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103Cuad. Adm. Bogotá (Colombia), 19 (31): 103-143, enero-junio de 2006

RESTRICCIONES ESTRUCTURALES PARA LA INNOVACIÓN EN LA BIOTECNOLOGÍA COLOMBIANA

RESTRICCIONES ESTRUCTURALES

PARA LA INNOVACIÓN EN LA

BIOTECNOLOGÍA COLOMBIANA*

Yuri Gorbaneff **

Isabel Cristina Aarón***

Catalina Chávez ****

* El trabajo está enmarcado dentro del proyecto de investigación Modelos formales en la teoría organizacio-nal. Institución ejecutora: Carrera de Economía, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, PontificiaUniversidad Javeriana, Bogotá. Este trabajo se desarrolló entre el 2004 y el 2005. El artículo se recibió el 05-05-2005 y se aceptó el 13-12-2005.

** Magíster en Economía, Pontificia Universidad Javeriana, Colombia, 2000. Periodismo internacional, Insti-tuto Estatal de Relaciones Internacionales de Moscú, Rusia, 1978. Profesor del Departamento de Administra-ción de Empresas, Pontificia Universidad Javeriana. Miembro del Grupo de Estudios de Dirección Estratégicay Organizaciones. Correo electrónico: [email protected].

*** Economista, Pontificia Universidad Javeriana, Colombia, 2004. Ejecutiva de Cuenta de QBE Central deSeguros. Correo electrónico: [email protected].

**** Economista, Pontificia Universidad Javeriana, Colombia, 2004. Trader de Deuda del Departamento de Teso-rería Granbanco, Bancafé. Correo electrónico: [email protected].

5. Restricciones estructurales.p65 02/08/06, 10:31 p.m.103

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YURI GORBANEFF, ISABEL CRISTINA AARÓN, CATALINA CHÁVEZ

RESUMEN

El trabajo pretende aportar al estudio de lainnovación en el sector de biotecnología enColombia. Para tal fin se analizan los efectosde los costos de transacción y los contratosincompletos en las estructuras organizacio-nales y en los procesos de innovación. A partirde una encuesta aplicada en 19 organizacio-nes de biotecnología se construyeron mo-delos econométricos de corte transversal,para comprobar las hipótesis. Los resulta-dos indican que la innovación se realiza enlas empresas integradas verticalmente; quela subcontratación funciona bien solamentecuando está presente la economía de escalao cuando el producto o servicio que se sub-contrata es sencillo, y que la barrera para eldesarrollo de la biotecnología en Colombiano es la escasez de los recursos ni de laspersonas preparadas, sino las instituciones,que deberían crean los incentivos para quelas personas desarrollen sus capacidades.

Palabras clave: costos de transacción, es-tructuras organizacionales, innovación,biotecnología.

ABSTRACT

Structural Restrictions on Innovation inColombian Biotechnology

This work is an attempt to study innovationin the biotechnology sector in Colombia. Astudy is made of the effects of transactioncosts and incomplete contracts in the orga-nizational structures, and in innovation pro-cesses. Based on a survey applied to 19biotechnology organizations, transverse-sec-tion econometric models were constructedto test the hypothesis. Results indicate thatinnovation takes place in vertically integratedcompanies; that subcontracting works wellonly if it is accompanied by economies ofscale, or where the product or service sub-contracted is simple; and that the barrier todevelopment in biotechnology in Colombiais not of the scarcity of resources or onqualified people, but of institutions, whichshould create incentives for people to de-velop their capacities.

Key words: Transaction costs, organizationalstructures, innovation, biotechnology.




Introducción

La biotecnología es la utilización de seres vi-vos o de sus componentes para la produc-ción de bienes y servicios (Loannes, 2000).Está compuesta por una gama de tecnolo-gías y aplicaciones que se extiende a variasramas de la industria. Incluye las técnicas deADN recombinante, tecnología de enzimas,anticuerpos monoclonales e instrumentos desoporte; la síntesis de oligonucleótidos ypéptidos; así como el desarrollo de una am-plia serie de las tecnologías-plataforma, comoel estudio del genoma, la química combina-toria y las actividades que involucran unosprocesos de laboratorio complejos, como laclonación y la filtración del material genético(Casper y Kettler, 2001). Adicionalmente, labiotecnología incluye las viejas tecnologías,como la reproducción y el mejoramiento delas especies de animales y plantas y la fer-mentación. A partir de las tecnologías-plata-forma la biotecnología proyecta su influenciaal sistema de la salud, a la agricultura y aalgunas ramas de la industria tan distantes delas ciencias de la vida como el petróleo o lamicroelectrónica (Russell, 1999).

La biotecnología es diferente de las demásgrandes tecnologías del siglo XX, por cuan-to su repercusión en la calidad de vida es ma-yor y más directa que incluso el efecto en laproductividad, el crecimiento económico yotras variables macro. Eso ya provocó uninteresante debate público, por ejemplo, so-bre los alimentos genéticamente modificadoso la clonación de los seres vivos. Las trans-formaciones son radicales y la difusión de lanueva tecnología es persistente. Por eso endiversos estudios se utilizan los conceptosde largos ciclos, de Kondratieff, y de des-

trucción creativa, de Schumpeter, para des-cribir la situación que vivimos (Russell, 1999).

Desde hace tiempo, los países desarrolla-dos reconocieron el efecto revolucionarioque la biotecnología ejerce en la competiti-vidad y por ello han tratado de estimular sudesarrollo. Esta vez no se trata de una ven-taja comparativa, sino de un monopolio quese está creando. Este asunto tiene que vercon los derechos de propiedad intelectual.Estados Unidos logró el mayor desarrollode la biotecnología y está presionando paraque el resto del mundo acepte respetar nosolamente las patentes sobre los productosfabricados con base en la biotecnología, sinotambién las patentes sobre las plantas, losmicroorganismos y los animales.

Colombia, en este sentido, presenta una si-tuación especial, por ser uno de los paísesdel mundo más ricos en cuanto a la biodi-versidad. Este sector tiene alta capacidadpara la generación del desarrollo, porque susaplicaciones se dirigen a las industrias de bie-nes inelásticos, como alimentos, medicamen-tos y vacunas. La biotecnología representauna oportunidad para contribuir a cerrar labrecha económica y social entre los paísesdesarrollados y aquéllos en vías de desarro-llo. También tiene el potencial para conver-tirse en un mecanismo para acentuar ladependencia y ahondar la distancia que se-para a los unos de los otros. De aquí quetanto la comunidad científica como el go-bierno y los sectores empresariales deberíanconsiderar la biotecnología como un frenteestratégico.

La literatura colombiana refleja una situa-ción diferente. El país presenta una gran




dependencia de las fuentes tecnológicas ex-tranjeras, que no disminuye a través de losaños. Por la capacidad innovadora nacio-nal, Colombia ocupa el puesto 61 entre 80países. El porcentaje de la inversión del pro-ducto interno bruto (PIB) colombiano en lainvestigación y desarrollo entre 1995 y 2001fue de 0,24% (González y Aguilar, 2004),diagnóstico que está de acuerdo con Mala-ver y Vargas (2004). La biotecnología semira en Colombia desde la óptica de la téc-nica, de la regulación legal y desde la ética.Los aspectos gerenciales no son relevantesni se discuten (Aramendis y Hodson, 1996;Szabo, 1995). Es una situación que no con-tribuye a transformar la biotecnología en elmotor de la economía colombiana.

Este trabajo pretende aportar al estudio delsector desde la administración y economía.Concretamente, se desea, por un lado, esta-blecer el efecto que los costos de transac-ción ejercen en las estructuras de las empresasde biotecnología en Bogotá y, por otro, for-mular las recomendaciones de política paradinamizarlo. Se inicia con un resumen de laliteratura sobre el tema. Luego, la segundasección comprueba empíricamente el mode-lo teórico de la integración vertical y la sub-contratación en el sector, mientras la terceradiscute los hallazgos empíricos. Por último,la cuarta concluye.

1. Literatura

Del amplio conjunto de aproximaciones a lacomprensión económica del sector de bio-tecnología se opta por la perspectivainstitucionalista, debido a que permite inda-gar por aspectos estructurales, de contrata-ción y de información. Este enfoque es

especialmente útil cuando se trata de unaindustria radicalmente innovadora, cuyoéxito depende de la capacidad de los em-presarios de realizar las nuevas combina-ciones de los factores (Schumpeter, 1968)y, mucho menos, de la acumulación de losfactores de producción. Para entender elmecanismo de la destrucción creativa setiene que ir hacia los microfundamentos delcomportamiento de los empresarios, a lasestructuras organizacionales y al ambienteinstitucional en que funcionan las empre-sas de biotecnología.

Casper y Kettler (2001) encuentran que elambiente institucional es decisivo para eléxito del sector. Si bien pueden hallarse unosempresarios heroicos, la teoría predice quelos números significativos de organizacio-nes emprendedoras surgen solamente cuan-do existen instituciones adecuadas quegarantizan la transferencia de la tecnología,el flujo de los recursos financieros de altoriesgo, el desarrollo y la motivación de laspersonas en las organizaciones. Los auto-res comparan los marcos institucionales enque transcurre el desarrollo de la biotecno-logía en Estados Unidos, Inglaterra y Ale-mania. Así, en el primer país se debe a laexistencia de un marco institucional que fa-cilita la creación de las competencias orga-nizacionales necesarias para el éxito delproceso de la innovación. Las institucionesen Inglaterra están copiadas de las estado-unidenses y, en principio, son más favora-bles para el desarrollo de esta industriainnovadora y riesgosa, porque aplican losmecanismos del mercado más ampliamenteque en Alemania. Sin embargo, las empre-sas británicas están perdiendo el dinamis-mo, mientras que las alemanas están ganando




el mercado. Al comparar las cuatro compe-tencias básicas que identifica la literatura,los autores concluyen que en Alemania pu-dieron contrarrestar las desventajas de unambiente institucional rígido. Más aún, losalemanes encontraron en sus institucionesuna fuente de oportunidades.

Los autores que escriben sobre biotecnolo-gía están de acuerdo en que los ambientesen los cuales surgen las empresas biotecno-lógicas exitosas deben permitir generar lascuatro competencias básicas:• El acceso a la tecnología.• El acceso a los recursos financieros de

alto riesgo.• El desarrollo del talento humano, capaz

de desenvolverse en el ambiente inesta-ble, que se caracteriza por la “destruc-ción de las competencias” adquiridaspreviamente.

• La creación de los fuertes incentivospara el personal que trabaja en las em-presas biotecnológicas innovadoras(Casper y Kettler 2001; Szabo, 1995).

La literatura sobre el tema identifica tresposibles orígenes de la innovación en el áreade la biotecnología:• Empresa integrada de biotecnología,

que se encarga de realizar la innovacióny de darle una aplicación industrial.

