Capital Social e Innovación en Distritos Industriales-una Aplicacion a Casos de Ceramica y Mueble

n los ltimos aos, los investigadores hanmostrado un creciente inters en la estruc-tura y fortaleza de las relaciones interper-

sonales en los sistemas sociales. Las externalidadesgeneradas por la proximidad fsica han sido utiliza-das para justicar los potenciales benecios de lasempresas. Conceptos como el Distrito Industrial (Be-cattini, 1990) o el Cluster Industrial (Porter, 1990)han analizado el contenido y naturaleza de estas ex-ternalidades.

Sin embargo, algunas voces se han alzado a pro-psito de las limitaciones que presenta este modelode relaciones interempresariales. Un nmero signi-cativo de investigadores han cuestionando la capaci-dad de estas redes territoriales para hacer frente a losrequerimientos de los cambios radicales externos(p.e. las innovaciones radicales). De forma breve, es-ta crtica argumenta que los mismos mecanismos queestn en la base de la eciente mejora continua de lasempresas del distrito, son tambin la causa de las res-tricciones y limitaciones, en concreto, para hacerfrente a un entorno cambiante.

Para abordar nuestras cuestiones de investiga-cin, en primer lugar, hemos revisado las ideas yconceptos del Capital Social para describir como suscaractersticas pueden afectar a las capacidades deexplotacin y exploracin en un contexto de distritoindustrial. Despus hemos realizado dos estudiosempricos a partir de los datos de una encuesta sobreuna muestra de empresas de los distritos de la cer-mica y mueble valencianos. El primero de ellos pre-tende comprobar la existencia de diferencias signi-cativas en los valores de Capital Social entre ambas

21

Capital social e innovacin enlos distritos industriales. Una aplicacin a

los casos de la cermica y del mueble

F. XAVIER MOLINA MORALESM. NGELES ARES VZQUEZ

CARLOS A. MOLINA PUERTASUniversitat Jaume I

E aglomeraciones territoriales. Por otro lado, el segun-do estudio tiene como objetivo analizar si diferentesdesarrollos de capital social condicionan el tipo deinnovaciones radical o incremental que realizanlas empresas pertenecientes a ambos distritos. Porltimo, partiendo de los resultados de dichos estudiosintentaremos explicar las razones que subyacen enlas limitaciones de las empresas del distrito y msan, trataremos de explicar cmo estas empresaspueden desarrollar estrategias para superar estas li-mitaciones y pueden dar respuesta a los cambios ex-ternos radicales.

EL CAPITAL SOCIALEN LOS DISTRITOS INDUSTIALES

El concepto de distrito industrial se ha denidotradicionalmente como una entidad socioeconmicaque se caracteriza por la presencia activa de una co-munidad de personas y una poblacin de empresasen un rea natural e histricamente delimitada (Be-cattini, 1990: 39). El distrito industrial asume la exis-tencia de una poblacin de empresas que se especia-lizan en una o ms fases del proceso productivo. Secaracteriza por ser un grupo de empresas trabajandoconjuntamente donde existe una divisin del trabajoms interempresas que intraempresa. Adems,existe un entramado institucional, pblico y privadoque ofrecen lo que Brusco (1990) denomina servi-cios reales.

Los principios organizativos en los que se basanlos distritos del suroeste de Alemania y la zona nor-este de Italia, aunque posean caractersticas espec-

cas, as como las actividades econmicas de mbitoregional (p.e. Escandinavia) o local, como por ejem-plo en Silicon Valley (Estados Unidos) demuestra lanaturaleza universal del fenmeno. Dentro de Espa-a, la Comunidad Valenciana junto con Catalua,Madrid o el Pas Vasco se caracteriza por una impor-tante presencia de este tipo de aglomeraciones em-presariales, siendo los mas importantes: Cermica(Plana de Castell y LAlcalaten), mueble y madera(Valencia LHortaSud y Baix Maestrat), el calzado(Vinalop), el textil (lAlcoiaComptat) y el juguete(Foia de Castalla).

Una primera justicacin de los benecios quelos distritos industriales proporcionaban a las empre-sas son las economas Marshallianas o de aglomera-cin. El autor del concepto original de Distrito Indus-trial, Marshall (1925), identic un tipo de econom-as externas que se centran en los benecios obteni-dos por las empresas individuales derivadas del in-cremento en la dotacin de factores comunes que in-cluyen: los recursos humanos cualicados, provee-dores especializados y spillovers tecnolgicos(Krugman, 1991). Igualmente, el concepto Marsha-lliano de la atmsfera industrial puede traducirse co-mo la existencia de recursos intangibles basados enla experiencia, el conocimiento y en la informacin,que son comunes a las empresas del distrito. En ge-neral, diversos investigadores argumentan que lasaglomeraciones territoriales benecian a las empre-sas en forma de externalidades de carcter intangibleo untraded interdependence (Storper y Scott, 1989;Storper, 1992).

Otros autores enfatizan la superioridad de estaforma de organizacin industrial sobre las grandesempresas de produccin masiva e integracin verti-cal (Piore y Sabel, 1984; Best, 1990). Sin embargo,tal y como han sealado Harrison (1991), Crewe(1996), Russo (1997), o Paniccia (1998), la ventajams importante de los distritos industriales reside,no tanto en las economas de aglomeracin comoen la existencia de una comunidad de personas. Elconocimiento mutuo, las relaciones comercialescontinuas y la experiencia fomentan la conanzarelacional (Harrison, 1991; Russo, 1997; Paniccia,1998).

En el contexto de nuestro trabajo entendemos lanocin de distrito en un sentido amplio, como un es-pacio fsico y relacional donde se generan externali-dades para las empresas. Las concretamos en las si-guientes armaciones: (1) El valor crtico de los dis-tritos est ms en los recursos sociales o relacionalesque en las externalidades tangibles o en las infraes-tructuras fsicas. (2) El contacto cara a cara y la pro-ximidad fsica entre las empresas y las personas faci-lita la interaccin y la transmisin de recursos y co-nocimiento, que resultara difcil de conseguir conrelaciones a larga distancia. (3) El mapa de los parti-cipantes en los distritos incluye como actores princi-pales no slo las empresas nales, sino los proveedo-res de los distintivos productos y servicios interme-dios y un amplio conjunto de instituciones (Univer-sidades, asociaciones empresariales, agentes de pol-tica industrial y otras instituciones locales o regiona-les).

