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INTRODUCCIÓN
La innovación es aplicada en diferentes áreas de la organización con el propósito de lograr una mejor competitividad en el mercado (Arosa-Carrera y Chica-Mesa, 2020). Siendo uno de los factores más importantes en la generación de una ventaja competitiva sostenible de las empresas, regiones y países para lograr una posición competitiva en el mercado (Cuevas-Vargas, Parga-Montoya y Estrada, 2020). Sin embargo, la capacidad de innovación (CI) en el Perú se encuentra por debajo del promedio de otras economías del mundo (World Economic Forum, 2019). Esta situación es preocupante para el 99.2 % de la micro y pequeñas empresas en el Perú (Alva, 2017), pues el entorno competitivo es cada vez más exigente y dinámico, el cual requiere innovación permanente de acuerdo con las necesidades del mercado. Por otro lado, la micro y pequeñas empresas no comprenden el verdadero significado de la innovación, muchas de ellas han adoptado una idea de innovación muy superficial, denotando escasez en la innovación (Ponce y Zevallos, 2017). En consecuencia, es importante la capacidad de innovación para elevar los niveles de innovación (NI) de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú, debido las potencialidades que existen en ellas.
La capacidad de innovación se sustenta en la teoría de recursos y capacidades que explica "cómo las organizaciones se adaptan, mantienen y mejoran sus recursos y capacidades en respuesta a las condiciones externas de la empresa, tanto en la industria como en el entorno institucional en que actúan" (Fong, Flores y Cardoza, 2017, p. 433). Además, es la base del éxito empresarial que permite obtener y mantener una ventaja competitiva sostenible (Teece, Pisano y Shuen, 1997). En consecuencia, la capacidad de una empresa viene a ser un conjunto de recursos que combinados logran desempeñar una actividad productiva de forma integral (Hitt, Ireland y Hoskisson, 2015). Entre los recursos destacados tenemos: talento, velocidad, mentalidad compartida, identidad de marca, responsabilidad, colaboración, aprendizaje, liderazgo, conexión con los clientes, unidad estratégica, eficiencia y capacidad de innovación (Ulrich y Smallwood, 2004). Este último, cada vez cobra más importancia en las empresas, porque a través de ella serán capaces de adaptarse mejor, más rápido o adelantarse al cambio (Ramón & Koller, 2014).
Este estudio busca fortalecer a la literatura existente mediante un modelo de innovación basado en los datos empíricos bajo el enfoque de la teoría de recursos. Debido a que los estudios empíricos encontrados descuidan a los indicadores que permitan mejorar las decisiones en las primeras etapas del proceso de innovación (Dziallas y Blind, 2019), lo que implica falencias en la capacidad de innovación humana (CIH), capacidad de innovación organizacional (CIO) y capacidad de innovación técnica (CIT) para mejorar el nivel de innovación, en especial de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú. Tampoco existe un modelo de innovación específico para este sector que permita incrementar los niveles de innovación en productos, mercados, procesos y modelo de negocio orientado a lograr la competitividad sostenible en el mercado internacional con el fin de desarrollar la economía y la calidad de vida en la región.
Por lo descrito, el objetivo fue determinar la influencia de la capacidad de innovación humana, la capacidad de innovación organizacional y la capacidad de innovación técnica en el nivel de innovación de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú, bajo un enfoque econométrico.
Este artículo está estructurado por los siguientes apartados: en el uno se presenta el resumen más la introducción; en el dos el marco teórico como soporte de las variables de estudio; en el tres se detalla la metodología aplicada; en el cuatro se presentan los principales resultados, en el cinco la discusión y conclusiones más relevantes, finalmente las limitaciones y futuras líneas de investigación.
MARCO TEÓRICO
Capacidad de innovación
La capacidad de innovación está constituida por un conjunto de elementos como la gestión del conocimiento, creatividad, absorción, integración y reconfiguración del conocimiento, capital humano, liderazgo, cultura organizacional, estructuras y sistemas; estas características de forma integrada generan actividades innovadoras que ayudan a las organizaciones a adquirir la capacidad para innovar continuamente (Bravo-Ibarra y Herrera, 2009; Morales y Quadrini, 2015). Además, según Pacheco (2013), la capacidad de innovación comprende tres elementos fundamentales que interactúan entre sí la capacidad de innovación humana, la capacidad de innovación organizacional y la capacidad innovación técnica que al combinar estos elementos producen algún tipo de innovación.