• Empresa fabricante de productos ali-menticios, farmacéuticos, etc., quebusca mejorar sus procesos tecnoló-gicos y acude a la investigación bio-tecnológica.

• Laboratorio científico, que se encargade la investigación científica en la ex-

pectativa de que los sectores empresa-riales se interesen por su trabajo y leden una aplicación industrial.

En América Latina predomina la terceramodalidad (Szabo, 1995). Entre las cuatrocompetencias que deben tener las empresasbiotecnológicas para sobrevivir (el accesoal capital de riesgo, la transferencia de latecnología, el capital humano capaz de tra-bajar en las condiciones de alta incertidum-bre y la motivación fuerte), una es exógenaa las organizaciones y depende de las ca-racterísticas del mercado de capital. Lasotras tres competencias dependen de la es-tructura de las mismas empresas y del gra-do de su integración vertical. Por eso en estetrabajo vamos a concentrarnos en los as-pectos estructurales y a tratar de explicar elestado de la industria biotecnológica en Co-lombia, desde la óptica estructural.

La discusión de los aspectos estructurales delas organizaciones se hace dentro del contex-to de la teoría de costos de transacción. Sibien la idea intuitiva de la existencia de loscostos de transacción aparece por primeravez en las obras de los economistas que hanescrito sobre la teoría monetaria, como Mill yHicks, quienes empezaron a hablar del dinerocomo el ‘lubricante’ de las transacciones(Furubotn y Richter, 1998), el primer autorque plantea este tema es Ronald Coase (1994).

Desde Coase la teoría de los costos de tran-sacción es la herramienta intelectual clavepara entender el origen de la organización ysu estructura. Si el mecanismo de preciosbrinda toda la coordinación necesaria, ¿porqué existen las empresas? ¿Cuáles son susfronteras? Este autor ofrece unas respues-




tas sencillas y aclaradoras. La razón princi-pal, porque es conveniente establecer lasempresas; es el costo del uso del mecanis-mo de precios. Para realizar una transac-ción, entendida como la transferencia delbien o servicio a través de una interfaz tec-nológicamente separable (Williamson, 1989)en el mercado, el agente necesita descubrira la contraparte, con quién hacer la transac-ción, informarla de su deseo de realizar latransacción y de las condiciones, negociar-las, redactar el contrato, emprender inspec-ciones y verificar que las condiciones delcontrato estén observadas. Quiere decir in-currir en los costos de búsqueda, negocia-ción, decisión, vigilancia e imposición.

Si se crea una empresa, la cantidad de loscontratos que es necesario hacer se reducede manera significativa. Esto es importante,porque representa un ahorro de la racionali-dad limitada. Las empresas surgen con ma-yor probabilidad en un ambiente caracterizadopor la incertidumbre, cuando el contrato clá-sico tipo spot es insatisfactorio. Una empre-sa se va a expandir hasta que el costo marginalde organizar una transacción adicional den-tro de la empresa sea igual al costo marginalde organizarla en el mercado (Coase, 1994).De aquí viene la definición institucional de laempresa: es un conjunto de contratos queregula las transacciones fuera del mercadoentre los propietarios de los recursos, quie-nes forman la empresa en condiciones de lainformación asimétrica y la racionalidad li-mitada (Furubotn y Richter, 1998).

En el fundamento de los costos de transac-ción yacen los fenómenos propios a la natu-raleza humana, por ejemplo, la racionalidadlimitada (Simon, 1972) y el oportunismo,

entendido como la búsqueda del interés pro-pio con el dolo (Williamson, 1989). Pero hayuna condición suficiente para que se den loscostos de transacción, y es la especificidadde activos (Williamson 1989 y 1991). Desdeeste momento la especificidad de los activosse convierte en un concepto que engloba to-das las causas de los costos de transacción.Basándose en este criterio, Williamson (1991)propone formalmente una tríada de formasde intercambio económico: el mercado, loshíbridos y la jerarquía. Cada forma tiene susventajas y desventajas. Los gerentes eligen laforma adecuada según el grado de la especi-ficidad de los activos que participan en la tran-sacción.

De esta manera, la teoría de costos de tran-sacción empezó a poner una base formal parala idea intuitiva de la tríada propuesta porRichardson (1972), quien, hablando de lasactividades que emprenden las empresas, in-dicaba que estas actividades podían ser co-ordinadas de tres formas básicas: a travésdel mercado, de la cooperación y de la direc-ción. Más tarde, en 1998, Richardson indi-caba que el primer mecanismo (el mercado)depende de la estabilidad del ambiente.

Cuando esta condición no se cumple, es ne-cesaria la cooperación que puede lograrsecon contratos a largo plazo y otras formasde asociación. No obstante, esta cooperaciónse hace insuficiente cuando se tratan de co-ordinar de manera sistemática actividadesmuy complementarias. Si una empresa deci-de comprar un insumo a un proveedor exter-no, hay que crear el marco de la cooperacióncon un grado aceptable de seguridad paraambos. Los compradores del insumo van aquerer estar seguros de su provisión conti-




nuada; mientras los fabricantes de éste van aquerer estar seguros de la demanda conti-nua. Como es poco práctico diseñar y revi-sar un juego complejo de acuerdos decooperación tan a menudo como sea nece-sario, se hace atractiva la forma organizadade cooperación, que es la dirección.

Es oportuno recordar a Richardson no sólocomo el primero en expresar la idea de latríada, sino como al autor de otra idea queexplica las razones que están detrás de laelección de cierta forma del intercambioeconómico. Es la economía de escala. Cuan-do la empresa se integra verticalmente, aho-rra los costos de coordinación; pero se haceincapaz de disfrutar de la economía de es-cala que tienen los proveedores independien-tes. Por eso la empresa que se integraverticalmente paga una penalidad por sacri-ficar la economía de escala.

El trade-off que identifica Richardson es unútil complemento al cuadro que dibujan losteóricos de los costos de transacción cuan-do explican las formas de la organizacióneconómica. Otro complemento que permiteentender las formas del intercambio es lateoría del contrato.

Los contratos son los compromisos asumi-dos de forma voluntaria, pero obligatorioslegalmente. La teoría de los costos de tran-sacción sugiere que los contratos van a te-ner diferentes grados de completitud. Uncontrato es completo cuando es contingen-te, esto es, cuando las partes prevén todaslas contingencias y las escriben en éste,cuando la información entre los agentes essimétrica, cuando es obligatorio legalmentey es posible su imposición por una corte,

cuando la información es verificable por losterceros, así como cuando la ejecución esperfecta y no hay necesidad de dispositivosprotectores contra oportunismo. En caso deque estas condiciones no se cumplan, setrata de un contrato incompleto.

El origen de la incompletitud contractual esmúltiple. En primer término, es la asimetríade la información. En segundo término, laespecificidad de los activos. Los contratosprevén que las partes tienen que hacer inver-sión específica. Una vez firmado el contratoy hecha la inversión específica, alguna partepuede obtener el poder monopólico sobre laotra (hold up). Este poder surge a pesar deque ex ante haya una competencia perfecta.La tercera fuente de la incompletitud es elcosto de la negociación. La negociación escostosa, debido al número infinito de las con-tingencias que los agentes tienen que enfren-tar. Cuanto más complejo es el ambiente, máscostoso es redactar un contrato completo(Saussier, 2000).

Los agentes tienen el incentivo de reducir elgrado de la completitud del contrato y deahorrar los costos de transacción ex ante;pero al ahorrarlos, el agente-dueño de la obrase expone al peligro de una conducta opor-tunista por parte del que contrata. El opor-tunismo del contratista aumenta el costo detransacción ex post, lo que obliga al dueño abalancear entre los dos costos (Crocker yReynolds, 1993). En cuarto término, el ori-gen de la incompletitud es la inverificabilidadde muchas contingencias por la tercera par-te. Algunas contingencias que van a surgirvan a ser obvias y verificables; pero van ahaber otras que no son verificables (Furubotny Richter, 1998).




Como resultado, los contratos reales se ha-cen incompletos en distinto grado. Un con-trato real se puede ubicar en un punto delcontinuo que va desde la completitud total ala incompletitud total (Furubotn y Richter,1998). Crocker y Reynolds (1993) utilizanel caso de la contratación que realiza el go-bierno estadounidense cuando adquiere losmotores para los aviones militares, para es-tudiar los efectos de la incompletitud con-tractual sobre el carácter del contrato. Paraellos, y de acuerdo con la teoría de los cos-tos de transacción, el grado de la completi-tud de los contratos, elegida por las partes,refleja su deseo de minimizar el costo detransacción.

Un contrato es incompleto cuando los agen-tes no son capaces de comprometerse a ciertadivisión de la ganancia adicional –resultadode la transacción– antes de hacer sus deci-siones no observables sobre la inversión. Poreso las utilidades poscontractuales tienen queser redistribuidas más tarde, en el procesode la renegociación. Sin embargo, la pers-pectiva de la renegociación distorsiona los in-centivos de los agentes a invertir y disminuyelas ganancias comunes de los dos agentes.Las partes tratan de superar el oportunismoex post y el desincentivo a invertir a través deun contrato más completo. Pero esto tieneun alto costo. Cuando las partes consideranuna transacción que se va a regir por un con-trato a largo plazo, los agentes deben esco-ger qué tan explícitas deben aparecer en elcontrato sus obligaciones. Además, cuandosube el grado del oportunismo del contratis-ta, debe aumentar el grado de la completituddel contrato (Crocker y Reynolds, 1993); peroesto hace que el contrato le vaya a costarmás. Por eso las partes van a preferir aho-

rrar el costo de la negociación ex ante y sen-tarse a esperar qué va a pasar y renegociar elcontrato después.

En la literatura se hacen intentos de formu-lar las condiciones de la subcontratación ola integración vertical. Paroush y Prager(1999) muestran que las organizaciones, demanera permanente, evalúan la situación ydeciden si producir o subcontratar ciertoproducto o servicio. Esto implica decidir sicontinuar la producción propia o transfor-marse en una entidad supervisora y transfe-rir la responsabilidad de la producción alcontratista.

El proceso de la transferencia de la funciónproductiva no es simple, ya que la naturalezadel negocio puede requerir un contrato in-completo entre el comprador y el contratis-ta, y tal contrato hace difícil, y a vecesimposible e impracticable, su seguimiento.Incluso, el contrato incompleto hace que siel contratista o el comprador violan el acuer-do, la tercera parte no pueda ver la violaciónde manera clara y no pueda imponer el con-trato original. Por lo tanto, la incompletituddel contrato conduce a la renegociación delos términos del contrato. Resultado es quelas partes que participan tiendan a subinvertiry comportarse de manera oportunista.

