INNOVACIÓN INCREMENTAL VERSUS INNOVACIÓN RADICAL

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INNOVACIÓN INCREMENTAL VERSUS INNOVACIÓN RADICAL: EL CASO DEL
SECTOR MARÍTIMO PORTUARIO ESPAÑOL
Lidia Sánchez Ruiz1,3; Beatriz Blanco Rojo1; Carlos Ángel Pérez Labajos1; Ana
María Serrano Bedia2
1
Grupo I+D+I. Planificación y Gestión Oceánica y Costera
2
3
Grupo I+D+I. Dinámica Estratégica.
Becaria FPU (Formación Profesorado Universitario)
Área Temática: c) Dirección y Organización
Palabras
Clave:
competitividad,
sistema
innovaciones incrementales, Método de Rasch
portuario,
innovaciones
radicales,
INNOVACIÓN INCREMENTAL VERSUS INNOVACIÓN RADICAL: EL CASO DEL
SECTOR MARÍTIMO PORTUARIO ESPAÑOL
Resumen
Los sistemas marítimos portuarios se han convertido en piezas clave para el desarrollo
de los países, actuando como conexión con el resto del mundo y potenciando el
comercio. Su competitividad es clave y ha de asegurarse. A su vez, la innovación es
un factor de apoyo al desarrollo y consecución de los objetivos de competitividad. En
dicho contexto, el objetivo del trabajo es analizar algunos rasgos de la cultura
innovadora de los puertos comerciales españoles, en concreto su comportamiento
respecto a la innovación incremental y a la innovación radical. La información obtenida
mediante encuesta se trata con metodología Rasch.
1. INTRODUCCIÓN
El sistema portuario de cualquier país es un elemento clave para el desarrollo y
crecimiento nacionales ya que actúa como conexión con el resto del mundo y como
elemento potenciador del comercio. Igualmente, cada uno de los puertos que forman
parte del sistema portuario es una pieza clave para el correcto funcionamiento del
conjunto y para el desarrollo de las distintas zonas del país. Por lo tanto, la
competitividad de los sistemas portuarios y, más concretamente, de cada puerto
adquiere especial relevancia.
Por otro lado, en los últimos años, dado el ritmo al que evoluciona todo, la innovación
se ha convertido en un factor clave de apoyo al desarrollo y consecución de los
objetivos de competitividad.
Por este motivo, es interesante analizar el papel de la innovación en los puertos
comerciales españoles. La amplitud del tema hace imposible tratar aquí todos sus
aspectos y, por esa razón, tomando como base un estudio anterior (ver (Blanco et al.
2010) ), nos centramos aquí en analizar el tipo de innovaciones realizadas en los
puertos comerciales españoles, distinguiendo entre innovaciones incrementales e
innovaciones radicales.
Para ello haremos uso de una encuesta que fue respondida por las Autoridades
Portuarias españolas y cuyos datos trataremos con el modelo de Rasch, una
metodología que se está abriendo paso en el campo de Organización y Dirección de
empresas.
2. MARCO TEÓRICO: COMPETITIVIDAD E INNOVACIÓN EN EL SECTOR
PORTUARIO
La competitividad es un concepto de gran amplitud que puede ser analizado desde
múltiples perspectivas. En palabras sencillas podemos decir que la competitividad es
la habilidad para competir. De este modo, una empresa competitiva es aquélla que es
capaz de competir en su mercado y mantenerse en él en una posición ventajosa
respecto al resto de sus competidores.
Esto, implícitamente, nos lleva a otro concepto, ventaja competitiva. Una ventaja
competitiva es una característica de la empresa que la diferencia del resto (bien
porque la tiene sólo ella, bien porque la tiene mejor desarrollada) y le permite situarse
en una posición relativamente superior. Tradicionalmente se han definido dos tipos de
ventaja competitiva que, a su vez, llevan asociada una estrategia competitiva
diferenciada: liderazgo en costes y diferenciación de producto (Porter 1982)
en
(Guerras Martín, Navas López 2007, p.268).