Capacidad de Innovación Humana (CIH): el conocimiento, la motivación y la creatividad son componentes que integran y constituyen la base fundamental para mejorar la capacidad innovadora en una empresa (Mendoza, 2006). Es decir, sin personas creativas impulsadas por la dirección no existe innovación. Por consiguiente, es fundamental involucrar el factor humano dentro del proceso de innovación por las aportaciones básicas como persona, debido a la imaginación, creatividad, conocimientos, habilidades y destrezas que poseen (Arraut, 2012; López-Mielgo, Montes-Peón y Vázquez-Ordás, 2012). En la CIH, el conocimiento es el factor clave, pues sin conocimiento no hay insumo para la innovación, por lo que gestionar el conocimiento y la innovación constituyen los elementos estratégicos globales y de alto significado para las organizaciones (Noboa, Ortiz, & Rodríguez, 2018; Figueroa Dorrego y Fernández Jardón, 2011, Hernández, Hernández y Caballero, 2007; Santos-Rodrigues).
Capacidad de innovación organizacional (CIO): está constituida principalmente por tres elementos: la cultura innovadora, liderazgo innovador y estrategia de innovación. La cultura innovadora surge por la necesidad de romper o transformar paradigmas tradicionales (Perozo, Martínez, Pelayo y Senior, 2010) y se define como un conjunto de comportamientos, hábitos formales o informales que se practican en la organización por trabajadores y que permite identificar el entorno cambiante, teniendo como elementos la permeabilidad, crítica, tolerancia del error, promover el ensayo y práctica, posición de riesgo y flexibilidad mental (Mendoza, 2010) que influyen en el proceso de innovación dentro de la organización (Pacheco, 2013).
El liderazgo innovador es el pilar fundamental en la construcción de la capacidad de innovación (Bravo-Ibarra y Herrera, 2009), por tanto, las organizaciones a través de la dirección ejercen un liderazgo dotado de visión en materia de innovación, de forma que sirve de inspiración a toda la empresa y actúa de forma coherente con las políticas y estrategias de innovación (Arraut, 2012). El estilo del líder innovador estimula y empodera a los trabajadores, de manera que se puede gestionar todo un sistema de innovación dentro de la empresa conjugando las expectativas, capacidades y habilidades del elemento humano (Pacheco, 2013).
Por último, la estrategia de innovación se visualiza como un motor fundamental en el desarrollo empresarial; para ello, deben disponer de un plan formal donde estén definidos los objetivos, acciones, recursos y el presupuesto para las actividades de innovación, lideradas por un directivo desde la cadena de valor que introduce de manera sistemática innovaciones en la cadena de suministros, logística, mercadeo y servicios postventa para el soporte al cliente (Zartha et al., 2016).
• Capacidad de innovación técnica: se refiere principalmente a la dotación de recursos, tecnología e información por parte de la empresa para que la dimensión humana realice las innovaciones de manera holística en la organización. Por tanto, la dotación de los recursos son los procedimientos o medios del que se dispone para satisfacer una necesidad, llevar a cabo una idea disruptiva o incremental en la innovación, es decir, es la disponibilidad económica, logística y de otros elementos para desarrollar la innovación (Pacheco, 2013). Y tiene que ver con la capacidad de gestión de recursos de capital, experiencia y tecnología para innovar (Robledo et al., 2010), desde lo estratégico hasta lo operativo (Gonzáles et al., 2014).
La dotación de tecnología está orientada a la adquisición, desarrollo e implantación tecnológica, es decir, la empresa planifica y gestiona la tecnología en apoyo de su estrategia de innovación, por medio de la vigilancia tecnológica (Arraut, 2012). Esta última es elemental para la innovación empresarial, que consiste en el proceso de búsqueda, detección, análisis y comunicación de la información relevante para la empresa, orientado a la generación de conocimiento y a la toma de decisiones (Castro, 2007).
