la capacidad de innovar. McEvily y Zaheer (1999) mostraban como estas variables podían estar, o no, relacionados con diferentes capacidades dinámicas. Estas dos dimensiones tampoco están relacionadas con el rendimiento de la empresa. De todo ello concluimos el limitado potencial de generar ventajas competitivas por medio de estos mecanismos, al menos en entornos similares al marco en el que se ha realizado esta investigación.

Nuestros resultados muestran que, de todos los mecanismos que incentivan la generación de conocimiento precursor de capacidades dinámicas, únicamente la rivalidad o intensidad de la competencia percibida por los directivos de las empresas estaba correlacionada con la innovación. Esto confirma la relación propuesta en la literatura al respecto de la capacidad de la rivalidad en los clusters geográficos para fomentar el desarrollo de la innovación.

Este estudio, también confirma la relación propuesta por la literatura (por ejemplo, Lawson y Samson, 2001; Baptista, 2001; Carbonara, 2004) entre la innovación y rendimiento. La investigación previa explica como las capacidades dinámicas pueden ser fuente de capacidades competitivas en función de factores de ambientales como incertidumbre, munificencia (Aragon-Correa y Sharma, 2003), dinamismo de mercado, (Eisenhardt y Martin, 2000), estrategia de la competencia o necesidades de mercado (Winter 2003). Por ejemplo, invertir en innovación puede no reportar rentas económicas si los competidores han desarrollado previamente capacidades de imitación rápida (Winter 2003, Nelson y Winter, 1982).

La evidencia obtenida sobre el papel mediador de la capacidad de innovación entre la rivalidad percibida y el rendimiento económico constituye un resultado relevante de éste trabajo. Así, la rivalidad tiene un efecto directo negativo sobre la rentabilidad financiera que puede ser más que compensado por los beneficios económicos asociados al desarrollo de la capacidad de innovación, que la propia rivalidad tiende a incentivar. Esta evidencia puede enriquecer en cierta forma el enfoque de las capacidades dinámicas, al sugerir como las circunstancias del entorno competitivo afectan al desarrollo de capacidades que son fuente de ventajas económicas (Aragon-Correa y Sharma, 2003).

La mayor incidencia de los factores competitivos sobre el desarrollo de la capacidad de innovación puede ser explicada por la fase de desarrollo en que se encuentra el cluster geográfico. Pouder y St. John (1996) argumentan que durante las primeras fases en la vida de un cluster geográfico, aun cuando su evolución inicial puede estar marcada por la cooperación entre los competidores para ganar legitimidad, es muy probable que las relaciones entre las empresas del mismo se deterioren rápidamente, conduciendo a un aumento de la competencia local que, a su vez, incentiva la innovación.

Éste estudio presenta ciertas limitaciones que pueden motivar futuros trabajos en esta línea de investigación. En primer lugar, los datos empíricos utilizados en este trabajo fueron obtenidos de una única fuente. Por ello, no se puede excluir la aparición de sesgos ligados a la opinión subjetiva del encuestado.

En segundo lugar, nuestro estudio ha sido desarrollado en dos distritos industriales de tipo agrícola de carácter emergente. Las conclusiones deberían de ser cuidadosamente analizadas antes de ser generalizadas o asumidas en otras industrias o áreas geográficas. Al mismo tiempo, la heterogeneidad de los modelos de negocios presentados en los clusters geográficos puede razonablemente conducir a esperar una cierta base de generalización.

Diferentes líneas de investigación pueden desarrollarse para superar estas limitaciones. Nuestros resultados muestran que la innovación puede ser generada y difundida a través de factores medioambientales relacionados con los distritos industriales. Sin embargo, hemos encontrado que no todos los mecanismos de generación y difusión de capacidades dinámicas en clusters geográficos son igualmente exitosos en el caso de la innovación. Desde este punto de vista, sigue pareciendo interesante de explorar si el mecanismo óptimo para adquirir conocimiento depende de la naturaleza de la capacidad dinámica a desarrollar, como sugieren Eisenhardt y Martin (2000), o del tipo de conocimiento, predominantemente tácito o explícito, en que ésta está basada (Forsman y Solitander, 2004). La realización de estudios longitudinales, con empresas pertenecientes a clusters geográficos en diferentes fases de desarrollo, puede permitir la evaluación precisa de relaciones de causalidad y facilitar la generalización de los resultados.

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[1]Se puede encontrar un censo mundial de clusters en la página web: , que reúne a más de 300 de ellos.

[2]Del inglés "untraded interdependencies"

[3]Del inglés "traded interdependencies"