22

Comit Econmic i Social de la Comunitat Valenciana

Fuente: Boix y Galleto (2004)

Figura 1. MAPA DE LOS DISTRITOS INDUSTRIALES EN ESPAA

EL DISTRITO INDUSTRIALCOMO RED SOCIAL

Tal y como recuerda Piore (1990), la metfora dela red ha sido utilizada frecuentemente para caracte-rizar las relaciones entre las unidades productivasdentro del distrito, donde la proximidad geogrcaes un rasgo caracterstico. Adems de esto, el uso deconceptos tales como el arraigo (embeddedness) y elcapital social se han generalizado rpidamente en laliteratura, principalmente como consecuencia del ca-rcter inherentemente espacial de estos trminos (Oi-nas, 1998). De hecho, a pesar de la existencia de unainteraccin de larga distancia, muchos de los contac-tos, especialmente los de naturaleza informal, se en-cuentran a una distancia fsica reducida del actor(Malecki, 1995).

Consideramos la identicacin del distrito indus-trial como una red social, como una cuestin prelimi-nar a la hora de aplicar el concepto capital social enel contexto de la aglomeracin empresarial. El con-cepto de Capital Social est asociado a la estructuray al contenido de las relaciones y sus posibles conse-cuencias han sido analizadas desde diferentes nivelesde relaciones, incluyendo las individuales, empresa-riales, regionales o incluso nacionales. Trigilia(2001), rerindose al nivel agregado, arma que undeterminado contexto territorial posee ms o menoscapital social segn el grado en que las personas o laspoblaciones de una misma rea, estn relacionadas ycomprometidas en sus redes de relaciones. Las em-presas se arraigan de diferentes maneras a diferentesgrupos de organizaciones, lo que les supone tantooportunidades como restricciones.

Lo que hace que el nivel regional sea clave es quelos factores relacionados con el espacio y la proximi-dad contribuyen a generar el conocimiento tcito y lacapacidad de aprendizaje que apoya a la innovacin(Maskell y Malmberg, 1999). Las alianzas en estecontexto, deben de ser entendidas como un mecanis-mo para desarrollar las relaciones cooperativas den-tro de una amplia red social de actores, donde se in-cluyen trabajadores y directivos, y tambin, un am-plio nmero de recursos sociales de ayuda al proce-so de innovacin. (Asheim, 1996). Adems, la proxi-midad fsica facilita las relaciones cara a cara, lasinteracciones frecuentes y cercanas. Las empresasdentro de un mismo distrito, suelen compartir unamisma cultura, que puede actuar de manera que faci-lite el proceso de aprendizaje social. Los diversos es-tudios realizados muestran como tales organizacio-nes construyen un cdigo de comunicacin y lengua-je comn que utilizan en sus interacciones a lo largodel tiempo. Finalmente, estas interacciones estn

apoyadas por las instituciones regionales, que ayu-dan a generar y reforzar las reglas y convencionesque regulan el comportamiento de las empresas loca-les. En resumen, la razn por la que estas empresaspueden desaar la superioridad de las grandes em-presas reside en las relaciones de conanza y colabo-racin, el conocimiento tcito y codicado y la ayu-da de las instituciones locales (Stame, 2001).

Al conceptualizar estas caractersticas, los diver-sos autores estn de acuerdo en considerar que los dis-tritos industriales pueden ser identicados como unared densa o cohesiva de vnculos fuertes. La perspec-tiva tradicional del Capital Social (Coleman, 1990)acenta los efectos positivos de una estructura densa,al generar normas sociales y sanciones que promue-ven la conanza y el intercambio cooperativo. Si-guiendo con esta aproximacin la perspectiva de losvnculos fuertes (strong ties) sugiere la existencia dedos ventajas principales. En primer lugar, los vnculosfuertes estn asociados al intercambio de informacinde alta calidad y del conocimiento tcito. Adems, sir-ven como mecanismo de control para gobernar las re-laciones entre socios (Uzzi, 1996). Por lo tanto, las ca-ractersticas de estas redes son idneas para explotarlas oportunidades ya existentes, compartiendo infor-macin y conocimiento en los intercambios coopera-tivos (ver como ejemplo: Rowley et al., 2000).

CAPITAL SOCIAL E INNOVACIN

La innovacin vara signicativamente entre lasempresas (Cohen y Levinthal, 1990; Dosi, 1988) yprobablemente es el mejor indicador de la creacinde valor (Hitt et al., 1996). La innovacin puede en-tenderse como la conversin del conocimiento ennuevos productos, servicios o procesos, o bien cam-bios signicativos en los existentes, para ser introdu-cidos en el mercado. Ms especcamente, la inno-vacin y las capacidades de las empresas para inno-var, se pueden asociar con la capacidad para combi-nar e intercambiar recursos de conocimiento (Kanter,1988; Kogut y Zander, 1992).

Las innovaciones radicales requieren la combi-nacin de piezas de conocimiento previamente des-conectadas, mientras que las innovaciones gradualeso incrementales estn basadas en nuevas distincionesconceptuales, o nuevas maneras de combinar, ele-mentos que puede que estn ya previamente asocia-dos (Nahapiet y Ghoshal, 1998). En cualquier caso,si las piezas de conocimiento que han de ser combi-nadas residen en diferentes partes, el intercambio deinformacin y recursos se convierte en un requisitopara la creacin de conocimiento (Cabrera y Cabre-ra, 2002).

23

Capital social e innovacin en los distritos industriales. Una aplicacin a los casos de la cermica y del mueble


24

Sin duda, el conocimiento proviene de fuentestanto internas como externas a la organizacin. Sinembargo, la literatura ms reciente en estrategia e in-novacin, ha enfatizado la importancia de los facto-res externos a la empresa. Estos factores se reeren alas externalidades positivas que las empresas recibenen trminos de conocimiento del entorno en cualellas operan. Particularmente, las relaciones interor-ganizativas pueden crear oportunidades para la ad-quisicin y explotacin de conocimiento (Dyer ySingh, 1998; Lane y Lubatkin, 1998).

Como ha sido argumentado en trabajos previos,el intercambio y combinacin de recursos est aso-ciado con las caractersticas de las interacciones ex-ternas que la empresa mantiene con otros actores dela red social. La perspectiva del arraigo (embedded-ness) percibe la accin econmica como una red devnculos que las empresas mantienen, incluyendo enestas redes a los actores con relaciones que no son demercado (Oliver, 1996). De hecho, la red social derelaciones penetra irregularmente en los diferentessectores de la vida econmica (Granovetter, 1985).