Por último, la dotación de información es una herramienta estratégica para lograr los objetivos y consolidar la competitividad e innovación organizacional (Aguilera y Riascos, 2009; Riascos y Aguilera, 2011). La información se puede obtener de fuentes internas y externas (González, 2009), sin embargo, la información interna es la más importante para la innovación, luego destaca la información procedente de los proveedores (Fernández, Bedia, & López, 2011).
Nivel de innovación
En la literatura, el nivel de innovación se aborda desde diferentes perspectivas; entre las más comunes tenemos las innovaciones en productos, procesos, comerciales y organizativos (Pérez, 2019; OECD/ Eurostat, 2018). Sin embargo, Organisation for Economic Co-operation and Development (2005) y Trías de Bes y Kotler (2011) definen cuatro niveles de innovación desde la perspectiva empresarial, que va desde el nivel estratégico hasta el nivel operativo: nivel 1: innovación en modelo de negocio; nivel 2: innovación en procesos; nivel 3: innovación en mercados, y nivel 4: innovación en productos.
• Innovación en modelo de negocio (IMN): puede ser incremental o radical mediante el estudio de diversas alternativas como la experimentación e innovaciones abiertas, sin descuidar los elementos claves de la innovación: el conocimiento, la propuesta de valor, el valor operativo, el capital humano y el valor financiero (Ramdani, Binsaif y Boukrami, 2019). Además, está relacionado con los rápidos avances en las tecnologías de la información y la comunicación que han facilitado nuevos tipos de interacciones entre las empresas, clientes, proveedores, socios y otros interesados (Zott y Amit (2009). Por otro lado, la IMN consiste en crear valor para las empresas, clientes y sociedad con el propósito de sustituir los modelos obsoletos, utilizando el modelo Canvas como una herramienta que permite comprender y trabajar desde una perspectiva holística (Osterwalder y Pigneur, 2010). El proceso del modelo Canvas inicia con el segmento de mercado, seguido de la propuesta de valor, canales, relaciones con los clientes, fuentes de ingresos, estructura de costos, recursos y actividades claves y finaliza con los aliados clave (Franco, 2013).
• Innovación en procesos (IPC): se refiriere a las actividades desarrolladas y técnicas aplicadas en el proceso de generación de valor para la empresa y clientes. Para ello, se requiere mayor inversión principalmente en equipos, maquinarias, tecnologías de información y comunicaciones, y en los procesos de innovación de los productos (Astudillo y Briozzo, 2016; Distanont y Khongmalai, 2018).
Además, la IP implica introducir nuevas o mejoras significativas en los métodos de trabajo, técnicas, materiales, proceso de producción, distribución, programas informáticos (Valencia & Duche, 2019; Tavera, 2014), mejoras o cambios en los procesos productivos, adquisición de nuevos equipos (García-Pérez, Gálvez-Albarracín y Maldonado-Guzmán, 2016), cambios en los métodos de fabricación, control de costos en los procesos y registros de tiempo desde los materiales hasta la entrega de productos (Karabulut, 2015), aumentar la velocidad de implementación, edificio que opera de forma plana, proceso interactivo en línea, métodos que permiten la instrucción laboral (Rajapathirana y Hui, 2018), entre otros nuevos elementos introducidos en el sistema productivo u operaciones de servicios en las empresas (Martínez, 2006) con la finalidad de reducir los costos, mejorar la calidad de los productos, alcanzar una mayor productividad y/o contribuir a un mejor servicio de los clientes (Gómez y Calvo (2010).
• Innovación en mercados (IM): es conocido también como la innovación en marketing, comercialización, mercadeo o mercadotecnia. Según Cuevas-Vargas et al. (2020), la IM es necesaria para ingresar a sectores de la industria altamente competitivas bajo el enfoque de recursos, capacidades y esfuerzos organizacionales en mercados dinámicos, mediante el uso de nuevos conceptos y formas para promocionar los productos, desarrollo o adaptación de nuevos métodos de comercialización de productos actuales o nuevos y modificaciones de envases. También, introduciendo cambios en el empaque, diseño, precio, nuevos usos del producto, nuevos métodos de promoción, uso de sitio web de la empresa (Karabulut, 2015; Lugones, 2009), nuevos canales de ventas, medios y técnica de comunicación (Rajapathirana y Hui, 2018).