La teoría dice que los costos de transacciónen el mercado van a crecer cuando la tran-sacción ocurre en el ambiente de incerti-dumbre y exige que alguna parte hagainversiones específicas. Por lo tanto, la des-gana de entrar en una relación rodeada deincertidumbre, que supone la inversión es-pecífica, impulsa a las organizaciones a in-tegrarse verticalmente (Pisano, 1990).




Entonces, la interiorización elimina el pro-blema de la negociación ex post y, de estamanera, mejora el incentivo de realizar lainversión específica. No obstante, la inte-gración vertical genera costos administrati-vos adicionales, distorsiona incentivos y nopermite disfrutar de las economías de esca-la cuando las capacidades internas de la or-ganización son inferiores a las capacidadesque ofrecen organizaciones especializadas,por lo cual la interiorización es rentable sólosi el ahorro que logra la empresa cuando seintegra verticalmente es superior al aumen-to de los costos en caso de integrarse (Pisa-no, 1990; Williamson, 1985; Grosman yHart, 1986).

Los proyectos de investigación están rodea-dos por las incertidumbres que pueden serresueltas sólo a medida que el proyecto avan-ce. Se trata de una situación que se modelacomo un contrato incompleto. Esto conducea la integración vertical. Otra circunstanciaque empuja a las organizaciones a integrarseverticalmente es el problema de la apropia-ción. La organización no sólo quiere conse-guir el acceso al producto o proceso, sinorestringir la capacidad de sus rivales de tenereste mismo producto o proceso. En caso dela integración vertical, este objetivo se logra.

Cuando la investigación y el desarrollo estánsubcontratados, se hace necesario prever losarreglos legales correspondientes en el con-trato. Esto implica delimitar los derechos depropiedad, lo que es difícil debido a que granparte del conocimiento que se genera en unproceso de investigación es tácito. Por esoguardar la innovación en secreto no siemprees posible y la integración vertical se haceatractiva (Teece, 2000; Pisano, 1990).

Obviamente, al preferir la integración verti-cal, las organizaciones abandonan los incen-tivos de alto poder, propios del mercado; dejande disfrutar de las economías de escala, ycorren con mayores gastos administrativos.La teoría sugiere que las organizaciones nopueden ser ni integradas ni desintegradas enun 100%. Es siempre una mezcla. El proble-ma consiste en establecer la mezcla óptima(Teece, 2000).

El estudio formal de las estructuras organi-zacionales desde la plataforma de los cos-tos de transacción inicia con el artículoseminal de Grossman y Hart (1986). Losautores que les siguen recurren también a lateoría del contrato incompleto para modelarla elección entre la integración vertical y lasubcontratación. Kranton y Minehart (2001)construyen una teoría para comparar lasempresas verticalmente integradas con lasredes de los fabricantes y proveedores.Paroush y Prager (1999) presentan un mo-delo de juegos que permite generar una re-gla para la subcontratación. Gorbaneff (2002)desarrolla un modelo de subcontratación eintegración vertical para la construcción dela infraestructura en Colombia. El presentetrabajo aplica el modelo mencionado al sec-tor de la biotecnología, a fin de, por un lado,comprobar el modelo; por el otro, explicarlas estructuras de las empresas biotecnoló-gicas en Colombia. A partir de la literaturase pueden formular las hipótesis:• 1: las actividades que implican gran in-

certidumbre y el peligro del oportunis-mo, de manera típica, se realizan dentrodel marco de las empresas integradasverticalmente; mientras que las activi-dades que implican poca incertidumbre




y no presentan el peligro del oportunis-mo típicamente se subcontratan.

• 2: el grado de la completitud contrac-tual está negativamente asociado con elgrado de la complejidad ambiental en queoperan las empresas.

2. Metodología y hallazgos

La comprobación empírica de la teoría de laintegración vertical y subcontratación se rea-lizó en una muestra de 19 organizacionesque, según los datos de Colciencias, traba-jaban en Bogotá, en el período 2002-2003,en el área de biotecnología. La base de da-tos de Colciencias está conformada por 19organizaciones, entre los laboratorios uni-versitarios de biotecnología, las empresasprivadas que se dedican a la investigación yproducción de productos biotecnológicos ylos organismos públicos que realizan la in-vestigación con miras a difundir los cono-cimientos en el sector. Aceptaron contestarla encuesta 6 organizaciones, que constitu-yen el 31% de la población total. Se obtu-vieron 35 formularios válidos.

Para comprobar el modelo se procedió de lasiguiente manera. La hipótesis 1 dice que lasactividades que implican una gran incertidum-bre y el peligro del oportunismo, de maneratípica, se realizan dentro del marco de las em-presas integradas verticalmente; mientras quelas actividades que implican poca incertidum-bre y no presentan el peligro del oportunismotípicamente se subcontratan. Por lo tanto:• La variable dependiente fue definida

como el uso de la jerarquía o el merca-do para gobernar la transacción. Es unavariable binaria o categórica.

• Las variables independientes fueron de-finidas para reflejar el grado de la com-plejidad ambiental que rodeaba latransacción.

• La variable W2 mide el grado en que elproducto o proceso que se pretende de-sarrollar es relativamente sencillo.

• La variable W1 identifica si los princi-pios científicos en los cuales está basa-do el producto o proceso que sepretende desarrollar están bien estudia-dos y comprendidos.

• La variable W3 mide si en el transcursodel proyecto surgieron imprevistos queobligaron a reconsiderar los plazos y elcosto.

• La variable W4 representa la importan-cia de la suerte en el éxito del proyecto.

La hipótesis 2 dice que el grado de la com-pletitud contractual está negativamente re-lacionado con el grado de la complejidadambiental en que operan las empresas. Porlo tanto:• La variable dependiente es el grado de

la completitud contractual (P). Para me-dirla fue necesario aclarar si el contratocon los investigadores permitía formu-lar con precisión todas las especifica-ciones del producto o proceso que ellosiban a desarrollar. Para esto se definióla variable P1.

• La variable independiente P2 registró loscasos en que los investigadores paga-ron o no alguna multa por los gastosimprevistos y demoras que pueden sur-gir en el transcurso del proyecto.




• La variable P3 identificó las situacionesen que el comprador estaba autorizadoa realizar el seguimiento y control per-manente del trabajo que realizaban losinvestigadores.

• La variable P4 registró los casos en quelos investigadores negociaban estas con-tingencias con el comprador.

• Las variables dependientes fueron W1,W2, W3 y W4.

El análisis es de corte transversal, porquenos interesan las comparaciones de la con-ducta de las organizaciones en diferentessituaciones en un momento determinado detiempo. En el primer caso, tratándose de unavariable dependiente categórica, se utiliza elprobit; en el segundo caso, una regresiónclásica de mínimos cuadrados ordinarios.

Este proyecto trata el problema de los cos-tos de transacción reflejados a la hora deelegir la estructura de una organización y elpapel que esto desempeña en la competitivi-dad de las empresas.

Hay que analizar la estructura de la muestrautilizada en el análisis econométrico, con elfin de tener un panorama claro del sector yla calidad de la información obtenida. Se-gún Colciencias, la mayor concentración delos proyectos biotecnológicos se genera enel sector académico (45%), lo que puedeinterpretarse como el buen desempeño quelos investigadores, pero también puede ver-se como la poca aplicabilidad práctica desus trabajos. El sector productivo participacon 24% de las investigaciones. Bogota re-úne la mayor participación en el desarrollode los proyectos (54%), lo cual muestra quétan concentrada está la investigación segúnlas fuentes de investigación, como lo sonuniversidades y entidades gubernamentales,por ejemplo, la misma Colciencias. Les si-guen Antioquia (16%) y Valle (14%). Otrosdepartamentos no desempeñan papeles vi-sibles en la investigación biotecnológica.

Los proyectos que formaron parte de lamuestra están distribuidos por sector, comolo muestra el Cuadro 1:

Sector No. proyectos Porcentaje Centro de investigación 24 65% Instituto de investigación 10 27% Productivo 3 8% Total 37 100%

Cuadro 1Número de proyectos de la muestra por sector

Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Los resultados esperados encierran suge-rencias de política para optimizar la es-tructura de las empresas de biotecnología,

con miras a contribuir a su mayor com-petitividad a través de la comprobaciónempírica del modelo.




Después de que se obtengan los resulta-dos, se espera que los principales recepto-res del trabajo sean todas las empresas debiotecnología y los encargados de hacerpolítica para dichas empresas. Para com-probar el modelo hemos procedido de lasiguiente manera: la hipótesis 1 dice quelas actividades que implican gran incerti-dumbre y el peligro del oportunismo, demanera típica, se realizan dentro del mar-co de las empresas integradas verticalmen-te; mientras que las actividades queimplican poca incertidumbre y no presen-tan el peligro del oportunismo típicamentese subcontratan.

La variable dependiente es el uso de la je-rarquía o el mercado para gobernar la tran-sacción. Es una variable categórica. Lasvariables independientes reflejan el gradode la complejidad ambiental que rodea latransacción. En la práctica se trata de acla-rar si el producto o proceso que se preten-de desarrollar es relativamente sencillo(W1), si los principios científicos en loscuales está basado el producto o procesoque se pretende desarrollar están bien es-tudiados y comprendidos (W2), si en eltranscurso del proyecto han surgido im-previstos que han obligado a reconsiderarplazos y el costo (W3) y si la suerte es uncomponente importante en el éxito del pro-yecto (W4).

La hipótesis 2 dice que el grado de la com-pletitud contractual esta negativamente aso-ciado con el grado de la complejidad ambientalen que operan las empresas. La variable de-pendiente es el grado de la completitud con-tractual (P). Para medirlo es necesario aclararsi el contrato con los investigadores permite

formular con precisión todas las especifica-ciones del producto o proceso que ellos vana desarrollar (P1), si los investigadores pa-gan o no alguna multa por los gastos impre-vistos y demoras que pueden surgir en eltranscurso del proyecto o si estas contingen-cias se negocian entre el comprador y losinvestigadores (P2 y P4) y si el compradorestá autorizado a realizar el seguimiento ycontrol permanente del trabajo que realizanlos investigadores (P3). Las variables depen-dientes son W1, W2, W3 y W4.

En el primer caso, tratándose de una varia-ble dependiente categórica, se utiliza elprobit; en el segundo caso, una regresiónclásica de mínimos cuadrados ordinarios.El objetivo de la encuesta es recolectar in-formación sobre la completitud de los con-tratos entre proveedores y compradores deservicios basados en estudios o investiga-ciones en biotecnología. Estas encuestastambién son el recurso para poder obser-var la complejidad ambiental en que las em-presas de este tipo se desenvuelven y suespecificidad contractual. De esta forma,las encuestas son el medio que nos permi-ten obtener la información relevante queoperan las variables del modelo.

2.1 Metodología de la encuesta y elformato de la encuesta

Se preparó el formulario de la encuesta (veael Anexo). Cada pregunta formulada allí nosda una medida cuantificable de las variablesque queremos estimar y nos va a permitirver las relaciones existentes entre la varia-ble dependiente y las independientes. Lasestadísticas descriptivas de las variables sereproducen en el Cuadro 2.