Como una extensin de este punto de vista unaempresa inserta en las estructuras sociales posee unadotacin de capital social. En conclusin, la cuestinclave es la consideracin de que el Capital Social sedene como una red de relaciones que constituye unrecurso valioso para las empresas. De hecho, los vn-culos pueden proveer de una informacin alta cali-dad y de acceso a nuevas oportunidades.

Las redes sociales hacen posible la circulacin dela informacin y de generacin de conanza, produ-ciendo consecuencias econmicas porqu favorecenlos intercambios entre empresas (Gambetta, 1988).La informacin y la conanza son cualidades que de-ben restringir el oportunismo como recurso al enga-o o fraude en los negocios (Trigilia, 2001). Ms anla posesin de Capital Social puede reducir los cos-tes de transaccin al reducir la incertidumbre (Dosi,1988).

Desde la perspectiva del Capital Social se distin-guen dos dimensiones de las redes sociales. Una re-lacional, referida a la fortaleza de la relacin, y otra,la dimensin estructural referida a la densidad, estoes, la existencia o no de huecos estructurales.

Granovetter (1973) ha sealado que la fortalezade los vnculos es una combinacin probablementelineal de la cantidad de tiempo, intensidad emocio-nal, intimidad (conanza mutua) y de los serviciosrecprocos que caracterizan al vnculo. La frecuenciaha sido medida de muchas maneras (Marsden yCampbell, 1984), y nos indica el nmero de vecesque el un actor (empresa) ha contactado con otro ac-tor (McEvily yZaheer, 1999). La intimidad, tambin

mide la fortaleza del vnculo y se reere al grado decercana o familiaridad (closeness) de las empresas asus contactos en trminos de intensidad emocional(Brown y Konrad, 2001).

Por otra parte, el argumento de los huecos estruc-turales dene el Capital Social en trminos de venta-jas en informacin y control del intermediador (bro-ker) en las relaciones entre actores o grupos de acto-res desconectados entre s. El hueco estructural esuna oportunidad que un actor tiene de negociar conlos ujos de informacin y de controlar los proyec-tos que realizan las personas que estn en los extre-mos opuestos de la red social.

Burt (1992) arma que ms que la fortaleza o de-bilidad del vnculo, lo que de verdad determina supotencial de informacin es el hecho de si existenhuecos estructurales entre el actor focal y sus contac-tos. En otras palabras, el agente causal que determi-na si un vnculo proveer o no de informacin yoportunidades es el grado en que ste es no redun-dante (McEvily y Zaheer, 1999).

A los efectos de nuestro trabajo denimos la re-dundancia como el grado en que los contactos en lared de la empresa estn conectados entre s. Por lotanto le damos un signicado relacionado con el con-cepto de los huecos estructurales, como se corres-ponde al que le da literatura (entre otros: Burt, 1992;Rowley et al., 2000, McEvily y Zaheer, 1999). As,las empresas bsicamente ganan acceso las fuentesde informacin no redundantes a travs de los hue-cos estructurales.

Figura 2. LOS HUECOS ESTRUCTURALESEN LOS DISTRITOS INDUSTRIALES

Fuente: Elaboracin propia

En nuestra opinin y en lnea con la investigacinprevia (Rowley et al., 2000; Gargiulo y Benassi,2000) no consideramos ningn tipo de red social co-mo mejor que otro, sino que depender de la estrate-gia perseguida por la organizacin. Los vnculos d-


25

biles y huecos estructurales bridging capital ser-an apropiados para explorar conocimiento nuevo yexclusivo, mientras que vnculos fuertes y la red den-

sa bonded capital lo sera para obtener informa-cin de alta calidad y conocimiento tcito adecuadospara las actividades de explotacin.

Figura 3. EL CAPITAL SOCIAL EN LOS DISTRITOS INDUSTRIALES

(Coleman, 1990; Krackhardt, 1992; Uzzi, 1996,1997; Hansen, 1999; Borgatti y Cross, 2003).

Relaciones frecuentes y redundantes. Valores y normas comunes

Informacin de elevada calidad y transmisinde conocimiento tcito.

Crea conanza, reciprocidad, etc.

en la capacidad de explotacin delas empresas. Frente a las innovaciones

y tecnologas ya existentes permiteuna mejora continua.

Hablaramos de una mejor adecuacina las innovaciones incrementales

(Burt, 1992; McEvily y Zaheer, 1999;Granovetter, 1973).

Relaciones no redundantes e infrecuentes.Huecos estructurales.

Investigacin, experimentacin, creacinde competencias.

Recursos nuevos e nicos. Genera conocimiento y oportunidades

exclusivas y nuevas.

en la capacidad de exploracinde la empresa: permite el acceso a nuevas

tecnologas e innovaciones.Hablaramos de innovaciones radicales.

Autores

Caracterizacin

Resultados

Posibles beneficios


BRIDGING CAPITAL BONDED CAPITAL

MODELO TERICO E HIPTESIS

Una vez planteado el marco terico del trabajovamos a denir las distintas hiptesis planteadas. Enprimer lugar, pretendemos analizar si los distritos in-dustriales disponen de diferentes desarrollos de sucapital social. Es decir, a partir del anlisis de dosaglomeraciones territoriales como el distrito indus-trial de la cermica y del mueble valencianos estu-diaremos si hay importantes disparidades en el gradode densidad y fortaleza de sus redes sociales. Paraello realizaremos un primer estudio emprico utili-zando como modelo estadstico una prueba T de Stu-dent para la igualdad de medias que nos permitircomprobar la existencia de diferencias signicativasen las medias de las variables que conforman el con-cepto de Capital Social en relacin a muestras inde-pendientes de ambos distritos.

En segundo lugar, analizaremos como inuyen

las distintas variables de Capital Social en la genera-cin de innovaciones radicales o incrementales. Portanto, teniendo en cuenta el esquema terico antespropuesto, el distrito industrial con redes densas yvnculos fuertes (bonded capital) incrementar lascapacidades de explotacin de sus empresas frente alas innovaciones y tecnologas ya existentes (innova-ciones incrementales), mientras que el distrito conredes dispersas y vnculos dbiles (bridging capital)incrementar la capacidad de exploracin de las em-presas, permitiendo el acceso a nuevas tecnologas einnovaciones (innovacin radical).