Además, implica el mercadeo social, el mercadeo directo por correo electrónico, comunicación multicanal con clientes, mercadeo experiencial mediante eventos, conferencias, seminarios y talleres centrado en el segmento de mercados objetivo (Benesová et al., 2018), es decir, es la aplicación de nuevos métodos del marketing que permita mejorar significativamente el posicionamiento de la marca de los productos en el mercado para generar valor en las empresas (Valencia y Duche, 2019; Gómez y Calvo, 2010).
• Innovación en productos (IPD): se refiere a la introducción de nuevos bienes y servicios o significativamente mejorados en sus características técnicas, componentes, materiales, información, facilidad de uso (Valencia y Duche, 2019; García-Pérez et al., 2016; Lugones, 2009), variaciones en diseño, nuevas funciones, mejorar su fiabilidad, cambio en la percepción del cliente, y otras funcionalidades que difieren significativamente de los productos anteriores que agregan valor al producto (Rajapathirana y Hui, 2018) con el propósito de mejorar la calidad e imagen de marca de las empresas (López, Montes y Vázquez (2007). Además, la IPD permite disminuir costos, crear nuevos negocios y mejorar el desempeño de la empresa a través de la diferenciación de productos para satisfacer las necesidades, deseos y expectativas del mercado (Cornett et al., 2019; Jácome y Albán, 2017).
METODOLOGÍA
La micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil objeto de estudio están ubicadas en Cusco y Puno, en el sur de Perú. La investigación fue de tipo explicativo, con diseño no experimental-transeccional; para ello, la población estuvo conformada por 28 exportadores formales de artesanía textil (10 de Cusco y 18 de Puno) según el directorio de empresas exportadoras de las Direcciones Regionales de Comercio Exterior y Turismo de Cusco y Puno. Además, la muestra fue probabilística estratificada para Cusco 9 y Puno 17, haciendo un total de 26 micro y pequeñas empresas representadas por sus gerentes, a quienes se encuestó de manera personal mediante un cuestionario adaptado (Arraut, 2012; Igartua, 2009; Cutipa ,2015) con total de 52 ítems: la capacidad de innovación humana, organizacional y técnica 39 ítems (Tabla 1) y el nivel de innovación 13 ítems (Tabla 2) con una escala de medida de 1 a 5 (1 = Nunca, 2 = Casi nunca, 3 = Algunas veces, 4 = Casi siempre y 5 = Siempre).
Tabla 1 Confiabilidad y validez de la capacidad de innovación
Nota. Los ítems P3_C, P8_C, P11_C, P12_C, P15_LI, P17_LI, P21_CI, P23_EI, P27_ RI, P32II, P34_II y P37_TI fueron eliminados al no cumplir los mínimos criterios de evaluación de confiabilidad y validez.
Fuente: elaboración propia (2021).
Tabla 2 Confiabilidad y validez del nivel de innovación
Nota. El ítem P50_IMN fue eliminado por no cumplir los criterios mínimos de evaluación de confiabilidad y validez.
Fuente: elaboración propia (2021).
En el estudio se adoptó un enfoque econométrico mediante la técnica estadística de regresión lineal múltiple, dado el modelo matemático NI = P0 + β1 CIH + β 2 CIO + β 3 CIT + ε; donde las variables independientes son: la capacidad de innovación humana (CHI), capacidad de innovación organizacional (CIO) y capacidad de innovación técnica (CIT), que influye en la variable dependiente de nivel de innovación (NI) de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil, más el error asumido por la variable aleatoria (ε) y β 0, β 1, β 2 y β 3 son los parámetros desconocidos del modelo (P0 es el punto donde la recta intercepta al eje del NI y β 1, β 2 y β 3 son la pendiente de la recta). Además, en la Figura 1 se ilustra el modelo teórico asumido en la investigación.