Sin entrar a analizar cada una de dichas estrategias competitivas, sí cabe destacar
que éstas pueden originarse o derivarse tanto de factores externos como de factores
internos a la empresa. Centrándonos en los factores internos, una de las principales
fuentes de ventajas es el correcto uso de los recursos y de las capacidades de la
empresa.
Hill y Jones (2005, p.272) identificaron cuatro factores genéricos de los que depende la
correcta utilización de los recursos y capacidades disponibles, éstos son: eficiencia,
calidad, innovación y capacidad de satisfacción al cliente. Sin restar importancia a los
otros tres factores, a partir de este momento nos centraremos en la innovación. La
velocidad a la que se suceden los cambios en el entorno está provocando que la
innovación no sea una opción, sino una necesidad para las empresas que quieren
mantenerse en el mercado, es decir, que quieren ser competitivas.
Una vez planteada la relación existente entre la competitividad y la innovación,
queremos analizar más profundamente la innovación en un sector concreto, el
portuario, en el que existe una fuerte competencia que fuerza a los puertos a buscar
continuamente mejoras de competitividad.
Durante los últimos años el fuerte crecimiento del comercio y del tráfico de mercancías
a nivel mundial, derivado en gran parte del fenómeno de la globalización, ha hecho
que los sistemas portuarios de los distintos países adquieran mucha importancia ya
que la mayor parte del comercio internacional de mercancías se realiza por vía
marítima.
Ante esta situación los sistemas portuarios en conjunto, y cada uno de los puertos que
lo conforman en particular, han tenido que adaptarse. No sólo tienen que ser capaces
de gestionar la recepción de más buques y de mayor tamaño, sino que tienen que
hacerlo en menor tiempo y compatibilizarlo con la oferta de otros servicios acordes con
los tiempos (gestión electrónica, sistemas de información…). Por lo tanto, los puertos
se ven empujados hacia la innovación. Necesitan ser novedosos puesto que si no lo
consiguen dejarán de ser competitivos y serán expulsados del mercado o, en el mejor
de los casos, marginados a un segmento minúsculo del mismo.
El caso español no es una excepción y también necesita de la innovación para
asegurar su competitividad nacional e internacional. De hecho el sistema portuario
español, desde hace ya varios años, ha mostrado su preocupación e interés en la
innovación, tal y como demuestran la celebración de cursos y seminarios en torno al
tema. Por esta razón el análisis de este campo con mayor profundidad es interesante y
oportuno.
La amplitud del tema hace prácticamente imposible el análisis de todas sus facetas en
un único trabajo. En un estudio anterior (ver (Blanco et al. 2010)) ya se analizó la
importancia de la innovación y de distintas actividades en el ámbito portuario, así como
el esfuerzo realizado en las mismas y los obstáculos encontrados. Por ello, en este
trabajo, intentando analizar otra de las innumerables vertientes del amplio tema de la
innovación, nos centraremos en el análisis del tipo de innovaciones que realizan los
puertos comerciales españoles con mayor frecuencia.
Existen numerosas clasificaciones para el término innovación. Así, sin ánimo de ser
exhaustivos, en función de la naturaleza de la innovación podemos distinguir entre
innovaciones tecnológicas y organizativas (Hidalgo Nuchera, León Serrano & Pavón
Morote 2002, p.55); según el Manual de Oslo distinguimos entre innovaciones de
producto y de proceso (Hidalgo Nuchera, León Serrano & Pavón Morote 2002, p.56); y
en función del modo de desarrollar la innovación diferenciamos las innovaciones
incrementales y las radicales (Hidalgo Nuchera, León Serrano & Pavón Morote 2002,
p.63).
Es precisamente ésta última clasificación la que nos interesa, por lo que vamos a
ampliar la información al respecto. Las innovaciones radicales hacen referencia a la
aplicación completamente nueva de una tecnología o de un proceso que dan lugar a
productos o procesos completamente nuevos. Las innovaciones incrementales, sin
embargo, se refieren a mejoras que se realizan en los productos, procesos o
tecnologías con el objetivo de aumentar sus prestaciones (Hidalgo Nuchera, León
Serrano & Pavón Morote 2002, p.63).