2.2 Análisis de frecuencias

A efectos de analizar la frecuencia de lasrespuestas que se obtuvo en las encuestas,dentro de la encuesta se simplifica el patrónutilizado, de la siguiente forma:

En primera instancia se encontraban las si-guientes opciones de respuesta con los dis-tintos grados:• No se está de acuerdo: que contiene tres

grados 1, 2 y 3.• Se está parcialmente de acuerdo: que

contiene un grado 4.• Se está totalmente de acuerdo: que con-

tiene tres grados 5, 6 y 7.

Para el análisis frecuencial ahora se han con-traído los grados de la siguiente manera:• No se está de acuerdo: que contiene

ahora el grado 1.• Se está parcialmente de acuerdo: que

contiene ahora el grado 2.

• Se está totalmente de acuerdo: que con-tiene ahora el grado 3.

Bajo esta nueva estructura tenemos:

W1 se refiere a si el producto o procesoque se pretende desarrollar es relativamentesencillo. Para un total de 37 respuestas, setiene que en un 45,9% de los casos se con-sideran sencillos los procesos, lo cual indi-ca que son asumidos como poco complejospara la mayoría de la muestra. Un 32,4% delas respuestas indica que es complejo el de-sarrollo de los procesos o proyectos bio-tecnológicos, mientras un 21,6% cree quees parcialmente complejo. Si se acumulanlos porcentajes de las respuestas ubicadasentre parcialmente de acuerdo y totalmentede acuerdo de que los procesos o produc-tos son sencillos de desarrollar, se tiene queacumulativamente el 54% de la muestra in-dica que no es complicado el desarrollo delas investigaciones en biotecnología. Losresultados se representan en el Cuadro 3.

Cuadro 2Estadísticas descriptivas de las variables

Variables N Mean Std. deviation Variance W1 37 4,7568 2,0056 4,023 W3 37 6,2973 1,2663 1,604 W3 36 4,0556 2,5405 6,454 W4 37 4,1351 1,2508 1,565 P1 37 6,1892 1,1015 1,213 P2 37 3,8649 2,4851 6,176 P3 36 6,5000 1,1832 1,400 P4 37 4,5135 2,5344 6,423 L1 37 4,3243 2,6568 7,059 L2 37 6,5405 1,2604 1,589 Valid N (listwise) 36 … … …





Cuadro 3Análisis de frecuencias de la variable W1

Frequency Percent Valid % Cumulative % Valid 1,00 12 32,4 32,4 32,4

2,00 8 21,6 21,6 54,4 3,00 17 45,9 45,9 100,0

Total 37 100,0 100,0 …


2,00 2 5,4 5,4 10,8 3,00 33 89,2 89,2 100,0

Total 37 100,0 100,0 …

Cuadro 4Frecuencias de la variable W2

Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003


W3 se refiere a si en el transcurso del pro-yecto han surgido imprevistos que han obli-gado a reconsiderar los plazos de entrega ylos costos del proyecto. La frecuencia derespuestas indica que para un 51,4% existeun alto grado de complejidad, ya que estánde acuerdo en que en el desarrollo del pro-ceso o producto los plazos son cambiadosy los costos tienden a variar, todo lo cualgenera cierta complejidad ambiental. Más dela mitad de la muestra, según el Cuadro 5,se ubica en que está totalmente de acuerdocon la susceptibilidad de los costos y de los

plazos; mientras sólo el 37,8% de las res-puestas establece su desacuerdo, lo cual in-dica que la tendencia está inclinada a la altacomplejidad del ambiente donde los contra-tos son generados.

W4 indica a la suerte como un componentefundamental en el éxito del proyecto. Por lotanto, ésta es un elemento que llega a reflejarcierta complejidad del ambiente, ya que si eléxito de un proceso o proyecto depende encierto grado de circunstancias externas a lasque en efecto hacen parte de su desarrollo,

W2 indica si los principios científicos en loscuales está basado el producto o proceso quese pretende desarrollar están bien estudiadosy comprendidos. Para un 89,2%, la respues-ta se centra en que está de acuerdo, lo querepresenta poca complejidad, ya que a ma-yor conocimiento sobre el proceso, es más

probable el certero resultado o su obtención.El porcentaje que representa un parcial acuer-do y un total desacuerdo es muy pequeño, loque deja indicar que el conocimiento en casila totalidad de los casos es fundamental paralograr un resultado certero. Los resultadosse representan en el Cuadro 4.




como son la suerte o la casualidad, la proba-bilidad del éxito del proyecto se hará máscompleja. Según el Cuadro 6, el resultado delas respuestas de la encuesta, el 43,2% indi-ca que la suerte es un factor fundamental paraéxito del proyecto, el 42,5% cree que es par-

cialmente importante en el éxito y tan sólo un16,2% piensa que la suerte no interfiere en elresultado del proyecto. La frecuencia de es-tas respuestas permite concluir que la suertees un elemento importante en la óptima con-secución de este tipo de procesos.


2,00 3 8,1 8,3 47,2 3,00 19 51,1 52,8 100,0

Total 36 97,3 100,0 … Missing System 1 2,7 … … Total 37 100,0 … …



2,00 15 40,5 40,5 56,8 3,00 16 43,2 43,2 100,0

Total 37 100,0 100,0 …


P1 indica que si los contratos con los inves-tigadores permiten formular con precisióntodas las especificaciones del producto oproceso que ellos van a desarrollar, enton-ces éstos tenderán, según la respuesta, a sermás o menos completos. Entre mayor seael puntaje, mayor será la completitud delcontrato. Para un total del 86,5% de las res-puestas, se tiene que los contratos con losinvestigadores formulan con gran precisióntodas las especificidades del proceso, he-cho que los hace muy completos. Tan sólo

el 10,8% indica que existen condiciones enlas cuales el contrato contiene parcialmentetodas las especificaciones del proceso o pro-ducto y un 2,7% cree que sus contratos sondel todo incompletos. Los resultados se re-producen en el Cuadro 7.

P2 pregunta que si en el transcurso del pro-yecto surgen circunstancias y gastos impre-vistos las condiciones se renegocian, pero losinvestigadores no pagan una multa. En estecaso el contrato inicial es completo, en la






medida en que está teniendo en cuenta losgastos a los que incurriría en las posibles con-tingencias. Las respuestas, según el Cuadro8, indican que en un 51,4% los contratos delos proyectos son completos desde el puntode vista económico y en un 45,9% no lo son.

P3 se refiere a que si el comprador está au-torizado a hacer seguimiento y control per-

manente al trabajo que realizan los investi-gadores. En este caso, el 91,9% de las res-puestas se concentran en el grado 3, queindica que están totalmente de acuerdo conque el comprador vigila el proceso. Esto haceque el contrato sea muy completo en estesentido. Los resultados se reproducen en elCuadro 9.


2,00 4 10,8 10,8 13,5 3,00 32 86,5 86,5 100,0

Total 37 100,0 100,0 …


2,00 1 2,7 2,7 48,6 3,00 19 51,4 51,4 100,0

Total 37 100,0 100,0 …


Cuadro 9Frecuencias de la variable P3





2,00 1 2,7 2,8 5,6 3,00 34 91,9 94,4 100,0

Total 36 97,3 100,0 … Missing System 1 2,7 … … Total 37 100,0 … …





P4 indica que si en el transcurso del pro-yecto surgen circunstancias imprevistas queobligan a exceder el plazo, las condicionesse renegocian, pero los investigadores nopagan multa. En este caso, el contrato ini-cial es completo porque está teniendo encuenta los gastos en los cuales se incurriríaen las posibles contingencias, como en elcaso de P2. Según el Cuadro 10, el 51,4%

responde que está de acuerdo con que enestas circunstancias se renegocie; además,con que el costo de esto no sea adjudicadoa los investigadores. Un 13,5% contesta queestá parcialmente de acuerdo, lo que indicacierta incompletitud dentro del contrato, yun 35,1% afirma que por imprevistos el plazojamás será cambiado y se generará una multaal investigador.




2,00 5 13,5 13,5 48,6 3,00 19 51,4 51,4 100,0

Total 37 100,0 100,0 …

L1 indica que las relaciones entre compra-dor y los investigadores siempre hayan sidoamistosas, incluso antes de la realización delpresente proyecto. Cuando se presenta estaclase de situación en los procesos, el índicede oportunismo es mínimo, pues las condi-ciones se darán más fácil en pro de ambas

partes y no de una sola. Según el Cuadro 11,el 56,8%, que representa 21 respuestas, in-dica (1) que está de acuerdo y (2) que hayuna menor probabilidad de que se presenteoportunismo en esta clase de contratos. Paraun 37,8% la presencia de oportunismo es evi-dente en los procesos por las partes.

Cuadro 11Frecuencias de la variable L1



2,00 2 5,4 5,4 43,2 3,00 21 56,8 56,8 100,0

Total 37 100,0 100,0 …

L2 indica si la relación existente entre el com-prador y los investigadores permite mantenerla confidencialidad en un 100%. Un 89,2% delas respuestas afirman que el acuerdo es muy

confidencial, lo que genera un mayor gradode oportunismo, pues supone que el éxito delproceso puede ser muy susceptible a fugas deinformación, como lo muestra el Cuadro 12.




2.3 Análisis multivariado

La primera parte de este trabajo estadísticose basó en la explicación y descripción delas variables de manera independiente, porlo que ésta describe el comportamiento delconjunto de variables con el fin de estable-cer la relación existente entre las variablesP1, P2, P3 y P4, que describen el grado decompletitud del contrato; las variables W1,W2, W3 y W4, que describen el grado decomplejidad ambiental, y las variables L1 yL2, que describen el grado de oportunismodel contratista.

Dada la cantidad de variables que explicancada uno de los comportamientos, el análi-sis se realiza en dos pasos: el primero esllamado análisis factorial, e intenta reducirel número de variables a unos factores queexpliquen su comportamiento en conjunto;el segundo es un análisis econométrico, cuyofin es establecer la relación entre los dife-rentes conjuntos de variables.

2.3.1 Análisis factorial

El análisis factorial permite identificar un nú-mero relativamente pequeño de factores quepueden ser utilizados para representar la re-

lación existente entre un conjunto de varia-bles. El método empleado es el de compo-nentes principales, el cual busca realizar unaextracción del espacio factorial que se tiene,mediante el análisis de la matriz de correla-ciones de las variables (Johnson, 2002).