Fuente: elaboración propia con base a la revisión de la literatura (2021).
Figura 1 Modelo de innovación
Bajo el contexto planteado y con base en la literatura revisada sobre la relación causal entre las variables de estudio se plantearon las siguientes hipótesis:
H1: La capacidad de innovación dimensiones humana, organizacional y técnica influyen significativamente en el nivel de innovación de la micro y pequeñas empresas exportadores de artesanía textil en el sur de Perú.
H0: La capacidad de innovación humana, organizacional y técnica no influyen significativamente en el nivel de innovación de la micro y pequeñas empresas exportadores de artesanía textil en el sur de Perú.
Los índices de confiabilidad y validez indican que los ítems aportan significativamente a cada una de las variables de la capacidad de innovación humana, organizacional, técnica y el nivel de innovación. Para lo cual se calculó los valores de las comunalidades de los ítems para elegir aquellos que cumplan el criterio de mayores que 0.5 y se eliminaron aquellos ítems inferiores al mínimo establecido. Seguidamente se obtuvo los valores del índice bondad de ajuste (KMO) > 0.70 y porcentaje de varianza explicada (AVE) > 0.55 para determinar la validez del instrumento de recolección de datos. En segundo lugar, se consiguió el valor el índice de confiabilidad mediante del Alfa de Cronbach (a) > 0.70 (Tablas 1 y 2) utilizando el análisis factorial exploratorio con el software estadístico SPSS tal como sugiere Saravia-Vergara (2018).
RESULTADOS
En esta sección presentamos los principales hallazgos de la capacidad de innovación humana, organizacional y técnica que influyen en el nivel de innovación para ello, primero se describió cada una de las variables y seguidamente se construyó un modelo econométrico basado en la técnica estadística de regresión lineal múltiple.
Los resultados de la capacidad de innovación humana evidencian que el 42.31 % corresponde al conocimiento, el 38.46 % a la creatividad y el 30.77 % a la motivación, que son los insumos para innovación de las 26 mypes exportadoras de artesanía textil del sur de Perú que tienen bajo en la escala valorativa (Tabla 7).
Los resultados de la capacidad de innovación organizacional evidencian que el 46.15% corresponde a la cultura innovadora y el 34.62 % al liderazgo innovador y a las estrategias de innovación de las 26 mypes exportadoras de artesanía textil de Cusco y Puno en la sur de Perú que tiene una escala valorativa bajo en mayor proporción (Tabla 4).
Los resultados de la capacidad de innovación técnica evidencian que el 50% corresponde a la tecnología para la innovación, el 46.15 % a los recursos para innovación y el 34.62% a la información para la innovación de las 26 mypes exportadoras de artesanía textil de Cusco y Puno que tienen una escala valorativa bajo y moderado en mayor proporción (Tabla 5).
Los resultados del nivel de innovación que resalta en mayor porcentaje es el 53.85 % que corresponde a la innovación en modelo de negocios; el 42.31 % a la innovación en procesos; el 38.46 % a la innovación en mercado y tienen una escala valorativa bajo. Mientras que el 46.15% corresponde a la innovación en productos, que representa a una escala valorativa de alto en las 26 mypes exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú (Tabla 6).
Tabla 6 Innovación en modelos de negocio, procesos, mercado y producto
Fuente: elaboración propia (2021).
Los resultados del estadístico de bondad de ajuste (Tabla 7) del modelo nivel de innovación evidencia que en el modelo 1 solo se ha incluido la capacidad de innovación humana y tiene un R =.958, R2 =.918 y R2 ajustado =.915; mientras que en el modelo 2, al incluir la capacidad de innovación organizacional, conseguimos aumentar el valor de R=.976, R2=.953 y R2 ajustado =.948; y en el modelo 3, al incluir la capacidad de innovación técnica conseguimos aumentar el valor de R =.983, R2 =.967 y R2 ajustado =.963, es decir, hemos conseguido un cambio de R2 al incluir la capacidad de innovación organizacional y técnica en el modelo de 4.5 %. Estos resultados indican que el modelo se ajusta bien a los datos. Además, en el modelo 3, el 96.3 % de la variabilidad del nivel de innovación está explicada por la relación lineal múltiple de la capacidad de innovación humana, organizacional y técnica con un nivel de significación de p-valor menor que 5 %.