Las principales características de cada tipo de innovación se recogen en el siguiente
cuadro resumen (Hidalgo Nuchera, León Serrano & Pavón Morote 2002, p.63):
Innovaciones incrementales
La demanda del mercado es conocida y
predecible
Rápido reconocimiento y aceptación del
mercado.
Innovaciones radicales
La demanda potencial es grande pero
poco predecible. Elevado riesgo de
fracasar.
No es previsible una reacción imitativa
rápida de la competencia.
Fácilmente adaptable a las ventajas
Pueden exigir unas políticas de marketing,
existentes en el mercado y a la política de
distribución y ventas exclusivas para
distribución.
educar a los consumidores.
La demanda puede no coincidir con los
Encaja en la actual segmentación del
segmentos de mercado establecidos,
mercado y en las políticas de producto.
distorsionando el control de diversas
visiones de la empresa.
3. METODOLOGÍA
Como ya se ha indicado en el apartado anterior, lo que pretendemos averiguar es qué
tipo de innovaciones, radicales o incrementales, se realizan con mayor frecuencia en
el ámbito portuario.
La información se obtuvo a través de un cuestionario. El mismo estaba formado por 15
preguntas, cada una de las cuales se centraba en un aspecto de la innovación
aplicada al sector portuario. El presente trabajo se centra en la pregunta 2 que se
recoge en el anexo 1 y que trata sobre la frecuencia con la que, de acuerdo con la
percepción de las Autoridades Portuarias, se realizaban innovaciones radicales e
incrementales. Se utilizó una escala Likert de 1 a 5, siendo 1 poco frecuente y 5, muy
frecuente.
La población objetivo de la encuesta eran las 28 Autoridades Portuarias españolas.
Éstas se encargan de la gestión de los 44 Puertos de Interés General que integran el
sistema portuario español y dependen, a su vez, del Organismo Público Puertos del
Estado, del Ministerio de Fomento.
El envío de la encuesta se realizó por vía postal durante los meses de julio y agosto de
2009. La encuesta era auto-administrada y, finalmente, fueron 25 las Autoridades
Portuarias que respondieron a la misma, lo que corresponde a una tasa de respuesta
del 89,28 por ciento de la población objetivo.
El método utilizado para el tratamiento de los datos fue el Modelo de Rasch. El método
de Rasch se basa en tres principios de medición: la unidimensionalidad del constructo,
la aditividad y la invarianza. La unidimensionalidad se consigue cuando todos los ítems
se refieren a un único constructo, de tal manera que todos ellos pueden ubicarse en un
mismo continuo lineal junto con los sujetos (Autoridades Portuarias en este caso). La
aditividad, en segundo lugar, garantiza que la distancia entre dos valores consecutivos
de la escala sea siempre la misma, es decir, trabaja con variables de intervalo. La
invarianza, por último, garantiza que los resultados obtenidos del análisis no dependen
de la muestra de sujetos ni de los ítems utilizados.
El Modelo de Rasch cuenta con distintas variantes en función de la tipología de las
preguntas (dicotómicas, politómicas de escala única, politómicas de escala variable…).
En este estudio se utilizó el “Rating Scale Model”, útil cuando todos los ítems
(politómicos) del constructo tienen la misma escala de respuestas (Bond, Fox 2007,
p.123), como es el caso que nos ocupa.
El software informático utilizado para tratar los datos fue el Ministeps en su versión
3.71 (Linacre 2011).
4. RESULTADOS
Para asegurar la consistencia y la validez de las conclusiones que se derivan del
estudio, la primera fase del análisis tiene como objetivo el aseguramiento de la
unidimensionalidad, fiabilidad y validez de los datos de los que partimos. Dedicaremos
los siguientes tres apartados a cada uno de estos propósitos. Posteriormente
analizaremos los resultados.
4.1. FIABILIDAD Y VALIDEZ DE LAS MEDIDAS
El análisis de la validez y la fiabilidad de las medidas se realizó a través de la tabla 3.1.
del Winsteps denominada “Summary Statistics”. A partir de los datos que aparecen en
dicha tabla se ha elaborado la tabla resumen que aparece a continuación (ver tabla 1).