La herramienta de componentes principalesexplica la estructura de las covarianzas yvarianzas a través de combinaciones linea-les sobre las variables originales. Tiene comoobjetivo reducir las variables y permitir in-terpretarlas. Los resultados obtenidos en elanálisis son los siguientes:

2.3.1.1 Generación del factordependiente (factor P)

La primera parte de todo análisis factoriales observar la matriz de correlaciones (Cua-dro 13), la cual muestra los coeficientes decorrelación de Pearson, que miden el gradode asociación entre dos variables con unrango entre -1 y 1, y en la parte inferiormuestra los índices de significancia de loscoeficientes. Esta parte del cuadro realizaun prueba t, que se basa en la hipótesis nulaHo = el coeficiente es igual a 0, por lo cualpara valores menores a 0,05 la correlaciónes significativa.

Cuadro 12Frecuencias de la variable L2


2,00 3 8,1 8,1 10,8 3,00 33 89,2 89,2 100,0

Total 37 100,0 100,0 …





El primer test que se hace sobre las varia-bles se basa en esta matriz. Para que el aná-lisis factorial sea efectivo, las variables debentener una correlación significativa. El segun-

do test es el KMO y el test de Bartlett (Cua-dro 14), por el cual se puede verificar si lamatriz de correlaciones es una matriz iden-tidad, por medio de la prueba de Bartlett.

Cuadro 13Matriz de correlaciones*

P1 P2 P3 P4 P1 1,000 0,579 0,240 0,705 P2 0,579 1,000 0,255 0,703 P3 0,240 0,255 1,000 0,191

Correlation

P4 0,705 0,730 0,191 1,000 P1 … 0,000 0,080 0,000 P2 0,000 … 0,067 0,000 P3 0,080 0,067 … 0,133

Sig. (1-tailed)

P4 0,000 0,000 0,133 …

* Determinante = 2,12.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Cuadro 14Test de KMO y de Bartlett

Kaiser-Mayer-Olkin measure of sampling adequacy 0,708 Appox. Chi square 50,960 Df 6,000

Bartlett’s test of sphericity

Sig 0,000


Este estadístico se obtiene a partir de latransformación χ2 del determinante de lamatriz de correlaciones. Cuanto mayor sea,y por lo tanto menor el grado de significan-cia, más improbable es que la matriz sea unamatriz de identidad. Por ello, para podercontinuar con el análisis en la prueba el ín-dice de significancia debe ser menor a 0,05(0,00 en este caso). El índice KMO compa-ra los coeficientes de correlación de Pearsoncon los coeficientes de correlación parcialentre variables:

2I Jy

2 2i j i j

rKMO

r a≠

≠ ≠

=+

∑∑∑∑ ∑∑

Donde:

rij = coeficiente de correlación de Pearsonentre las variable i y j.

aij = coeficiente de correlación parcial en-tre las variable i y j.




De donde se obtienen los siguientes rangospara la prueba:

1 ≥ KMO > 0,90 considerados exce-lentes.

0,90 ≥ KMO > 0,80 considerados bue-nos.

0,80 ≥ KMO > 0,70 considerados acep-tables.

0,70 ≥ KMO > 0,60 considerados regu-lares.

0,60 ≥ KMO > 0,50 considerados malos.KMO < 0,50 considerados inaceptables.

En el caso de las variables de completitud,la prueba tiene un valor de 0,708, por lo cuallos resultados son aceptables. Realizado el

análisis de correlaciones, se procede a ex-traer los componentes principales, de don-de se obtienen los resultados.

Los primeros resultados se registran en elCuadro 15, en el cual se observa la pro-porción de la variabilidad explicada por losfactores del modelo. Si utilizamos tantosfactores como variables, cada variable pue-de ser explicada por ella misma y, por lotanto, toda la variabilidad de cada variablees igual a la unidad. Esta es la razón por laque la comunalidad inicial es igual a la uni-dad para todas las variables. En el caso encuestión, las comunalidades, después de laextracción, superan el 0,70, a excepciónde P3, por lo cual es un buen indicadorpara los resultados del modelo.

Initial Extraction P1 1,000 0,723 P2 1,000 0,748 P3 1,000 0,168 P4 1,000 0,813

Cuadro 15Comunalidades

Extraction method: Principal component analysis.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

El resultado de la extracción se resume enel Cuadro 16, en el cual se muestra el por-centaje individual y acumulado de la varianzaexplicada por los factores. Para la extrac-ción se toman aquellos factores con loseigenvalores mayores a 1. En este caso setoma en cuenta un solo factor que tiene eleigenvalor de 2,452 y que explica el 61,305%de la varianza del modelo.

Después de la extracción se tiene que eva-luar la relación existente entre los factores ylas variables. Dicha relación se encuentra enlos cuadros 17 y 18. En el primero aparecen

los coeficientes utilizados para expresar cadavariable estandarizada en términos de los tresfactores del modelo. Estos coeficientes seconocen también con el nombre de cargasfactoriales, ya que indican la carga de cadavariable en cada factor, de modo que los fac-tores con unos pesos factoriales más eleva-dos en términos absolutos indican una relaciónmás estrecha con las variables. El ideal des-de el punto de vista del análisis factorial esencontrar un modelo en el que todas las va-riables tengan un alto puntaje en algún fac-tor, es decir, pesos factoriales altos en algunosfactores y bajos en otros.




Puesto que la finalidad última del análisisfactorial es reducir un gran número de va-riables a un pequeño número de factores,se deben estimar las puntuaciones factorialesde cada sujeto. Dado que un factor no esmás que una combinación lineal de las va-riables originales:

p

j ij i ji 1 j2 2 jp pi 1

F W X W X W X W X=

= = + + +∑

Donde:Wij = coeficientes de las puntuaciones

factoriales.P = número de variables.Xi = variable estandarizada.

En el Cuadro 18 se encuentran los coeficien-tes de las puntuaciones factoriales. A su vez,

en la base de datos se genera una nueva va-riable correspondiente a la puntuación factorialde cada sujeto (fct1_p). En este caso la ecua-ción correspondiente al factor es:

fct1_p = 0,347*P1+0,353*P2+0,167*P3+0,368*P4

Como se observa en los cuadros y en laecuación, la relación entre el factor y lasvariables es siempre positiva, por lo cual aun mayor valor de fct1_p, mayor la com-pletitud del contrato. Se puede pensar queel factor 1 podría representar todas lascuatro variables de la encuesta que tienenque ver con la completitud contractual (P1,P2, P3 y P4). El único problema es la va-riable P3, cuya carga en el factor 1 es baja.

Cuadro 16La proporción de la varianza, explicada por los factores

Inicial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

1 2,452 61,305 61,305 2,452 61,305 61,305 2 0,898 22,451 83,755 … … … 3 0,422 10,544 94,299 … … … 4 0,228 5,701 100,000 … … …


Cuadro 17Cargas factoriales para el primer factor*

Component 1 P1 0,850 P2 0,865 P3 0,410 P4 0,902

* Un componente extraído.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.




Otro factor para P. Dados los pobres resul-tados para la variable P3, se realizó un aná-lisis alterno que la excluía y sus resultadosse reflejan en los cuadros 19, 20, 21, 22 y23. Cabe anotar que el KMO disminuye, perono significativamente, lo que se atribuye a

la poca importancia de P3 en el modelo. Porotro lado, tanto la comunalidad de todas lavariables y el total de la varianza explicadaaumentan de 61% a 78%, lo que se hacemás significativo en el momento de analizarlos resultados.

Cuadro 18Coeficientes de la puntuación factorial

Component 1 P1 0,347 P2 0,353 P3 0,167 P4 0,368

Extraction method: Principal component analysis.Rotation method: Varimax with Kaiser normalization.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Cuadro 19Test KMO y Bartlett



Sig 0,000



Initial Extraction P1 1,000 0,741 P2 1,000 0,765 P4 1,000 0,855





La participación de las variables en el factores alta. Esto asegura, junto con las comu-nalidades, un alto grado de la significanciadel factor. Además, el comportamiento dela ecuación que genera el factor sigue sien-do el mismo, por lo que es de mayor utili-dad el uso de este factor, llamado fct2_p, elcual se genera gracias a la ecuación:

fct2_p = 0,365*P1+0,370*P2+0,392*P4

2.3.1.2 Análisis factorial para W

En el análisis conjunto de las variables decomplejidad W1, W2, W3 y W4, los resul-tados se resumen en los cuadros 24 a 29.Dichos resultados, aunque más pobres que

Cuadro 21La varianza total explicada por los factores

Inicial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of variance Cumulative %

1 2,360 78,681 78,681 2,360 78,681 78,681 2 0,413 13,776 92,457 … … … 3 0,226 7,543 100,000 … … …

Extraction method: Principal component analysisFuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Cuadro 22Cargas factoriales para el componente 1*

Component 1 P1 0,861 P2 0,874 P4 0,925

Extraction method: Principal component analysis.* Un componente extraído.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Cuadro 23Coeficientes de puntuación factorial

Component 1 P1 0,365 P2 0,370 P4 0,392





los del factor P, son óptimos para el análisisfactorial, ya que las variables W1, W2 y W3están muy correlacionadas entre sí (véaseCuadro 24). Por otro lado, el nivel de signi-ficancia de la prueba de Barttlet es de 0,00,lo que rechaza la hipótesis nula, que diceque la matriz de correlaciones es una matrizidentidad. Además, vemos cómo las comu-nalidades se encuentran sobre 0,75 y sobre0,9 para W1 y W4, respectivamente, y quela varianza explicada es del 84%. En estecaso, el análisis arroja dos factores, fct_w1y fct_w2, los cuales se generan con las si-guientes ecuaciones:fct_w1 = 0,434*W1+0,317*W2–0,401*W3

+0,063*W4fct_w2 = 0,036*W1–0,383*W2–0,224*W3

+0,881*W4

En este caso, la dirección no está clara, de-bido a que se mezclan signos positivos ynegativos. Por ello es conveniente remitirsea un análisis de las preguntas.

W1. El producto o proceso que se pretendedesarrollar es relativamente sencillo. En estecaso a mayor puntuación, menor comple-jidad.

W2. Los principios científicos en los cualesestá basado el producto o proceso que se pre-tende desarrollar están bien estudiados y com-prendidos. Al igual que en la primera, un pun-taje alto determina un mínimo de complejidad.

W3. En el transcurso del proyecto han sur-gido imprevistos que han obligado a recon-siderar plazos y el costo. Si algún imprevistogenera cambios en los programas, se refie-re a que un alto puntaje refleja una gran com-plejidad.

W4. La suerte es un componente importanteen el éxito del proyecto. Al igual que en laanterior, si la suerte es un factor, refleja unagran complejidad.

Dado lo anterior, el primer factor (fct_w1)se comporta de manera inversa: a menorpuntaje, mayor complejidad, ya que las va-riables de peso W1 y W2 tienen un signopositivo, y W3, uno negativo. Entre tanto,el segundo factor (fct_w2) se comporta demanera directa, es decir, a mayor puntua-ción, mayor complejidad, debido principal-mente al signo positivo que acompaña a W4,variable significativa para éste.