Para contrastar las hiptesis planteadas realizare-mos un segundo estudio emprico a partir de un mo-delo de regresin lineal mltiple. Previamente con elobjeto de obtener una agregacin y normalizacin delas variables de Capital Social y evitar posibles pro-blemas de colinealidad realizaremos un anlisis fac-torial de componentes principales.


26

METODOLOGADE LA INVESTIGACIN

La investigacin que realizamos en este trabajose ha centrado en una muestra representativa de lasempresas pertenecientes al distrito industrial de lacermica de Castelln y al distrito industrial delmueble de Valencia en base a los censos de las aso-ciaciones empresariales correspondientes (ASCER yFEVAMA).

El trabajo de campo se realiz por una empresaespecializada a travs de entrevistas personales conlos directivos o con la persona responsable de lasempresas de la muestra anterior desde nales de2006 a mediados del 2007. Esta fuente de informa-cin fue complementada con la base de datos SABI.El estudio de campo permiti obtener 219 cuestiona-rios, 118 de empresas cermicas y 101 de empresaspertenecientes al distrito del mueble.

El cuestionario fue diseado minuciosamenteatendiendo a las proposiciones tericas de nuestra in-vestigacin e inclua preguntas de valoracin, utili-zando una escala tipo Likert 17 (1 total desacuerdoy 7 total acuerdo) donde se presentaba una arma-cin seguida de las alternativas de respuesta que elentrevistado deba valorar, junto con preguntas decarcter cuantitativo.

Las variables utilizadas para medir el Capital So-cial no son directamente observables, por lo que eranecesario hacerlas operativas mediante indicadores oescalas de medida. Esto implicaba realizar un posi-cionamiento terico del concepto, una determinacinde sus dimensiones y la eleccin de los indicadores

observables que formarn la escala de medida (La-zarsfeld, 1965). En este sentido las variables utiliza-das para medir el Capital Social en nuestro estudioson:

Pertenencia al distrito: para poder discriminar lasempresas que pertenecen o no al distrito hemos utili-zado la variable de pertenencia al distrito. En nuestrocaso hemos optado por un mtodo de carcter subjeti-vo y no objetivo, donde es la propia empresa la queresponde sobre su pertenencia o no. Pensamos que es-te mtodo se ajusta mejor a la idea de sentimiento depertenencia de Becattini (1979) como criterio sociol-gico de identicacin. La variable de pertenencia sepresenta entonces como una variable dicotmica devalor 0 (no pertenencia al distrito) y 1 (pertenencia).

Densidad de red: la dimensin estructural de lared la hemos analizado a partir de una serie de temsdonde se solicita que se indique el principal origende informacin y conocimiento para las empresasredundancia (Aldricich et al., 1986; McEvily y Za-heer, 1999), grado de interconexin de la red (Burt,1992 y Rowley et al., 2000) o dependencia.

La fortaleza de los vnculos: Granovetter (1973:1361) dene la fortaleza de los vnculos (strength ofthe ties) como una combinacin probablemente linealde la cantidad de tiempo, la intensidad emocional, laintimidad, la mutua condencia y los servicios mutuosque caracterizan al vinculo. La intimidad y la frecuen-cia son los indicadores que suelen utilizarse para me-dir la fortaleza de los vnculos. En relacin a la inti-midad hemos propuesto diversos tems: grado en quelas relaciones son afectivas o el grado en que las rela-ciones se basan en objetivos y nes comunes. Por otro

Las redes sociales de los DI difierenen grado de densidad y fortaleza ESTUDIO EMPRICO I

Figura 4. MODELO TERICO E HIPTESIS.

H1 El bonded capital de la empresa estar asociado

con sus innovaciones incrementalesH2

El bridging capital de la empresa estar asociadocon sus innovaciones radicales

H3 ESTUDIO EMPRICO II



27

lado, la frecuencia indica el nmero de veces que unapersona (unidad) ha tenido contacto con otra (McE-vily y Zaheer, 1999). Hemos incluido tambin otrofactor que tambin nos puede indicar la fortaleza delos vnculos. Se trata del grado en que los directivos,tcnicos o empleados han trabajado con anterioridaden otras empresas de la zona del distrito.

Normas y valores comunes: los intercambios en-tre los actores se rigen por determinadas normas yvalores conceptualizados de diversas maneras. He-mos utilizado varios tems para hacer operativa estavariable: la conanza (Tsai y Ghoshal, 1998), la re-putacin, la reciprocidad, la penalizacin de loscomportamientos oportunistas y por ltimo, la reso-lucin de conictos sin recurrir a los procedimientosjudiciales y la regulacin no contractual de los inter-cambios entre las empresas.

Riqueza del intercambio: tanto la informacin decalidad como el conocimiento tcito se entiendenque benecian a la organizacin en diversos aspec-tos (Uzzi, 1997), ayuda a la resolucin de los proble-mas y mejora del aprendizaje organizativo.

Benecios, recursos nuevos y exclusivos: Se ree-ren a un conjunto de inputs (conocimiento, informa-cin, recursos tangibles, ideas, oportunidades) quepresentan cierta novedad y que su empresa puede dis-poner con cierto grado de exclusividad. Con esta va-riable se pretende valorar los recursos externos que re-cibe la empresa y el grado en que estos pueden consi-derarse como nuevos y exclusivos. El grupo de temspropuestos tratan de reejar las ventajas propuestaspor Burt (1992) para los huecos estructurales opor-tunidad temporal de la informacin, importancia de lainformacin y facilidad de acceso.

Compromiso con las Instituciones Locales: Estavariable hace referencia a la intensidad de la vincu-lacin entre la empresas y las instituciones localesasociaciones empresariales, centros de formacin einvestigacin e instituciones de la AdministracinPblica. Para medir esta variable hemos confeccio-nado una serie de tems: nmero de cargos o posicio-nes destacadas en las asociaciones, importancia queconcede la empresa a estas relaciones en lo referentea la obtencin de informacin y conocimiento e in-novacin en la empresa.

En relacin a las variables dependientes de nues-tro modelo hemos denido las siguientes:

Innovaciones radicales: Una innovacin radicales un producto, proceso o servicio nuevo que ofrecepotenciales mejoras signicativas en las prestacionesy coste. Este tipo de innovacin genera un cambiodrstico en los procesos, productos, o servicios trans-formando los mercados o industrias existentes o cre-ando otros nuevos. Para medir esta variable hemos

propuesto el nmero de innovaciones radicales deproducto, proceso o servicio realizadas por cada em-presa en los ltimos 5 aos.