Tabla 1. Medidas de fiabilidad y validez de las medidas
INFIT
OUTFIT
FIABILIDAD CORRELACIÓN
MNSQ ZSTD MNSQ
ZSTD
Sujetos
0,81
-0,5
1,14
-0,4
0,50
1,00
Items
0,87
-0,4
1,14
0,1
0,95
-1,00
La validez global de las medidas viene dada por los índices INFIT y OUTFIT. El índice
INFIT es un estadístico de ajuste más sensible a los valores inesperados próximos al
nivel del sujeto. Mientras que el índice OUTFIT es un estadístico de ajuste que es
más sensible a los valores extremos más alejados del nivel del sujeto (Linacre 2011).
Para ambos estadísticos, se espera que los valores de MNSQ se aproximen a 1, y los
valores de ZSTD se aproximen a cero.
En el caso objeto de estudio, los valores obtenidos se ajustan a los exigidos (Linacre
2011; Oreja 2005; Febles Acosta 2008) en el caso de las medias (MNSQ válido en el
intervalo (0,5 a 1,5)) pero se alejan un poco de lo esperado en el caso de las varianzas
normalizadas (ZSTD próximo a 0), tanto para individuos como para ítems.
En relación a la fiabilidad (Reliability) se puede ver que es aceptable para los ítems,
pero es baja (0,50) en el caso de los sujetos. Unos niveles bajos de fiabilidad para los
sujetos pueden venir dados por una muestra de sujetos con una variabilidad pequeña
en lo que a nivel de habilidad se refiere o por un pequeño número de ítems (Linacre
2011). En nuestro caso podría deberse a ambas cosas (2 items, 25 sujetos).
Dado que no tendría sentido ampliar el número de ítems incluidos, puesto que para
esta clasificación únicamente se distingue entre innovaciones radicales e innovaciones
incrementales, cabe esperar que el problema sea debido a una muestra de sujetos con
poca variabilidad.
Ilustración 1. “Variable Maps”
En el mapa de
variables (ver ilustración 1), obtenido a partir de la tabla 1 del
Winsteps, se aprecia claramente esta segunda situación. La gran mayoría de los
sujetos se encuentran agrupados en torno a dos grandes grupos situados cerca de la
media. Por lo tanto, la corrección de esta desviación vendrá de la mano de una
muestra con mayor variabilidad. Cierto es, no obstante, que el porcentaje de respuesta
de los sujetos fue de un 89% (únicamente no contestaron 3 Autoridades Portuarias), lo
que nos lleva a deducir que probablemente lo necesario para futuros estudios sea
definir la población objetivo de una manera más amplia, incluyendo también a otros
miembros de la Comunidad Portuaria.
En lo que se refiere a la correlación, ésta debe ser 1 para sujetos y -1 para ítems
cuando la información o los datos están completos (Linacre 2011). En el caso que nos
ocupa ambas correlaciones, tanto la de sujetos como la de ítems, presentan los
valores esperados.
4.2. UNIDIMENSIONALIDAD DEL CONSTRUCTO
Una de las condiciones que establece el modelo es la unidimensionalidad, es decir,
que las medidas obtenidas se refieran todas ellas a un único constructo de tal manera
que puedan ubicarse en un único continuo lineal.
El estudio de la unidimensionalidad se hace a través de los datos que presenta la
“Tabla 23: ITEM: dimensionality” que presentamos a continuación.