Tabla 7 Estadísticos de Bondad de Ajuste (Resumen del modelod)
Nota. a. Predictores: (Constante), CIH; b. Predictores: (Constante), CIH, CIO; c. Predictores: (Constante), CIH, CIO, CIT; d. Variable dependiente: NI
Fuente: Fuente: elaboración propia (2021).
Los resultados del análisis de la varianza - Anova (Tabla 8) indican que para los modelos 2 1, y 3, el valor de probabilidad es menor que .05 (p < .05), es decir, se aprecia una significancia de .001 para los modelo 1 y 2 y .007 para el modelo 3; los mismos indican que existe relación lineal entre las variables analizadas. Además, se tiene el valor de F de Fisher-Snedecor, que es mayor que cero (F > 0), que indica la existencia de homocedasticidad de los residuos, es decir que la varianza es igual entre todos los valores posibles que pueden tener las variables predictoras de la capacidad de innovación humana, organizacional y técnica. En definitiva, tiene sentido el análisis de regresión lineal múltiple aplicado al modelo planteado:
Tabla 8 Análisis de Varianza (Anovaa)
Nota. a. Variable dependiente: NI; b. Predictores: (Constante), CIH; c. Predictores: (Constante), CIH, CIO; d. Predictores: (Constante), CIH, CIO, CIT.
Fuente: elaboración propia (2021).
Los resultados del coeficiente de regresión (Tabla 9) del modelo del nivel de innovación evidencian que el análisis del modelo de regresión lineal múltiple mostró la existencia de una relación entre la capacidad de innovación humana, organizacional y técnica con el nivel de innovación, que resulta significativa con un valor p< 0.05, un tamaño del efecto de 29.30 y una potencia estadística de 1. Por lo descrito, podemos deducir que el modelo final ajustado está dado por la siguiente ecuación lineal:
Tabla 9 Estimaciones de parámetros para la ecuación de predicción (Coeficientesa)
Nota. a. Variable dependiente: NI
Fuente: elaboración propia (2021).
Donde: NI = Nivel de innovación, CIH = Capacidad de innovación humana, CIO = Capacidad de innovación organizacional y CIT = Capacidad de innovación técnica.
En el modelo tres, se tiene el valor del coeficiente tipificado de la capacidad de innovación humana (0.55), es mayor que el coeficiente tipificado de la capacidad de innovación organizacional (0.44) y la capacidad de innovación técnica (0.16); de manera que la capacidad de innovación humana es más importante para predecir el nivel de innovación que la capacidad de innovación organiza cional y técnica. Además, los resultados del tamaño del efecto (f2 = 29.30) respecto a la variable dependiente (NI) es grande, por lo que el modelo tiene una gran evidencia (R2=96.7%) de las variables predictoras (CIH, CIO y CIT) que están explicando y prediciendo el nivel de innovación en la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú. Mientras que la potencia estadística es muy buena (1- β=1), lo que indica que los datos de la muestra son generalizables a la población de estudio. En suma, las variables predictoras del modelo tres tienen un mayor poder de explicación en el nivel de innovación, así como un mayor nivel de potencia estadística y tamaño del efecto; estos índices superan a los índices grandes [0.80 y 0.35 (Faul, 2012)] y permiten afirmar que los resultados son relevantes para la predicción del nivel de innovación de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú.
Para la decisión de asumir el modelo 3 se plantea la siguiente hipótesis estadística: i) H0: β1 = β 2 = β 3 = 0; ii) H1: β; * 0 para algún i e {1, 2, 3} (β; * 0 al menos una de las variables aleatorias) con un nivel de significancia del 5 % de margen máximo de error (α = 0.05).
Regla de decisión: i) p > α - se acepta la hipótesis nula Ho;
11) p < α → se rechaza la hipótesis nula Ho.