Innovaciones incrementales: una innovacin in-cremental se considera cualquier modicacin enproducto, proceso o servicio que supone mejoras enlas prestaciones, en el coste, pero que no supone unmercado o negocio nuevo, ni son cambios sustancia-les de los actuales. Para medir esta variable hemospropuesto el nmero de innovaciones incrementalesde producto, proceso o servicio realizadas por cadaempresa en los ltimos 5 aos.

Por ltimo para completar el modelo, hemos con-siderado la inclusin de una variable de control. Unavariable de control es aquella que sin haber sido hipo-tetizada podemos esperar que tengan un cierto gradode capacidad explicativa de la variable dependiente. Suinclusin en el modelo garantiza el aislamiento delefecto de las variables independientes sobre las que he-mos establecido las hiptesis. El tamao de la empre-sa es una variable que resulta recurrente como control.Se pueden consultar multitud de trabajos que relacio-nan el tamao de la empresa con la innovacin: Ka-mien y Schwarz (1975; 1882) o Acs y Audrestsch(1991), por la que podemos esperar que las empresasde mayor tamao puedan tener mayor cantidad de in-novaciones. Es habitual hacer operativo el tamao me-diante el nmero de empleados. En nuestro caso hemosutilizado el logaritmo del nmero de empleados con elobjetivo de suavizar (smoothing) la variable.

OBJETO DE ESTUDIO

El distrito cermicoLa industria cermica incluye la produccin de

pavimento y revestimiento cermico, piezas decora-tivas, esmaltes y fritas, maquinaria y equipamiento yotras actividades relacionadas con el proceso cermi-co. Se trata de una industria distribuida mayoritaria-mente en concentraciones geogrcas del tipo de losdistritos en todo el mundo: China, Espaa, Italia,Brasil, Portugal y otros.

El distrito espaol se encuentra localizado en laprovincia de Castell y en particular en las comarcasde la Plana Alta; la Plana Baixa y LAlcalaten. Estarea con un radio de no ms de 20 kilmetros con-centra ms del 90% de la produccin espaola debaldosas cermicas.

El distrito del muebleLa industria del mueble est concentrada en unos

pocos pases que suponen una alta cuota de mercado.Se puede decir que el mapa mundial de la industria pre-senta una doble localizacin. Por una parte, los pases


28

desarrollados que producen y consumen muebles. Dehecho, en Europa se puede encontrar un sector fuertede muebles, no slo en Italia o Espaa sino tambin enAlemania, Francia o Escandinavia. Por otro lado,emergen los pases en vas de desarrollo que han mejo-rado signicativamente sus posiciones en los merca-dos, con pases como China, Indonesia o Mjico queestn aumentado sus exportaciones signicativamente.

En la Comunidad Valenciana existen dos distritosdel mueble. El primero abarca las comarcas de L-Horta de Valncia. Este distrito incluye todas las ac-tividades relacionadas con la produccin de mueblesy es el centro ms signicativo a nivel regional, su-poniendo el 60% del total de las empresas en estesector. Un segundo distrito se puede identicar en lacomarca del Baix Maestrat. ste se sita en el norte,junto a Catalunya. De hecho, existen importantes in-terconexiones entre este ltimo con otro situado alotro lado, denominado de la Snia. En total los dosdistritos valencianos tienen ms de 4.000 empresas yuna ocupacin cercana a los 45.000 trabajadores.

RESULTADOS DEL ESTUDIOEMPRICO

ESTUDIO EMPRICO IEl estudio emprico 1 hace referencia a la hipte-

sis H1 de nuestro trabajo. Para contrastar en que me-

dida hay diferencias signicativas en las variables deCapital Social entre ambos distritos industriales he-mos realizado la prueba T de Student para la igual-dad de medias para muestras independientes utili-zando el programa estadstico SPSS en su versin15.0. Al mismo tiempo hemos calculado el estadsti-co Alfa de Cronbach para analizar la consistencia in-terna de la escala de medida a travs del clculo dela correlacin entre los tems que la forman. Su valoroscilar entre 0 y 1, donde 0 indica ausencia de co-rrelacin y valores cercanos a 1 mayor correlacin.En nuestro caso, podemos concluir que globalmentelas escalas de medida de las variables analizadas pre-sentan una elevada abilidad en su consistencia in-terna, ya que todas ellas alcanzan un Alfa de Cron-bach superior a 0,60. Por otro lado al realizar un an-lisis de las diferencias de medias entre las variablesde Capital Social de ambos distritos podemos obser-var diferencias signicativas en los valores relativosa pertenencia, densidad de red, fortaleza del vnculoy riqueza del intercambio. Es decir, el distrito cer-mico presenta un desarrollo superior de bonded so-cial capital con relacin al distrito del mueble, te-niendo una mayor presencia en aquel las redes den-sas con vnculos fuertes.

ESTUDIO EMPRICO IIEste estudio pretende contrastar las hiptesis H2

y H3 de nuestro anlisis. En este modelo analizare-

Figura 5. RESULTADOS ESTUDIO EMPRICO I.

4,151(0,000)2,477

(0,014)4,704

(0,000)3,567

(0,000)1,152

(0,251)1,914(0,57)1,577

(0,117)

PERTENENCIA

DENSIDAD DE LA RED (0,66)*

FORTALEZA DEL VCULO (0,69)*

RIQUEZA DEL INTERCAMBIO (0,81)*

NORMAS Y VALORES COMUNES (0,61)*

BENEFICIOS, RECURSOS NUEVOS Y EXCLUSIVOS (0,85)*

COMPROMISO CON LAS INSTITUCIONES LOCALES (0,86)*

1,47

1,05

1,35

1,36

1,05

1,34

1,71

5,54

5,17

3,56

4,12

4,15

3,85

3,89

1,01

0,76

1,00

1,00

0,77

0,88

1,26

6,26

5,48

4,33

4,70

4,29

4,15

4,21

VARIABLES DE CAPITAL SOCIAL Cermica (n1)

Media DT Media DT

Mueble (n2)T de Student

y sig.