Ilustración 2. “ITEM: dimensionality”
INPUT: 25 PERSON 2 ITEM REPORTED: 24 PERSON 2 ITEM 4 CATS
MINISTEP 3.72.2
-------------------------------------------------------------------------------Table of STANDARDIZED RESIDUAL variance (in Eigenvalue units)
-- Empirical -Modeled
Total raw variance in observations
=
8.1 100.0%
100.0%
Raw variance explained by measures
=
6.1 75.3%
70.5%
Raw variance explained by persons =
2.2 27.2%
25.5%
Raw Variance explained by items
=
3.9 48.1%
45.0%
Raw unexplained variance (total)
=
2.0 24.7% 100.0%
29.5%
Unexplned variance in 1st contrast =
.1
.8%
3.2%
Unexplned variance in 2nd contrast =
.0
.0%
.0%
De acuerdo con Linacre, la “regla de oro” para determinar la existencia de
unidimensionalidad es:
En la varianza explicada:
Varianza explicada por los ítems > 4 veces la varianza del primer contraste: Bueno
Varianza explicada por las medidas>5%: Bueno
En la varianza no explicada:
Explicada por el primer contraste (autovalor) < 3 Bueno; 1,5 Excelente
Explicada por el primer contraste (porcentaje) < 5% Excelente
De acuerdo con lo expresado por Linacre la varianza explicada por las medidas es
superior al 5%, luego es un valor bueno. El autovalor del primer contraste es 0,1 y la
varianza explicada es de 0,8%. Además la varianza explicada por los ítems es más de
cuatro veces la varianza del primer contraste. Todo ello nos permite afirmar que el
constructo definido es unidimensional.
Este resultado, que algunos pueden juzgar extremadamente perfecto, es común en
preguntas de este tipo donde el número de ítems es pequeño.
4.3. ANÁLISIS DE LAS CATEGORÍAS DEL CUESTIONARIO
El análisis de las categorías se realiza a través de los resultados obtenidos de la tabla
3.2 del Winsteps denominada “Rating (partial credit) scale” (ver ilustración 3).
Ilustración 3 “Rating (partial credit) scale”
SUMMARY OF CATEGORY STRUCTURE. Model="R"
------------------------------------------------------------------|CATEGORY
OBSERVED|OBSVD SAMPLE|INFIT OUTFIT||STRUCTURE|CATEGORY|
|LABEL SCORE COUNT %|AVRGE EXPECT| MNSQ MNSQ||CALIBRATN| MEASURE|
|-------------------+------------+------------++---------+--------|
| 1
1
2
4| -4.76 -5.53| 1.30 2.19|| NONE
|( -6.47)|
| 2
2
21 42| -1.11 -1.01|
.73
.72||
-5.37 | -2.07 |
| 3
3
13 26| 2.32 2.38|
.90 1.20||
1.24 |
2.69 |
| 4
4
12 24| 4.93 4.75|
.71
.71||
4.14 |( 5.27)|
| 5
2
4|
|
|| NONE
|
|
-------------------------------------------------------------------
1
2
3
4
5
Ilustración 4. Curvas de probabilidad de las categorías
CATEGORY PROBABILITIES: MODES - Structure measures at intersections
-+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+1.0 +
+
|
2222
44|
|
222
222
44 |
|1
22
22
44
|
.8 + 1
2
2
4
+
| 1
2
2
4
|
|
1
2
2
33
4
|
|
1
2
2
33 33
4
|
.6 +
1 2
2
3
3
4
+
|
12
2 3
3 4
|
.5 +
*
*
34
+
O
|
21
32
43
|
F
.4 +
2 1
3 2
4 3
+
|
2
1
3
2
4
3
|
R
|
2
1
3
2
4
3
|
E
| 2
1
3
2
4
3
|
S
.2 + 2
1
33
2 4
3
+
P
|2
11
3
4*
33
|
O
|
11
333
4 22
33 |
N
|
11**33
4444
222
33|
S
.0 +*******************44************111111111111************+
E
-+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-7
-5
-3
-1
1
3
5
7
PERSON [MINUS] ITEM MEASURE
P
R
O
B
A
B
I
L
I
T
Y
La Ilustración 3 nos muestra el análisis de los datos referidos a las cinco categorías
que han utilizado los sujetos en la encuesta (del 1 al 5). Las categorías utilizadas
muestran unos valores adecuados en las medias observadas en cada categoría
(OBSERVED AVERAGE) ya que siguen una estructura creciente (desde -4,76 en la
categoría 1 hasta 4,93 en la categoría 5). Además estos valores son similares a los
esperados (SAMPLE EXPECT) (Linacre 2011).
La estructura de calibración presenta también una tendencia creciente, luego correcta.