Cuadro 24Correlaciones*

W1 W2 W3 W4 W1 1,000 0,649 -0,779 0,055 W2 0,649 1,000 -0,238 -0,238 W3 -0,779 -0,374 1,000 -0,141

Correlation

W4 0,055 -0,238 -0,141 1,000 W1 … 0,000 0,000 0,374 W2 0,000 … 0,012 0,081 W3 0,000 0,012 … 0,205

Sig. (1-tailed)

W4 0,374 0,081 0,205 … * Determinant = 1,81.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.




Cuadro 25Test KMO y Bartlett



Sig 0,000



Initial Extraction W1 1,000 0,914 W2 1,000 0,762 W3 1,000 0,800 W4 1,000 0,892


Cuadro 27Varianza total explicada por los factores

Inicial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loading

Component Total % of

Variance Cumulative % Total % of Variance

Cumulative % Total % of

Variance Cumulative

% 1 2,217 55,419 55,419 2,217 55,419 55,419 2,210 55,244 55,244 2 1,152 28,789 84,208 1,152 28,789 84,208 1,159 28,965 84,208 3 0,485 121,135 96,344 … … … … … … 4 0,146 3,656 100,000 … … … … … …


Cuadro 28Cargas factoriales*

Component 1 2

W1 0,953 226E-02 W2 0,770 -0,410 W3 -0,846 -0,291 W4 0,88E-03 0,944

* Dos componentes extraídos.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.




2.3.1.3 Un factor para L

La última parte del análisis factorial es bus-car un factor que agrupe y explique las va-riables L1 y L2. Tras la ejecución del análisisfactorial, los resultados no fueron los mejo-res. Primero, la correlación entre las dosvariables (L1 y L2) no resulta ser significa-tiva. Segundo, la prueba KMO es de 0,5,considerada inaceptable. Por último, el ni-vel de significación del test de Bartlett es de0,392, por lo que no podemos rechazar lahipótesis de que la matriz de correlacionessea una matriz identidad. Dado lo anterior,para el análisis se decide tomar las dos va-riables por separado.

Al evaluar la formulación de las preguntasL1 y L2, se debe tener en cuenta que:• A mayor puntaje de L1, menor el opor-

tunismo.• A mayor puntaje de L2, mayor la confi-

dencialidad, por lo que es un mayor ín-dice del oportunismo.

2.3.1.4 Resultados finales del análisisfactorial

Después de realizar el análisis factorial, la basede datos que se va a analizar cambia signifi-cativamente (Cuadro 30), debido a que no setienen 10 variables como en el análisis inicial,sino 5, resultado de la correlación existenteentre las variables de complejidad, completi-tud y oportunismo. En adelante el modelo sebasa en el estudio del factor fct2_p, el cualexplica el 78% del comportamiento de lasvariables de completitud contractual. En éstese tiene en cuenta, dada la ecuación que loorigina, que a mayor puntaje, mayor gradode completitud contractual. Por otro lado,fct_w1 y fct_w2 muestran el comportamien-to de las variables de complejidad ambiental.En este caso, el grado de la complejidad de-pende inversamente del valor de fct_w1 ypositivamente de fct_w2. Por último, paraexpresar el oportunismo se utilizan las dosvariables originales, dado el resultado del aná-lisis factorial: a mayor L1, menor oportunis-mo, y a mayor L2, mayor oportunismo.

Cuadro 29Coeficientes de puntuación factorial

Component 1 2

W1 0,434 0,036 W2 0,317 -0,383 W3 -0,401 -0,211 W4 0,063 0,818






Cuadro 30Base de datos

Proyecto fct2_p fct_w1 fct_w2 L1 L2 INS Luis -1,08768 -0,99163 -0,21301 6 4 INS Luis -0,3094 -0,93209 -0,28172 6 4 Cenicafé -2,02601 -2,17835 2,93582 7 7 Cenicafé -1,69491 -0,79218 0,82358 7 7 Cenicafé -1,39129 -0,63438 0,91047 6 6 Cenicafé -1,69491 -0,79218 0,82358 7 7 Corpoica -0,39798 -0,53883 -0,25644 6 7 Corpoica 0,21473 -0,81569 -0,20591 5 7 Corpoica 0,3583 -0,81569 -0,20591 5 7 Corpoica 1,12008 -0,6713 -2,70913 7 7 Cristina 1,12008 ... ... 4 1 Cristina 1,12008 -0,61177 -2,77783 7 4 Cristina 0,03269 -1,02291 -1,78469 7 7 FIIC Edi -1,0327 -0,44833 -0,64304 7 7 FIIC Edi -0,25994 -0,44833 -0,64304 7 7 FIIC Edi -0,56904 -0,45339 0,13726 7 7 FIIC Mon -1,0327 0,02506 -0,38239 7 7 FIIC Esp -0,56904 0,18286 -0,29551 7 7 FIIC Mar -1,0327 0,0408 0,10491 6 7 FIIC Mar -1,0327 -0,39386 0,06856 7 7 FIIC Ang -1,0327 -0,231 -0,62487 7 7 Corpoica 0,97102 1,20492 0,64438 1 7 Corpoica 0,82196 1,20492 0,64438 1 7 Corpoica 0,82196 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 0,82196 1,20492 0,64438 1 7 Corpoica 0,97102 1,20492 0,64438 1 7 Corpoica 0,97102 1,20492 0,64438 1 7 Corpoica 0,82196 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 0,97102 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 1,12008 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 0,97102 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 1,12008 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 1,12008 1,15044 -0,06721 1 7 Corpoica 0,97102 1,20492 0,64438 1 7 Univ. -0,13834 -0,29559 0,22415 5 7 Univ. -0,56904 -0,42482 0,38645 3 7 Univ. -0,56904 -2,03902 1,2129 4 6




2.3.2 Análisis econométrico

En esta parte del análisis se van a utilizardiferentes modelos econométricos, basadosen los resultados del análisis factorial, paraencontrar la relación entre la completitudcontractual, como la variable dependiente,y la complejidad ambiental y el oportunis-mo, como variables independientes. La hi-pótesis que se va a probar es:

Completitud = f(complejidad, oportunismo)

2.3.2.1 Modelo 1

fct2 _ p ( 1, 2, 3, 4; 1, 2)+ + − − − +

= f W W W W L LEn la primera regresión planteada se tiene encuenta el comportamiento de fct2_p (variabledependiente), como una función lineal de to-das las variables originales. Dado que los re-sultados para las variables W3 y L2 no fueronsignificativos para el modelo, se decidió ex-cluirlas. Entonces, al hacer una nueva regre-sión, sin estas dos variables, se obtuvieron losresultados que muestran los cuadros 31 y 32.

Cuadro 31Resumen del modelo

Change Statistics Model R R

Square Adjusted R

Squared Std. Error of the Stimate R Square

Change F

Change df1 df2 Sig. F Change

1 0,955* 0,913 0,902 0,3136718 0,913 83,473 4 32 0,000

* Predictors: (Constant), L1,W4, W2, W1.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Cuadro 32Coeficientes*

Unstardardized Coefficients

Standardized Coefficients Correlations

Model B Std.

Error Beta t Sig

Zero-order Partial Part

(Constant) 2,513 0,488 … 5,147 0,000 … … … W1 -0,198 0,059 -0,396 -3,335 0,002 0,681 -0,508 -0,174 W2 -0,287 0,061 0,364 4,725 0,000 0,582 ,0641 0,247 W4 -0,411 0,046 -0,515 -9,027 0,000 -0,400 -0,847 -0,472

1

L1 -0,389 0,037 -1,033 -10,488 0,000 -0,741 -0,880 -0,548

* Dependent variable: fctz_p.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Las pruebas de rigor del modelo, como elR2, la prueba F y las t para cada variable,presentan resultados satisfactorios. Por otrolado, la correlación entre las variables de-pendientes indica una posible colinealidad

entre éstas. Dados los coeficientes de cadavariable, se puede decir que W2, W4 y L1cumplen con la hipótesis planteada en estetrabajo. Por otro lado, W1 no muestra re-sultados satisfactorios.




2.3.2.2 Modelo 2

fct2 _ p ( _ 1, _ 2; 1, 2)+ − − +

= f fct w fct w L L

El segundo modelo planteado es una fun-ción lineal en la que los factores que expli-can la complejidad y las variables deoportunismo son tomadas como explica-tivas. Los resultados en este modelo se en-cuentran en los cuadros 33 y 34, donde sepuede ver que las pruebas de rigor se en-cuentran en los niveles deseados, por loque se puede decir que la completitud delcontrato sí es explicada en un 87,5%, porla complejidad y el grado de oportunismo.No obstante, el modelo presenta una limi-tación en la correlación existente entre las

variables, lo que indica colinealidad entreéstas.

Las betas halladas en la regresión muestranque las variables fct_w2, L1 y L2 cumplencon la hipótesis planteada; mientras fct_w1tiene un signo inverso al deseado. Además,fct_w1 y L2 no cumplen con la prueba del testadístico, por lo que pueden ser excluidasde análisis.

En resumen, el nivel de colinealidad y el te-ner que excluir dos variables, como fct_w1,la cual explica el 55,1% del comportamien-to de la complejidad, y L2 son limitantes paratomar este modelo como satisfactorio, aun-que da información muy valiosa como el R2.


Change Statistics

Model R R Square Adjusted R Squared

Std. Error of the

Stimate R

Square Change

F Change

df1

df2

Sig. F Change

2 0,943* 0,889 0,875 0,3527097 0,889 62,004 4 32 0,000

* Predictors: (Constant), L2, L1, fct_w2, fct_w1.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.


Unstardardized Coefficients

Standardized Coefficients Correlations

Model B Std.

Error Beta t Sig.

Zero-order Partial Part

(Constant) 1,251 0,524 … 2,389 0,023 … … … fct_w1 -0,116 0,122 -0,116 -0,950 0,349 0,718 -0,168 -0,057 fct_w2 -0,623 0,072 0,625 -8,651 0,000 -0,343 -0,841 -0,518 L1 -0,371 0,045 -1,004 -8,320 0,000 -0,751 -0,831 -0,498

2

L2 4,882E-02 0,079 0,042 0,615 0,543 0,082 0,110 0,037

* Dependent variable: fct2_p.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.




2.3.2.3 Modelo 3

Por el nivel de colinealidad presentado en losmodelos expuestos, se realizó una separaciónque intenta tomar la completitud como dosfunciones aisladas, una de ellas depende dela complejidad, y la otra, del oportunismo.