Fuente: Elaboracin propia*Coeciente Alfa de CronbachN=219, n1=118, n2=101Intervalo de conanza del 95%


29

mos en que medida las variables de capital social in-uyen sobre el volumen de innovacin radical o in-cremental de las empresas. As plantearemos dosmodelos de regresin lineal mltiple, uno utilizandocomo variable dependiente la innovacin radical yotro la innovacin incremental.

Previamente a la aplicacin del modelo de regre-sin y con el objeto de evitar posibles correlacionesentre los tems que conforman las distintas variablesde capital social y conrmar su capacidad explica-tiva hemos llevado a cabo un anlisis factorial decomponentes principales. A modo de sntesis recor-demos que el anlisis de componentes principalestiene como objetivo tomar p variables y encontrarcombinaciones lineales que permitan producir com-ponentes que no estn correlacionados, pero que jus-tiquen tanta variacin como sea posible de las p va-riables. La falta de correlacin es una propiedad tilporque nos indica que los ndices estn midiendo di-ferentes dimensiones de los datos. Antes de realizarel anlisis factorial conviene contrastar mediante laprueba de esfericidad de Barlett si es o no apropia-do someter el modelo al proceso de factorizacin. Ennuestro caso el valor de la prueba de Barlett resultan-te es una Chicuadrado de 1.533,200, que con 120

grados de libertad es signicativo al 0,0001. Estopermite rechazar la hiptesis nula de que las varia-bles utilizadas no se correlacionan en la poblacin.Por otra parte, hemos utilizado la medida de adecua-cin muestral de KaiserMeyerOlkin (KMO), quemide la inodiedad de los datos para realizar un anli-sis factorial comparando los valores de los coecien-tes de correlacin observados con los coecientes decorrelacin parcial. En nuestro caso el valor de dichoestadstico es 0,836 que podemos considerarlo unbuen resultado (Kaiser, 1974)

Por ltimo para poder obtener una adecuada in-terpretacin de los datos ha sido necesario llevar acabo una rotacin de componentes a partir del crite-rio Varimax. La solucin obtenida permite obtenercinco componentes puntaciones factoriales delCapital Social, con los que trabajaremos en la regre-sin lineal mltiple como sustitucin de las mediasmuestrales de las variables originales.

En denitiva, conformaremos dos modelos de re-gresin lineal mltiple uno donde la variable depen-diente es la innovacin radical y otro donde la varia-ble dependiente es la innovacin incremental. Enambos modelos utilizaremos como variables inde-pendientes por una parte los Benecios, Recursos

INDUSTRIA

DIMENSIN

Fuente. Elaboracin propia

INNOVACIN INCREMENTAL

INNOVACIN RADICAL

BONDED CAPITAL

BRIDGING CAPITAL

(+ / )

(+ / )

Figura 6: HIPTESIS ESTUDIO EMPRICO II

H2 El grado de densidad y fortaleza de la red social (bonded capital) de la empresa estar asociadocon sus innovaciones incrementales.H3 El grado de dispersin y debilidad de la red social (bridging capital) de la empresa estar asociado con sus innovaciones radicales.


30

Nuevos y Exclusivos (BENENEEX) y el Compro-miso con las Instituciones Locales (INSTILOCA)como medida del Bridging Social Capital y la Ri-queza del Intercambio (RIQUINTER), la Densidadde Red (DENSIRED) y las Normas y Valores Comu-nes (NORYVAL) como medida del Bonded SocialCapital. Incluiremos como variables de control el ta-mao de la empresa (NUEMPLE) y una variable di-cotmica SECTOR que diferenciara a las empresasen funcin del distrito de pertenencia.

A continuacin se muestra el resultado de este se-gundo estudio emprico. Como observamos la bon-dad del ajuste del modelo podemos considerarla comoadecuada, ya que el coeciente de determinacin tie-ne un valor de 0,16 y 0,19 respectivamente, lo que im-plica que las variables independientes del modelo tie-nen un porcentaje explicativo de la innovacin relati-vamente aceptable. Por otro lado el estadstico F nospermite armar en ambos casos que existe una rela-cin lineal signicativa entre las variables (p


31

pesar de reconocer los efectos positivos de las aglo-meraciones territoriales densas podemos advertir unaserie de limitaciones y riesgos. En una red densa, al-guna de las relaciones entre los participantes son re-dundantes, por lo tanto, las empresas pueden tenerproblemas para acceder a informacin nueva y nicay slo podrn obtener unos benecios limitados de ladiversidad de informacin. Es decir, algunas empre-sas pueden encontrar dicultades para enfrentarse alos cambios externos, sobre todo en el caso de cam-bios tecnolgicos radicales. De hecho, las activida-des de exploracin que permiten el acceso a nuevastecnologas implican un alto nivel de incertidumbrecon respecto al valor de los resultados de una nuevaactividad. Las empresas dentro del distrito se enfren-tan a los costes de bsqueda y el anlisis de la nuevainformacin y de las nuevas oportunidades. Esta li-mitacin de las empresas dentro del cluster territorialse puede justicar tericamente a partir de la pers-pectiva de los vnculos dbiles (weak ties) y los hue-cos estructurales (estructural holes). Esta perspecti-va supone un punto de vista alternativo haciendo hin-capi en los benecios derivados de tener acceso a lainformacin diversa y disponer de relaciones comer-ciales poco frecuentes y no redundantes (bridgingcapital). Las proposiciones que se derivan de nuestrotrabajo apoyan a aquellos autores que consideran po-sible conciliar las perspectivas contradictorias delCapital Social. Esto supone que, tanto la perspectivade explotacin como la de exploracin son tiles, ca-da una para conseguir objetivos estratgicos diferen-tes (Rowley et al., 2000).

De acuerdo con los objetivos de exploracin oexplotacin de las relaciones, se pueden considerardos tipos de requisitos diferentes. Con referencia ala exploracin, las empresas se centran en obtenernueva informacin de diferentes fuentes alternati-vas. Aqu, la informacin es relativamente amplia yde naturaleza general, debido a que el nfasis recaeen la identicacin de las alternativas viables en lu-gar de sobre un entendimiento completo o profundode cmo debe desarrollarse cada innovacin. Conrelacin a la explotacin, el nfasis recae en rear-mar la innovacin existente, para ganar en ecienciaen un rea en particular. Por lo tanto, en un contex-to dinmico, las empresas deberan poseer una mez-cla de ambos tipos de estos vnculos (Rowley et al.,2000).