Los valores de INFIT y OUTFIT, sin embargo, aparecen desajustados en la categoría 1
ya que los valores deben estar próximos a 1 y en ningún caso sobrepasar el valor de
1,5, que es el indicado por Linacre como peligroso (Linacre 2011). Debido a esto y al
hecho de que la categoría 1 sólo se utiliza dos veces, procedimos a repetir el análisis
de categorías agregando las categorías 1 y 2. El resultado obtenido al realizar esto
provocaba mayores desajustes, no sólo en las categorías sino en la fiabilidad y validez
de las medidas. Por ello, consideramos oportuno mantener la distribución de
categorías original a pesar del desajuste que presenta la categoría 1.
En la ilustración 4 aparecen las curvas de probabilidad de las categorías. Éstas nos
indican la probabilidad de que un determinado sujeto con una habilidad dada se sitúe
en una u otra categoría. Así, por ejemplo, un individuo con una habilidad de 5 logits
(eje horizontal) tiene un probabilidad muy elevada (entre 0,6 y 0,8) de situarse en la
categoría 4. Por otro lado, cuando dos categorías se cruzan lo interpretamos como
que la probabilidad de que un sujeto en ese nivel conteste a una u otra es la misma.
Un ejemplo de esto lo vemos en el nivel de un logit donde las categorías 2 y 3 se
cruzan.
El hecho de que las curvas de probabilidad se crucen varias veces y la distribución sea
confusa es un síntoma de una incorrecta distribución. Sin embargo, cuando las curvas
se cruzan de forma ordenada, como en el caso que se presenta, la distribución es
correcta. Esto no hace más que respaldar nuestra decisión de mantener las categorías
iniciales.
4.4. CALIBRACIÓN DE LOS ITEMS
Una vez comprobada la validez de las medidas y del instrumento de medida utilizado
procedimos con el análisis de los ítems, también denominado calibración de los ítems.
Este tipo de análisis nos permite jerarquizar los ítems en función de las puntuaciones
que hayan recibido de los distintos sujetos (Autoridades Portuarias).
A partir del análisis de la tabla 1 del Winsteps que ya apareció anteriormente (ver
ilustración 1) podemos ver que el ítem 1, correspondiente a las innovaciones
incrementales (ver anexo 1), es el que se da con más frecuencia y, por ello, se sitúa
en la parte inferior del continuo lineal.
Esta información también aparece recogida en la tabla 13 del Winsteps denominada
“ITEM: measures” (ver ilustración 5).
Ilustración 5. “ITEM: measures”
INPUT: 25 PERSON 2 ITEM REPORTED: 24 PERSON 2 ITEM 4 CATS MINISTEP 3.71.0.1
-------------------------------------------------------------------------------PERSON: REAL SEP.: 1.04 REL.: .52 ... ITEM: REAL SEP.: 4.45 REL.: .95
ITEM STATISTICS:
MEASURE ORDER
------------------------------------------------------------------------------------------|ENTRY
TOTAL TOTAL
MODEL|
INFIT | OUTFIT |PT-MEASURE |EXACT MATCH|
|
|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR. EXP.| OBS% EXP%| ITEM |
|------------------------------------+----------+----------+-----------+-----------+------|
|
2
59
25
2.25
.53|1.07
.3|1.65
1.2| .76
.80| 81.8 80.3| P2-2 |
|
1
82
25
-2.25
.43| .68 -1.1| .63 -1.0| .79
.74| 81.8 71.1| P2-1 |
|------------------------------------+----------+----------+-----------+-----------+------|
| MEAN
70.5
25.0
.00
.48| .87
-.4|1.14
.1|
| 81.8 75.7|
|
| S.D.
11.5
.0
2.25
.05| .19
.7| .51
1.1|
|
.0
4.6|
|
-------------------------------------------------------------------------------------------
Esta tabla también nos aporta información sobre la validez de las medidas de forma
individual (ítem por ítem). Tomando como límites los mismos valores que para la
validez global, podemos observar que el ítem 2 presenta ciertos desajustes ya que el
valor del OUTFIT es mayor a 1,5. Para averiguar cuál es la causa de dicho desajuste
acudimos a la tabla 7 del Winsteps (ver ilustración 6) donde observamos que hay 7
sujetos que presentan valores extremos y otro que está sobrevalorado. Ante esta
situación se puede proceder de dos maneras. Por un lado, podemos eliminar los
sujetos afectados y realizar el análisis sin ellos para incorporarlos después. Esto es
perfectamente posible gracias al principio de invarianza antes descrito, pero no es
recomendable debido al escaso número de sujetos con el que contamos. Por otro
lado, una solución menos radical sería el análisis caso por caso de cada uno de los
sujetos para comprobar si efectivamente nos hallamos ante un caso extremo o, por el
contrario, las características propias de la Autoridad Portuaria la sitúan en ese punto.
