Un modelo de balanced scorecard para las actividades de I+DEvidencias empíricas de las relaciones causales entre sus distintas perspectivas

  1. Revuelta Bordoy, Daniel
Dirixida por:
  1. Teresa García Valderrama Director

Universidade de defensa: Universidad de Cádiz

Fecha de defensa: 24 de xuño de 2011

Tribunal:
  1. Manuel Larrán Jorge Presidente
  2. Eva María Mulero Mendigorri Secretaria
  3. Bernabé Escobar-Pérez Vogal
  4. Vicente Mateo Ripoll Feliu Vogal
  5. Antonio Manuel López Hernández Vogal
Departamento:
  1. Economía Financiera y Contabilidad

Tipo: Tese

Teseo: 310032 DIALNET

Resumo

La medida del rendimiento de las actividades de I+D es una tarea compleja debido a las múltiples dimensiones que influyen en su eficacia. Como consecuencia, tanto en la práctica como en la literatura, se han sugerido multitud de indicadores, entre ellos: medidas basadas en resultados financieros, medidas de input, procesos, output, valoraciones cualitativas, etc. En este escenario de complejidad, los directivos no consideran útiles las medidas de rendimiento de la I+D utilizadas tradicionalmente, pues no sirven para valorar globalmente las actividades de Ì+D y al mismo tiempo dificultan la comparación del rendimiento de las actividades de I+D entre empresas. Por tales motivos se impone la necesidad de disponer de medidas de rendimiento multidimensionales que reflejen todas las dimensiones incluidas en las actividades de I+D. Del mismo modo, las actividades de I+D han alcanzado en muchos casos valor estratégico y por ello necesitan ser valoradas a través de medidas que estén alineadas con la estrategia de la empresa. Por tanto, en la presente tesis se opta por el Balanced Scorecard como marco para el diseño de un sistema de medida del rendimiento de las actividades de I+D por las siguientes razones: - Es un modelo multidimensional que utiliza varias perspectivas para la medida del rendimiento. - Permite definir indicadores de distinta naturaleza: objetivos, subjetivos, cuantitativos, cualitativos, inductores del rendimiento, indicadores de resultados, etc. - Las medidas que define están alineadas con la estrategia de la empresa y pueden vincularse a través de una serie de relaciones causales representadas mediante el denominado mapa estratégico. Así, el objetivo principal de nuestra tesis es desarrollar y validar empíricamente un modelo de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D. Para cumplir con este objetivo utilizaremos dos metolologías distintas: la validación de escalas para identificar y validar empíricamente las dimensiones e ítems que conforman la escala, y la metodología de ecuaciones estructurales, concretamente, la técnica de mínimos cuadrados parciales ó PLS (partial least squares) para validar empíricamente las relaciones causales entre las perspectivas del modelo. Este objetivo principal de nuestro trabajo de investigación puede desglosarse en los siguientes subobjetivos: 1. Delimitar el enfoque desde el que abordaremos la medida del rendimiento de las actividades de I+D (Capítulo I). 2. Analizar los principales modelos multidimensionales de medición del rendimiento que han sido aplicados a las actividades de I+D como base para definir el modelo que propondremos en la presente Tesis (Capítulo II). 3. Describir la metodología de Validación de Escalas, y como consecuencia, los pasos a seguir en la primera parte del estudio empírico (Capítulo III). 4. Definir cada una de las dimensiones teóricas que componen el concepto de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D o lo que se conoce como validación de contenido de la escala (Capítulo III). 5. Aportar evidencia empírica acerca de la dimensionalidad de la escala y de su fiabilidad en una muestra de empresas químicas españolas. En concreto, se analizará la fiabilidad entendida como consistencia interna de la escala (Capítulo IV). 6. Analizar la estructura dimensional de cada una de las perspectivas de nuestro modelo de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D (Capítulo V). 7. Definir y validar empíricamente un esquema de relaciones causales entre las perspectivas de nuestro Modelo de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D (Capítulo V). 8. Diseñar y validar empíricamente un mapa estratégico que establezca relaciones causa-efecto entre las variables incluidas en las distintas perspectivas de nuestro modelo de Balanced Scorecard (Capítulo V). Para cumplir con los objetivos anteriores hemos estructurado nuestro trabajo de investigación en seis capítulos. En el primer capítulo se analizan los distintos niveles desde los que se ha abordado la medida del rendimiento de las actividades de I+D. Así, en este capítulo se estudian las variables que se han utilizado para medir el rendimiento de las actividades de I+D, las dimensiones desde las que se ha tratado tal medición, las aportaciones a la medida del rendimiento de la I+D desde un enfoque sistémico y la incidencia de determinados factores contextuales en el diseño de un instrumento de medida del rendimiento de las actividades de I+D. El análisis de estos cuatro niveles nos permitirá posicionar nuestro trabajo de investigación hacia el diseño de un sistema de medida del rendimiento multidimensional. En el segundo capítulo, revisamos los principales modelos de medida del rendimiento multidimensional aplicados a las actividades de I+D. Así, se analizarán los modelos: Pirámide del Valor de la Tecnología (TPV), Balanced Scorecard (BSC), Capital Intelectual (CI) y el Modelo Europeo para la Gestión de la Calidad (EFQM). Una vez analizados estos modelos, el capítulo finalizará con una aproximación a nuestro objeto de estudio: El Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D. Teniendo presente la multitud de dimensiones e indicadores utilizados para medir el rendimiento de las actividades de I+D y la falta de consenso acerca de