En denitiva la cuestin radica en como empre-sas redundantemente conectadas puedan tener acce-so a informacin nueva y exclusiva que les permitagenerar innovaciones de tipo radical. En este sentidola posicin intermediadora (broker) que ocupan lasinstituciones locales, pueden proveer a las redes de

conocimiento especco. De hecho estas institucio-nes estn en contacto con diferentes redes o crculosexternos, pero a la vez, estn prximas a las empre-sas del distrito. Como resultado, pueden realizar ac-tividades de exploracin y transferir informacin yconocimiento nuevo y exclusivo. Las institucioneslocales utilizan dos mecanismos para facilitar el co-nocimiento y la innovacin de las empresas y por lotanto, para mejorar su rendimiento. Como agentesintermediarios, facilitan la adquisicin de capacida-des mediante la compilacin y la divulgacin del co-nocimiento y la reduccin de los costes de bsqueda.Por otro lado, al contar con una amplia experienciaobservando a otras organizaciones con problemas si-milares, pueden ofrecer esta experiencia a las empre-sas. (Suhman, 1994). Como consecuencia de esto,las instituciones locales permiten la gestin de la in-novacin facilitando el acceso a la informacin y alos recursos de alta calidad, adquiriendo nuevos re-cursos o ampliando los ya existentes (McEvily y Za-heer, 1999). Por ltimo estas instituciones tambinmitigan los costes de bsqueda asociados a las fuen-tes externas de conocimiento y suponen una crticaexperta y especializada a la adquisicin de capacida-des. Las economas de bsqueda generadas por losagentes intermediarios, se obtienen al disponer deuna red de vnculos extensa que abarca diferentespartes del sistema social. Por lo tanto, en lugar demantener numerosos vnculos en las diferentes par-tes de la red, un actor puede poseer una nica cone-xin con el intermediario y ste le puede proveer deacceso a informacin valiosa sobre capacidadescompetitivas (Galaskiewicz, 1985).

Por otra parte, aunque en nuestro estudio nos he-mos centrado en las instituciones locales, pensamosque otros participantes del distrito pueden desempe-ar el papel de agentes intermediarios respecto a lasredes externas. Este es el caso de las grandes empre-sas. Segn algunos autores (Lazaerson y Lorenzoni,1999), las empresas grandes frecuentemente organi-zan la produccin entre grupos de empresas peque-as, introducen innovaciones tecnolgicas y expan-den los mercados ya existentes.

En denitiva y teniendo en cuenta los resultadosobtenidos en nuestro estudio emprico podemos pre-sentar alguna recomendacin para potenciar lasoportunidades de viabilidad futura de los distritos in-dustriales valencianos. Las empresas deben interac-tuar con las instituciones locales y con otros partici-pantes en el distrito para mejorar las condiciones delentorno local. Las dinmicas entre la formacin deconocimiento tcito y codicado y otros elementosde los procesos de innovacin, necesitan un replante-amiento de los acuerdos institucionales.


32

Por ltimo, las empresas pueden adquirir diferen-tes estrategias para la bsqueda de conocimiento yhabilidades. stas incluyen, entre otras, alianzas es-tratgicas con las instituciones clave para inuir so-bre la educacin y la formacin de futuros investiga-dores, investigaciones en colaboracin con investi-gadores individuales o departamentos de universida-des para tener un acceso privilegiado a la investiga-cin, o nalmente, la creacin de organizaciones h-bridas entre las empresas y las instituciones, paradesarrollar programas de investigacin comunes. Enconclusin, sugerimos la necesidad de desarrollaruna estrategia empresarial distintiva para dar formay explotar de forma ptima los recursos colectivosque proveen las instituciones locales.

BIBLIOGRAFA

Acs, Z.J. y Audretsch, D.B. (1991): Innovation andtechnological change: an overview en Acs, Z.J. yAudretsch, D.B. (Eds.): Innovation and technolog-ical change: An international comparison. Ann ar-bour, MI: University of Michigan Press.

Asheim, B.T. (1996). Industrial districts as learning re-gions: A condition for prosperity? European Plan-ning Studies 4(4): 379400.

Aldrich, H. et al. (1986): Social behaviour and entre-preneurial networks en Ronstadt, R. et al. (Eds):Frontiers of Entrepreneurship Research. BabsonCollege, Wellesley, MA.

Becattini, G. (1990). The Marshallian industrial districtas a socioeconomic notion, in Pyke, F., G. Becat-tini, and W. Sengenberger, eds. Industrial districtsand interrm cooperation in Italy, 3751. Gine-bra: International Institute for Labor Studies.

Becattini, G (1979): Dal settore industriale al distrettoindustriales. Alcune considerazioni sullunita diindagine in economia industriale. Revista di Eco-nomia e Politica Industriale, 1:714

Best, M. (1990). The new competition: Institutions ofindustrial restructuring. Cambridge, MA: HarvardUniversity Press.

Borgatti, S.P. y Cross, R (2003): A relational view ofinformation seeking and learning in social net-works. Management Science, 49: 432446.

Boix, R y Galletto, V. (2004): Identicacin de siste-mas locales de trabajo y distritos industriales enEspaa. MITYC, Secretara General de Industria.

Brown, D.W., y A.M. Konrad. (2001). Granovetterwas right. The importance of weak ties to a con-temporary job search. Group & OrganizationManagement 26: 43462.

Brusco, S. (1990): The idea of the industrial district. Itsgenesis. En F. Pyke, G. Becattini y W. Sengenberg-

er (Eds.). Industrial districts and local economicregeneration: 1019. International Institute for La-bor Studies. Geneva.

Burt, R.S. 1992. Social sructure of competition. InNohria, N., y R.G. Eccles, eds. Networks and or-ganizations: Structure, form and action. Boston,MA: Harvard Business School Press.

Cabrera, A., y E. Cabrera. (2002). Knowledgesharingdilemmas. Organization Studies 23(5): 687710.

Coleman, J.S. (1990). Foundation of social theory.Cambridge, MA: Harvard University Press.

Cohen, W.S., y D. Levinthal. (1990). Absorptive ca-pacity: A new perspective on learning and innova-tion Administrative Science Quarterly 35: 12852.

Crewe, L. (1996). Material culture: Embedded rms,organizational networks and local economic devel-opment of a fashion quarter. Regional Studies 30:25772.

Dyer, J.H., y H. Singh. (1998). The relational view:Cooperation strategy and sources of interorganiza-tional competitive advantage. Academy of Man-agement Review 23: 66079.