Sin embargo, el anonimato de las mismas nos impide analizar aquí cada caso en
concreto. Además, sobrepasaríamos el objeto de este estudio.
Ilustración 6. “ITEM: responses”
En cualquier caso, el hecho de que las innovaciones incrementales sean más
frecuentes es un resultado coherente si tenemos en cuenta que las necesidades de
inversión para las innovaciones radicales son mucho mayores que para las
incrementales y, precisamente, la escasez de recursos financieros propios era el
mayor obstáculo para el desarrollo de innovaciones de acuerdo con la opinión de las
Autoridades Portuarias (Blanco et al. 2010). Además, las innovaciones a realizar en los
puertos suelen ser de gran envergadura y exigen la inversión de grandes cantidades
de recursos (financieros, humanos, temporales…). Todo ello no hace más que
respaldar el resultado obtenido y justificar la menor frecuencia de las innovaciones
radicales sean menos frecuentes. No obstante, éstas también se dan.
Para terminar, a continuación enumeramos las innovaciones incrementales y radicales
que, de acuerdo con las Autoridades Portuarias, son más comunes en el ámbito
portuario (Serrano, Blanco & López 2009, p.22).
Así, las innovaciones incrementales más frecuentes realizadas por las Autoridades
Portuarias durante el periodo 2003-2008 fueron:
•
Sistemas de gestión de acuerdo con modelos de excelencia (EFQM) o Cuadro
de Mando Integral (CMI).
•
Implantación de ERP (Enterprise Resource Planning, Planificación de Recursos
Empresariales)
•
Sistemas de control medioambiental
Por otro lado, las innovaciones radicales más frecuentes efectuadas por las
Autoridades Portuarias en el periodo 2003-2008 fueron:
•
Gestión por competencias
•
Intercambio Electrónico de Datos (EDI, Electronic Data Interchange)
•
Sistemas de control de estrategias
•
Cuadro de Mando Integral
•
Creación de portales de intercambio de información
•
Sistemas de ayudas a la navegación, AIS
5. CONCLUSIONES
Con todo podemos decir que este estudio nos ha permitido, por un lado, conocer más
detalladamente la realidad del sistema portuario español y, por otro, reafirmar la
utilidad de la Metodología de Rasch en su aplicación al campo de Dirección y
Organización de empresas.
Concretamente, las conclusiones más destacables que extraemos del presente trabajo
son:
•
Los datos con los que trabajamos son válidos globalmente. Sin embargo,
presentan una fiabilidad baja para los sujetos que, probablemente, podría
corregirse con una mayor variabilidad en la muestra de sujetos. Esto sugiere
ampliar la población objeto de estudio a otros colectivos del ámbito portuario de
cara a la elaboración de futuras encuestas.
•
La unidimensionalidad del constructo y la calibración de las categorías nos
permiten afirmar que el instrumento de medida utilizado es adecuado.
•
En el sistema portuario español, las innovaciones incrementales son más
frecuentes que las radicales
•
El Modelo de Rasch se reafirma como una metodología de análisis útil y con
multitud de posibilidades de aplicación en el campo de la Dirección y
Organización de empresas.
BIBLIOGRAFÍA Y FUENTES CONSULTADAS
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ANEXO 1: PREGUNTA 2
En su opinión, valore la frecuencia con que las Autoridades Portuarias españolas
llevan a cabo los siguientes tipos de innovación:
P2-1. Incremental (pequeñas variaciones sobre servicios, procesos, procedimientos de
gestión excelentes)
P2-2. Radical (introducción de servicios, procesos, procedimientos o sistemas de
gestión totalmente nuevos).