2.3.2.3.1 fct2 _ p ( _ 1, _ 2)+ −

= f fct w fct w

Este modelo describe la relación entre la com-pletitud y la complejidad expresada en los

resultados de los cuadros 35 y 36. Como sepuede observar, el R2 cae pero no deja de sersignificativo, ya que estas dos variables ex-plican el 61% de la variabilidad de la comple-titud. Por otro lado, tanto los estadísticos t yF tienen una probabilidad menor de 0,05, locual muestra que las betas son significativas.La prueba de colinealidad es satisfactoria,como debe ser, ya que teóricamente los fac-tores no deben presentar la colinealidad. Alanalizar las betas se observa que fct_w1 yfct_w2 presentan el valor que se desea, porlo cual van acorde con la hipótesis planteada.



Square* Adjusted R

Squared Std. Error of the Stimate R Square

Change F

Change df1 df2 Sig. F Change

3.1 0,796** 0,633 0,611 0,6123794 0,633 29,326 2 34 0,000

* For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variabilityin the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Squarefor models which include an intercept** Predictors: fct_w2 y fct_w1.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

Cuadro 36Coeficientes*,**

Unstardardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model

B Std. Error Beta t Sig

Tolerance VIF fct_w1 0,715 0,104 0,718 6,909 0,000 1,000 1,000 3.1 fct_w2 -0,342 0,104 -0,343 -3,304 0,002 1,000 1,000

* Dependent variable: fct2_p.** Linear regression through the origin.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

2.3.2.3.2 fct2 _ p ( 1, 2)− +

= f L L

La segunda parte relaciona la completitudcon el oportunismo. Los resultados se en-

cuentran en los cuadros 37 y 38, donde laúnica variable dependiente es L1, ya queen un análisis inicial L2 ha presentado unaprueba t con una probabilidad de 0,088.




Esto ligeramente supera el umbral permiti-do del 95% de confianza de que el coefi-ciente de L2 no sea igual a cero. Como se

ve, la prueba F y los estadísticos t sonconfiables y el coeficiente beta va acordecon la hipótesis.



Square Adjusted R

Squared Std. Error of the

Stimate R Square Change

F Change df1 df2 Sig. F

Change 3.2 0,741* 0,549 0,536 0,810348 0,549 42,618 1 35 0,000

* Predictors: (Constant), L1.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.


Unstardardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model

B Std. Error Beta t Sig

Tolerance VIF Constant 1,206 0,216 … 5,583 0,000 … … 3.2

L1 -0,279 0,043 -0,741 -6,528 0,000 1,000 1,000

*Dependent variable: fct2_p.Fuente: elaboración propia con base en encuesta realizada en 2002-2003.

2.3.2.4 Resultados finales

Tomando en cuenta los resultados más sig-nificativos de cada uno de los modelos seconcluye que:• El R2 de los dos primeros modelos mues-

tra que aproximadamente el 90% de lavarianza de las variables de completitudes explicada por la complejidad y el opor-tunismo.

• La prueba F de todos los modelos es sig-nificativa, por lo cual se puede decir quelos resultados estadísticos de cada mo-delo son confiables.

• La colinealidad entre la complejidad y eloportunismo muestra que existe una rela-

ción entre ellas, lo que originaría otroanálisis económico y econométrico.

• Los coeficientes del último modelo es-tán acordes con la hipótesis planteada,por lo que se puede decir que el grado dela completitud de un contrato dependenegativamente del grado de la compleji-dad ambiental, y positivamente del gra-do del oportunismo.

3. Discusión

Los datos empíricos validan el modelo teóri-co de la integración vertical y subcontrata-ción. Efectivamente, cuando la complejidadambiental sube, el grado de la completitudcontractual baja. Esto es un resultado teóri-




co, porque los agentes tratan de disminuirlos costos de transacción. El ambiente de in-certidumbre rodea el sector y cuando se ini-cia un proyecto de investigación, no se sabea ciencia cierta cuál va a ser su resultado. Aldisminuir el grado de la completitud, apareceel peligro del oportunismo, lo que sube loscostos de transacción.

En esta situación cabe esperar que las par-tes traten de disminuir los efectos del opor-tunismo y de dichos costos y, en cambio,busquen establecer mejores salvaguardas.¿Qué son las salvaguardas? Son dispositi-vos contra el oportunismo, por ejemplo, laamistad. No es casual que en los dos ca-sos los encuestados indicaron que el com-prador conocía y tenía relaciones amistosascon los investigadores, incluso antes de en-cargarles el desarrollo del proyecto. Sinembargo, se ve que la amistad no es unasalvaguarda lo suficientemente fuerte, y lasempresas optan por la estrategia que resuel-ve el problema del oportunismo de maneradefinitiva: la integración vertical. Cuanto másdelicada y compleja es la operación, másprobable es que las organizaciones la reali-cen con sus propias fuerzas sin confiar enlos contratistas independientes.

Resultado es que la producción innovadorapara la cual son típicos altos índices de com-plejidad ambiental se realiza en Colombia enel marco de las empresas integradas verti-calmente, que confían en su propia capaci-dad de investigación. El estudio demostróque la subcontratación funciona bien sola-mente si se utiliza la economía de escala ycuando el producto o servicio que se sub-contrata es conocido y, por lo tanto, se puedeaplicar el contrato completo. La investiga-

ción que pretende crear un nuevo conoci-miento o producto no funciona con la sub-contratación. La compra del producto oproceso novedoso desarrollado por unaempresa extranjera no siempre es práctica,porque un proceso que funciona en Franciano necesariamente va a funcionar en Co-lombia, sin costosas adaptaciones y apren-dizaje del conocimiento tácito.

Cuando las ventajas de la economía de esca-la no son obvias, la primera opción es hacerlo máximo en casa, y cuando se trata de undesarrollo de un nuevo producto o proceso,ni siquiera las consideraciones de escala setoman en cuenta; lo único que predomina enla decisión son las consideraciones de la con-fidencialidad, el control tanto de los resulta-dos como del proceso, al igual que de losplazos del desarrollo. Este grado del controlse puede lograr solamente en caso del desa-rrollo interno, por lo cual la opción desubcontratar la investigación de productosnuevos a los laboratorios universitarios no seve como viable. Esto debilita el sector y lopriva de la flexibilidad requerida.

Aunque el resultado es teórico, no deja deser desilusionador. Cuando la industria co-lombiana abandona el mercado y prefieredesarrollar las innovaciones internamente,esto genera ineficiencias y resulta en unmínimo desarrollo de la biotecnología, quees algo que notan unánimemente todos losexpertos entrevistados. Las fuentes de lasineficiencias son dos: la falta de la econo-mía de escala y los incentivos de baja po-tencia, típicos para las jerarquías.

Al intentar producir las innovaciones inter-namente, las organizaciones se ven obliga-




das a desarrollar ciertas capacidades que pue-den ya existir en el mercado. Sin embargo,las organizaciones prefieren desarrollarlas,porque no pueden confiar en el contrato in-completo, que es la única forma contractualexistente para la generación del conocimien-to. La posibilidad de desarrollar la culturaorganizacional común entre los investigado-res, la posibilidad tanto de controlarlos comode intervenir en el proceso de la investiga-ción y la necesidad de garantizar la absolutaconfidencialidad empiezan a pesar para losgerentes, más que las consideraciones de laeficiencia en costos y la economía de escala.Resulta más atractivo llevar a cabo un desa-rrollo propio no muy eficiente, pero seguro yhecho a la medida, que comprar uno que sílo sea, pero no ajustado a las condicionesconcretas de la planta y que posiblemente vaa requerir ajustes y gastos adicionales, segúnCristina Brusco de Meristemos, una de laspersonas encuestadas por los autores.

Otra ineficiencia que hemos observado esel uso de los incentivos de baja potencia.Según Williamson (1983), las jerarquías noson capaces de generar los incentivos fuer-tes, porque confían en la figura del contratolaboral. Estos contratos proporcionan cier-ta seguridad y estabilidad, lo que disminuyelos incentivos de los empleados a elevar laproductividad. Se necesitan unos insumosadicionales, como el liderazgo, para mante-ner alta la motivación de los empleados. Lacompetencia en el mercado y la perspectivade conseguir las utilidades funciona comoun incentivo de alta potencia Las organiza-ciones colombianas que confían en la in-vestigación interna actúan de manerateóricamente previsible y subutilizan los in-centivos de alta potencia del mercado.

¿Que modificaciones institucionales sugierela teoría para abrir el camino al desarrollode la biotecnología en Colombia? El cambioinstitucional tiene que estar asociado conunos dispositivos que neutralicen el oportu-nismo sin el remedio fuerte de la integra-ción vertical. Uno es el respeto a la propiedadintelectual. ¿Qué efecto ejerce un régimende apropiación más fuerte? El compradorva a tener más incentivos de encargar eldesarrollo de una mayor gama de produc-tos y procesos a los laboratorios universita-rios si cuenta con que la libertad de losinvestigadores de entregar el conocimientoa su competencia está limitada por la ley.

No en vano el país que mayores avances hahecho en la materia de la biotecnología (Es-tados Unidos) es el que cuenta con el siste-ma más desarrollado de protección de lapropiedad intelectual. La protección legal tie-ne sus limitaciones. Los competidores pue-den aprovechar la información abierta quese exige para registrar una patente para des-cubrir la idea que se pretende ocultar. A ve-ces mantener el secreto es imposible, porquelos productos se venden y los competido-res pueden hacer la ‘ingeniería inversa’. Engeneral, aquí se aplica la paradoja de Arrow:para vender un invento, los inventores de-ben descubrir algo de la información sobreel invento; pero, descubierta la idea, los com-pradores adquieren la idea sin costo (Frans-man, 1991).

Una de las formas de superar el problemadel oportunismo es que los mismos acadé-micos que realizan la investigación básicaformen empresas de biotecnología. Una vezacumulada la masa crítica de conocimien-tos, los científicos pueden crear su propia




empresa, con miras a explotar comercial-mente sus hallazgos. Esto resuelve el pro-blema del oportunismo y los costos detransacción ex post, porque no requieretransferencia del conocimiento ni comple-jas garantías legales, igual impotentes fren-te al conocimiento tácito.

La inclinación de los investigadores de for-mar sus propias empresas se vuelve un ele-mento que puede explicar la dinámica delsector. Esta inclinación en Colombia es baja.En la muestra analizada se puede identificarclaramente sólo una empresa (Corpogen),que ha sido formada por los académicos.Con el tema de la formación de empresasestán asociados dos problemas: el del capi-tal de riesgo y el de seguridad social. Lasposibles medidas que apuntan a hacer elmercado de capital en Colombia más trans-parente y participativo van a facilitar la crea-ción de empresas por los académicos y lasuperación de los costos de transacción expost. En el mismo sentido va a actuar unaampliación de la institución de la seguridadsocial. Las actitudes empresariales van amanifestarse más si las personas saben queincluso en caso del fracaso de su empresaexiste un colchón de seguridad en forma desubsidio de desempleo y otras garantías so-ciales y económicas.