cuáles elegir, optamos por la metodología de validación de escalas para el diseño de nuestro modelo de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D. Así, en el tercer capítulo analizamos la metodología de validación de escalas y abordamos la primera etapa de esta metodología, que es la denominada validación de contenido. Esta primera etapa nos permitirá realizar una propuesta teórica acerca de las dimensiones e ítems a incluir en nuestro modelo de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D. El capítulo finalizará con la presentación del cuestionario diseñado para obtener los datos que nos permitan validar empíricamente nuestro instrumento de medida. El capítulo cuatro estudiará las tres fases siguientes de la validación de escalas, que son: a) Obtención de los datos, b) Análisis de la dimensionalidad y c) Análisis de la fiabilidad de la escala, desde el punto de vista de la consistencia interna. Así, en primer lugar, se describen los motivos para elegir el sector químico español para la validación empírica de la escala. A continuación, se analiza el proceso seguido para la depuración de la muestra sobre la que administrar el cuestionario. Una vez presentado el proceso seguido para la obtención de los datos, se realiza un análisis descriptivo de los ítems incluidos en el cuestionario a partir de las respuestas obtenidas de los gerentes de I+D de las empresas químicas. Para el análisis de la dimensionalidad de la escala se realizará un análisis factorial exploratorio (AFE) que nos permitirá obtener una serie de dimensiones a partir de los ítems incluidos en la escala. Finalmente, someteremos a las dimensiones e ítems resultantes del análisis anterior a un proceso de depuración a partir de la consistencia interna de la escala global y de cada una de las dimensiones incluidas en la escala. En este punto, se presentará una primera propuesta de una escala global de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D. Una vez analizada en su conjunto la escala Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D, realizaremos un segundo estudio, esta vez, de las relaciones causales entre las perspectivas de nuestro modelo de Balanced Scorecard. Para este segundo análisis utilizaremos la metodología de ecuaciones estructurales, concretamente la técnica de mínimos cuadrados parciales o partial least squares (PLS). Así, el capítulo cinco comenzará exponiendo el concepto de mapas estratégicos, en el que descansa la propuesta de relaciones causales entre las perspectivas del Balanced Scorecard de Kaplan y Norton (1992, 1996, 2001, 2004). Posteriormente, se analiza la metodología que utilizaremos para la validación de las relaciones causales, esto es, la metodología de ecuaciones estructurales basada en mínimos cuadrados parciales (partial least squares o PLS). A continuación, se realiza una revisión de los principales estudios empíricos acerca de la aplicación de la metodología de ecuaciones estructurales al ámbito del diseño de modelos de Balanced Scorecard genéricos. Esta revisión nos servirá de punto de partida para la propuesta teórica de nuestro modelo de relaciones causales entre las perspectivas del Balanced Scorecard y nos permitirá formular las hipótesis que describen estas relaciones causales. Para la validación empírica de la propuesta de relaciones causales, realizaremos un segundo análisis factorial exploratorio por perspectivas que nos permita conocer en mayor profundidad la estructura dimensional de cada una de las perspectivas del modelo de Balanced Scorecard. Una vez conocida la estructura dimensional de cada una de las perspectivas, propondremos nuestro modelo de relaciones que será validado empíricamente a partir de la técnica de mínimos cuadrados parciales (PLS). A partir de la metodología de ecuaciones estructurales basada en mínimos cuadrados parciales (PLS) podremos validar las hipótesis de relaciones causales formuladas que serían las siguientes: H1: La perspectiva de aprendizaje y crecimiento de la I+D influye directa y positivamente sobre la perspectiva de procesos. H2: La perspectiva de procesos influye directa y positivamente sobre la perspectiva de innovación de la I+D. H3: La perspectiva de innovación influye directa y positivamente sobre la perspectiva de resultados comerciales de la I+D. H4: La perspectiva de resultados comerciales de la I+D influye directa y positivamente sobre la perspectiva de resultados financieros de la I+D. El capítulo finalizará con una propuesta de mapa estratégico a partir de las relaciones causales encontradas entre dimensiones pertenecientes a las distintas perspectivas de nuestro modelo de Balanced Scorecard para la medida del rendimiento de las actividades de I+D. Este mapa estratégico nos permitirá validar empíricamente 39 hipótesis desglosadas en tres categorías: - Hipótesis que relacionan las dimensiones de la Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento con las dimensiones de la Perspectiva de Procesos Internos: H1-1 a H1-24. - Hipótesis que relacionan las dimensiones de las perspectivas de Procesos Internos e Innovación: H2-1 a H2-12 - Hipótesis que relacionan las dimensiones de la Perspectiva de Innovación con las dimensiones de la Perspectiva de Clientes: H3-1 a H3-3. Una vez presentado el mapa estratégico de caminos causales entre las distintas dimensiones de nuestro modelo de Balanced Scorecard, estaremos en disposición de cuantificar la incidencia de cada una de las dimensiones o constructos independientes sobre los constructos dependientes. Así, podremos diseñar un mapa estratégico final en el que se observe la incidencia en términos porcentuales de cada dimensión inductora del rendimiento sobre las dimensiones de resultados. Finalmente, en el capítulo seis, presentaremos las conclusiones obtenidas tanto respecto al marco teórico utilizado como relacionadas con el estudio empírico realizado.