Decisión: i) como p-valor = 0.001 < 0.05, se rechaza la H0: β 1 = 0; ii) como p-valor = 0.002 < 0.05, se rechaza la H0: β 2 = 0; y iii) como p-valor = 0.005 < 0.05, se rechaza la H0: β3 = 0 (Tabla 9). Lo que significa que los valores de β 1 β 2 y β 3 son diferentes de cero. Por lo tanto, con un riesgo de error tipo I, se puede afirmar que las evidencias muestrales sugieren que las variables predictoras (CIH, CIO y CIT) de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil de Puno y Cusco muestran un efecto significativo en el modelo 3 respecto a la variable dependiente (NI).
Evaluación del modelo
El modelo de innovación para la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el Sur de Perú, se evaluó mediante los supuestos de normalidad, heterocedasticidad, autocorrelación y multicolinealidad.
Los resultados del test de normalidad de Shapiro-Wilk (Tabla 10) en el estadístico de Unstandardized Residual (residuos no estandarizados) fueron 0.96, gl = 26 con p-valor = 0.44, es decir, para un n < 50 y el valor de significancia es mayor a 0.05 se demuestra el supuesto de normalidad de los residuos. Por otro lado, para evaluar el supuesto de heterocedasticidad se utilizó la prueba de Test de White (Tabla 11), usando las observaciones 1-26, R2 = 0.60, estadístico de contraste TR2 = 15.54 con p-valor = 0.077, que es mayor que el nivel de significancia 0.05, que implica evidencia suficiente para afirmar que el modelo de regresión lineal múltiple cumple con el supuesto de homocedasticidad.
Además, se aplicó el estadístico de Durbin-Watson (Tabla 12) para observar la presencia o ausencia de autocorrelación (independencia de los residuos), es decir, los errores en la medición de las variables explicativas sean independientes entre sí. Si su valor está próximo a 2, entonces los residuos están incorrelados; si se aproxima a 4, estarán negativamente autocorrelados, y si su valor está cercano a 0 estarán positivamente autocorrelados. Por lo que la prueba de Durbin - Watson para n=26, tres variables (K=3) explicativas (CIH, CIO y CIT) y un nivel de significancia de 5 %. El valor del test de Durbin-Watson fue de 1.85, que es cercano a 2 (Durbin-Watson « 2). Por lo tanto, podemos afirmar que no hay autocorrelación entre las perturbaciones, es decir, se cumple con el supuesto de independencia de los residuos.
También se verificó el supuesto de multicolinealidad mediante el factor de inflación de la varianza (FIV); por lo tanto, para que no haya multicolinealidad, la tolerancia debe ser alta. Una tolerancia menor que 0.10 diagnostica graves problemas de colinealidad. Por otra parte, el FIV es un indicador recíproco de la tolerancia. Cuanto menor sea este valor, menor será la multicolinealidad. Se estima que un valor FIV mayor que 10 diagnostica graves problemas de colinealidad. Los resultados del diagnóstico de colinealidad evidenciaron que el FIV se encuentra entre el mínimo valor posible 1 y el valor máximo 10. Además, la tolerancia fue mayor que 0.10, lo cual indica que no hay problemas de multicolinealidad entre las dimensiones capacidad de innovación humana, organizacional y técnica que son variables predictoras (Tabla 13).
DISCUSIÓN Y CONCLUSIÓN
Los resultados de la investigación con base en evidencias empíricas permiten concluir que la capacidad de innovación humana es el factor más importante que la capacidad de innovación organizacional y la capacidad de innovación técnica en la explicación de la variabilidad del nivel de innovación, debido a la creatividad que aporta en mayor medida, seguido de la motivación y el conocimiento de las personas para innovar en la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú. Por lo tanto, favorece significativamente la innovación en productos, mercados, procesos y modelo de negocio para mantenerse en el mercado nacional e internacional.