Dosi, G. (1988). Sources, procedures and microeco-nomic effects of innovation. Journal of EconomicLiterature 36: 112671.

Gambetta, D. (1988). Trust: Making and breakingcooperation relations. New York: Blackwell.

Gargiulo, M., y M. Benassi. (2000). Trapped in yourown net? Network cohesion, structural holes, andthe adaptation of social capital. Organization Sci-ence 11: 18396.

Galaskiewicz, J. (1985). Social organization of an ur-ban grants economy. Orlando, Fl.: AcademicPress.

Granovetter, M.S. (1973). The strength of weak ties.American Journal of Sociology 78: 136080.

Granovetter, M.S. (1985). Economic action and socialstructure: The problem of embeddedness. Ameri-can Journal of Sociology 91: 481510.

Hansen, M.T. (1999). the searchtransfer problem: Therole of weak ties in sharing knowledge across orga-nizational subunits. Administrative Science Quar-terly, 44: 82111

Harrison, B. (1991). Industrial districts: Old wine innew bottles? Regional Studies 26: 46983.

Hitt, M.A., R.E. Hoskisson, R.A. Johnson, y D.D.Moesel. (1996). The market for corporate controland rm innovation. Academy of ManagementJournal 36: 10841119

Kaiser, H.F. (1974): An index of factorial simplicity.Psychometrika, 39: 3136.

Kamien, M.I. y Schwarz, N.L. (1975). Market struc-ture and innovation a survey. Journal of econom-ics Literature, 13: 137.


33

Greenwhich, CT: JAI Press. Paniccia, I. (1998). One, a hundred, thousands industri-

al districts. Organizational variety of local net-works of small and mediumsized enterprises. Or-ganization Studies 16(4): 66799.

Piore, M. (1990). Work, labor and action: Work expe-rience in a system of exible production. In Pyke,F., G. Becattini, and W. Sengenberger, eds. Indus-trial districts and interrm cooperation in Italy.Geneva: International Institute for Labor Studies,1019.

Piore, M., y C. Sabel. (1984). The second industrial di-vide. Possibilities for prosperity. New York: BasicBooks.

Porter, M.E. (1990). The competitive advantage of thenations. New York: The Free Press.

Rowley, T, D. Behrens, y D. Krackhardt. (2000). Re-dundant governance structures: An analysis ofstructural and relational embeddedness in the steeland semiconductor industries. Strategic Manage-ment Journal 21: 36986.

Russo, M. (1997). Relazioni tra imprese e svolupo lo-cale. Economia e Politica Industriale 93: 10537.

Stame, N. (2001). Local development and communitybased partnerships, OED, Partnership Conference,Papers, July 15. (Draft)

Storper, M. (1992). The limits of the globalization:Technology districts and international trade. Eco-nomic Geography 68: 6093.

Storper, M., y A. Scott. (1989). The Geographicalfoundations and social regulation of exible pro-duction complexes. In Wolch J., and M. Dear, eds.The power of geography: How territory shapes so-cial life and social reproduction. Boston, MA: Un-win and Hyman, 2140.

Suchman, M.C. (1994). On advice of counsel: Lawrms and venture capital funds as information in-termediaries in the structuration of Silicon Valley.Doctoral Dissertation, Stanford University.

Tsai, W. y Ghoshal, S. (1998). Social capital and valuecreation: The role of intrarm networks. Academyof Management Journal, 41 (4): 464478.

Trigilia, C. (2001). Social capital and local develop-ment. European Journal of Social Theory 4(4):42742.

Uzzi, B. (1996). The sources and consequences of em-beddedness for the economic performance of or-ganizations. American Sociological Review 61:67498.

Uzzi, B. (1997). social Structure and competition in in-terrm networks. The paradox of embeddeness.Administrative Science Quarterly, 42: 3567.n

Kanter, R.M. (1988). When a thousand owers bloom:Structural, collective, and social conditions for in-novation in organizations. In Straw, B.M., and L.L.Cummings, eds. Research in organizational be-havior. Greenwich, CT: JAI Press, 169211.

Kogut, B., y U. Zander. (1992). Knowledge of the rm,combinative capacities and replication of technolo-gy. Organization Science 3: 38397.

Krackhardt, D. (1992). The strength of strong ties: theimportance of philos en Nohria, N. y Eccles, R.(Eds). Networks and organizations: Structures,form and action. Harverd Business press, Boston.MA.

Krugman, P. (1991). Geography and trade. Cambrid-ge, MA: MIT Press.

Lane, P.J., y M. Lubatkin. (1998). Relative absorptivecapacity and interorganizational learning. StrategicManagement Journal 19: 46177.

Lazarsfeld, P.F. (1965). De los conceptos a los ndicesempricos en Lazarsfeld, P.F. y Boudon, R. (Eds):Metodologa de las ciencias sociales. 3 edicin,Laia, Barcelona.

Lazerson, M., y G. Lorenzoni. (1999). The rms thatfeed industrial districts: A return to the Italiansource. Industrial and Corporate Change 8:23566.

Malecki, E. (1995). Culture as mediator of global andlocal forces. In Van der Knaap, B., and R. LeHeron, R. eds. Human resources and industrialspaces: A perspective on globalization and local-ization. Chichester: John Wiley & Sons, 10527.

McEvily, B., y A. Zaheer. (1999). Bridging ties: Asource of rm heterogeneity in competitive capa-bilities. Strategic Management Journal 20:113356.

Marshall, A. (1925). Principles of economics (1890).

8th ed., Londres MacmillanMarsden, P., y K.E. Campbell. (1984). Measuring tie

strength. Social Forces 8: 482501.Maskell, P., y A. Malmberg. (1999). Localised learning

and industrial competitiveness. Cambridge Jour-nal of Economics 23: 16785.

Nahapiet, J., y S. Ghoshal. (1998). Social capital, intel-lectual capital, and the organizational advantage.Academy Management Review 23: 24266.

Oinas, P. (1998). The embedded rm?. Prelude for arevived geography of enterprise. Helsinki: Helsin-ki School of Economics and Business Administra-tion.

Oliver, C. (1996). The institutional embeddedness ofeconimic activity. In Baum, J.A.C., and J.E. Sdut-ton, eds. Advances in strategic management.

Documents

Capital Social e Innovación en Distritos Industriales-una Aplicacion a Casos de Ceramica y Mueble