Por otro lado, los resultados de la capacidad de innovación humana refuerzan la literatura existente, porque va en la misma dirección, considerando que el factor humano es fundamental y clave para alcanzar los niveles de innovación de las empresas (Mendoza, 2006; Noboa et al., 2018). Por tanto, se promueve el manejo adecuado del conocimiento y el aprendizaje en equipo para potenciar las capacidades del personal, de la misma forma, se motiva a los colaboradores estimulando y recompensando la creatividad, la imaginación, para desarrollar ideas únicas (Arraut, 2012; López-Mielgo et al., 2012) para la innovación empresarial.
La segunda variable que influye en el nivel de innovación es la capacidad de innovación organizacional, debido al liderazgo innovador, cultura organizacional y estrategia de innovación de la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú. Por lo tanto, en el liderazgo innovador, el compromiso de los directivos, la capacidad de adaptarse e introducir cambios en la organización que inspire, estimule, empodere a los trabajadores es fundamental para la innovación (Arraut, 2012; Bravo-Ibarra y Herrera, 2009). En la cultura innovadora es importante promover el compromiso del personal hacia el cambio e innovación, fomentar la creatividad y asumir riesgos moderados con una mentalidad de flexibilidad para la innovación (Mendoza, 2010; Pacheco, 2013). Por último, la estratégica de innovación se debe considerar como un motor de desarrollo en las empresas para generar una ventaja competitiva sostenible (Zartha et al., 2016) en la micro y pequeñas empresas de artesanía textil en el sur de Perú.
La tercera variable que influye en el nivel de innovación en mejor medida es la capacidad de innovación técnica, a través de la dotación de recursos infraestructura y equipos, materiales logísticos; gestión de la información del sector mediante revistas, ferias y exposiciones orientado a la adquisición, desarrollo, implantación, planeación, gestión de la tecnología en apoyo a la estrategia de innovación; y a través de la vigilancia tecnológica (Pacheco, 2013; Riascos & Aguilera, 2011; Robledo et al., 2010; Aguilera y Riascos, 2009). En suma, los elementos mencionados son fundamentales para que la capacidad de innovación humana mejore los niveles de innovación de manera holística en la micro y pequeñas empresas de artesanía textil en el sur de Perú.
Finalmente, el modelo de innovación desarrollado en esta investigación contribuye a entender, explicar y predecir el nivel de innovación a partir de los hallazgos empíricos obtenidos mediante el modelo econométrico de regresión lineal múltiple. Por lo que es importante innovar permanentemente a nivel de productos; introduciendo mejoras significativas de productos existentes, desarrollando nuevos productos y marcas potentes que agreguen valor al producto para satisfacer las expectativas del mercado (Cornett et al., 2019; Rajapathirana y Hui, 2018; Jácome y Albán, 2017). A nivel de innovación en mercados; intensificar el uso las TIC, mejorar el envase, empaque e introducir nuevos canales de ventas para el posiciona-miento de la marca en el mercado internacional (Cuevas-Vargas et al., 2020; Valencia y Duche, 2019; Rajapathirana y Hui, 2018; Gómez y Calvo, 2010). A nivel de procesos, priorizar la adquisición de equipos tecnológicos, introducir nuevos o mejores métodos de administración y producción (García-Pérez et al., 2016). Y a nivel de modelo de negocio; fortalecer las relaciones con los aliados clave y buscar otros nuevos, introducir nuevas formas de captar ingresos y adaptarse constantemente a los cambios del entorno para llegar y mantenerse en los mercados internacional (Zott y Amit, 2009) en la micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil en el sur de Perú.
Limitaciones y futuras líneas de investigación
Este estudio tiene limitaciones en el tamaño de la muestra, que es comparativamente pequeño con otras investigaciones de enfoque cuantitativo. Segundo, solo se incluyó en el estudio a la micro y pequeñas empresas exportadores de artesanía textil del Sur de Perú, por lo que sería importante ampliar a otros sectores productivos de bienes y servicios a nivel de país, para argumentar la generalización con mayor amplitud. Además, para las futuras líneas de investigación, los resultados del estudio pueden servir de base para ampliar e incluir otras variables predictoras como la capacidad financiera para innovar y el ecosistema en la innovación. Finalmente, se sugiere incluir una variable prospectiva para medir el impacto del nivel de innovación en la competitividad aplicando métodos como el análisis de ecuaciones estructurales.