Colombia no es el único país en el mundodonde el capital de riesgo no es fácil de con-seguir. Compartimos esta circunstancia conEuropa y Japón, además de una larga listade países del Tercer Mundo. ¿Cómo hacenestos últimos países para desarrollar la bio-tecnología? Fransman (1991) muestra doscasos exitosos de Cuba y Brasil. En ambassituaciones el denominador común de su

política ha sido la creación de un ambienteinstitucional que disminuía los costos detransacción en el sector de biotecnología,particularmente los costos ex post.

Fransman (1991) muestra que la existenciade una tradición científica sólida en las cien-cias de la vida facilita el desarrollo del sec-tor. Sin embargo, la escasez de ‘mentesbrillantes’ no es una limitante, porque loscientíficos se preparan relativamente rápidoen el exterior. La verdadera limitante son lasestructuras organizacionales que determinanlos incentivos de las personas. En Cuba yen Brasil los que lideran los programas debiotecnología son los gobiernos. En Cuba,la industria de biotecnología se ha construi-do en torno al programa de la produccióndel interferón, y en Brasil, en torno al etanol.La existencia de un programa estatal desem-peña un papel teórico importante. El Estadogarantiza que los productos de la investiga-ción van a tener una demanda asegurada.Esto permite disminuir el oportunismo en-tre las empresas productivas y los laborato-rios de investigación.

Un oportunismo menor permite aceptar con-tratos menos completos y más baratos, por-que no requieren dispositivos legalessofisticados. La teoría dice que si el oportu-nismo está restringido, existen incentivos parautilizar el mercado como mecanismo de lagobernación de las transacciones, parasubcontratar y, en general, para confiar en lacolaboración con otros centros de investiga-ción. Es decir, en vez de los celos mutuos, laconfianza, y en vez de la producción nacio-nal a cualquier costo, las economías de es-cala. La misma lógica está utilizando Japón,donde el mercado tampoco ofrece capitales




de riesgo y la única oportunidad de superarlas consecuencias negativas de la incomple-titud contractual consiste en la acción inte-gradora del gobierno. Colombia podría seguireste camino. Las personas encuestadas, porejemplo Luis Alberto Gómez, del InstitutoNacional de Salud (INS), evalúan el estadode la biotecnología en Colombia como inci-piente; mientras que el nivel científico indivi-dual de investigadores colombianos se evalúacomo bueno y se piensa que son competiti-vos internacionalmente.

Parece que el problema no son las perso-nas, sino las instituciones, que no crean losincentivos necesarios para que estas perso-nas desarrollen sus capacidades. Para lo cualse necesita que Colciencias no sólo formulelas políticas generales y ofrezca fondos alaboratorios de investigación que trabajan demanera aislada, sino proponga un programanacional de la creación de un productobiotecnológico comercial determinado. Esteprograma debería reunir los recursos inte-lectuales y económicos disponibles en elsector y proporcionarles la certeza de tra-bajar en un producto necesario para el país,que tenga un mercado garantizado.

Un programa nacional a largo plazo, realiza-do por el Estado mismo, con la asistenciade empresas privadas, permitiría a los in-vestigadores trabajar con un horizonte lar-go de planeación en un ambiente menosincierto. Así, una menor incertidumbre va apermitir que los laboratorios de investiga-ción y los investigadores individuales haganmayor inversión específica en las máquinasy en su propia formación, sin preocuparsepor el posible hold up. De igual forma, unamenor incertidumbre permitiría una contra-

tación más completa y menores costos detransacción ex post.

El hecho de que diferentes investigadorestrabajen para el mismo objetivo va a dismi-nuir el miedo del oportunismo y la necesi-dad de dispositivos protectores contra lareducción de los costos de transacción exante y ex post, lo cual va a hacer posibleque se lleve a cabo la innovación, que deotra manera no se va a dar. Dado esto, laingeniería genética no se practica en Colom-bia. Como dijo Cristina Brusco, la gerentede la empresa Meristemos, durante la entre-vista concedida a los autores: “es costoso yriesgoso. [La] demanda no está garantizadaporque el régimen de apropiación es débil”.

En Colombia no hay cultura de pagar lasregalías por uso de la propiedad intelectual,y sólo la demanda de productos biotecnoló-gicos sofisticados va a aparecer cuando losagricultores colombianos sean expuestos ala presión de la competencia. Sin embargo,existe un área de biotecnología donde lasempresas colombianas compiten y se sien-ten seguras. Es la micropropagación de lasplantas usadas en la agricultura. Este pro-ceso se da de manera natural, a través delas semillas. El defecto consiste en que lasplantas suelen contagiarse por virus y hon-gos. La propagación natural propaga, ade-más de la planta misma, los virus y loshongos que la han infectado. Para tener altacalidad y productividad, la agricultura se veobligada a usar las plantas propagadas pormétodos biotecnológicos, que pueden ga-rantizar la limpieza biológica del material. Sinembargo, es tan sólo por la competencia quelos floricultores se han visto obligados a di-rigirse a los micropropagadores, ya que la




competencia ecuatoriana ha elevado el nivelmínimo de calidad y la propagación naturalde flores ha dejado de ser eficiente. Lo mis-mo se espera va a ocurrir con la ingenieríagenética, pero no por ahora.

Las entrevistas realizadas también confirmanla intuición que surge cuando uno analiza laliteratura. Estos estudios sobre los problemasdel sector enfocan la biotecnología en Co-lombia como una actividad cuyos aspectosrelevantes incluyen la investigación científi-ca, la regulación legal y, tal vez, la ética. Losaspectos económicos y organizacionales, alparecer, no son relevantes porque práctica-mente no se mencionan (Aramendis yHodson, 1996; Szabo, 1995). La revistaBiotecnología, de la Universidad Nacional deColombia (líder en el tema), está en un 100%dedicada a los temas técnicos biológicos yde ingeniería, y ni siquiera menciona la ges-tión. Esta preocupación está reflejada en Cas-tellanos y Montoya (2001), quienes planteanla necesidad de estudios de la estructura ygestión en el sector.

Conclusiones

Los datos empíricos validan el modelo teó-rico de la integración vertical y subcontra-tación. Para disminuir los efectos deloportunismo, las empresas del sector bus-can establecer mejores salvaguardas. Entodos los casos, los encuestados indicaronque el comprador conocía y tenía las rela-ciones amistosas con los investigadores,incluso antes de encargarles el desarrollo delproyecto. Sin embargo, se ve que la amis-tad no es una salvaguarda lo suficientemen-te fuerte, y por ello las empresas optan porla estrategia que resuelve el problema del

oportunismo de manera definitiva: la inte-gración vertical.

Cuanto más delicada y compleja es la ope-ración, más probable es que las organiza-ciones la realicen con sus propias fuerzas,sin confiar en los contratistas independien-tes. La producción innovadora se realizaen Colombia en el marco de las empresasintegradas verticalmente, que confían ensu propia capacidad de investigación. Lasubcontratación funciona bien sólo en lasáreas del soporte, como el control de cali-dad, la identificación de una bacteria, etc.Cuando la industria colombiana abandonael mercado y prefiere desarrollar las inno-vaciones de manera interna, se generanineficiencias de dos tipos: el sector subuti-liza la economía de escala y aplica los in-centivos de baja potencia típicas para lasjerarquías.

En esta relación se pueden sugerir siguien-tes medidas dirigidas a producir un cambioinstitucional favorable al sector:• Respeto a la propiedad intelectual y la

creación de un régimen de apropiaciónde la innovación más fuerte.

• Creación de las condiciones para formarempresas de biotecnología por parte delos académicos que realizan la investiga-ción básica.

• Creación de un sistema de protecciónsocial que funcione como dispositivo quebaja el riesgo de los emprendedores debase biotecnológica.

• Creación de un mercado de capital mástransparente y de las posibilidades, paraque empresas de biotecnología puedancotizar en la bolsa y conseguir así el ca-pital de riesgo.




• Liderazgo del gobierno en el desarrollode un proyecto biotecnológico industrialde escala nacional.

• Inclusión de los temas organizacionalesy de gestión en el abanico de proyectosbiotecnológicos que financian Colcien-cias y las universidades.

Lista de referencias

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Anexo

Las entidades que participaron en la encuesta


Organizaciones Área de interés Vecol Vacunas INS Luis Alberto Gómez Plagas especializadas Cenicafé Luis Moreno Roya Cenicafé Luis Moreno Citogenética Cenicafé Álex Bustillo Insectos Cenicafé Luis Moreno Plagas Corpoica Alba Marina Cotes Plagas Cristina Brusco Micropropagación FIIC Edith Hernández Citogenética FIIC Edith Hernández Genes inmunoglobulinas FIIC Edith Hernández Teishmonia FIIC Mónica Estupiñán Clonación FIIC Esperanza Trujillo Clonación FIIC Mary Helena Torres Péptidos FIIC Marta Lucía Pinto Carrillo Cromatografía FIIC Ángela Torres Péptidos Corpoica Víctor Núñez Germoplasama Corpoica Víctor Núñez Barrido molecular Corpoica Víctor Núñez Cultivo de tejidos Corpoica Víctor Núñez Genotipos Corpoica Víctor Núñez Sexo papaya Corpoica Víctor Núñez Almidones Corpoica Víctor Núñez Genotipo Corpoica Víctor Núñez Cepas Corpoica Víctor Núñez Híbridos Corpoica Víctor Núñez Variedades genéticas Corpoica Víctor Núñez Microingertación




Formulario de la encuesta

La información recogida por medio de la presente encuesta va a ser utilizada exclusiva-mente con fines académicos. Los resultados de la investigación van a ser presentadosa su organización. En la publicación se va a dar crédito a su organización.

Nombre de la persona entrevistada:_________________________________

Nombre de la organización:________________________________________

Sector industrial al que pertenece:___________________________________

Posición en la cadena productiva respecto a este proyecto (favor llenar una ficha porcada proyecto de investigación):_____________________________________________

Comprador (organización que subcontrata el desarrollo del producto o proceso conterceros): _________________________

Contratista (organización que desarrolló el producto o proceso por encargo del com-prador): _________________________

Comprador+contratista (organización verticalmente integrada que desarrolla ella mis-ma el producto o proceso):_________________________

Nombre y una descripción breve del proyecto que desarrolla: ______________________

Nombre de la organización que es su contraparte en el proyecto (si aplica):____________

Sector industrial a que pertenece su contraparte (si aplica):_________________________

La duración total del proyecto en meses:_______________________________________

Fecha:______________________





Ítem Estoy de acuerdo

Parcialmente de acuerdo

No estoy de acuerdo

W1. El producto o proceso que se pretende desarrollar es relativamente sencillo

7 6 5 4 3 2 1

W2. Los principios científicos en los cuales está basado el producto o proceso que se pretende desarrollar están bien estudiados y comprendidos

7 6 5 4 3 2 1

W3. En el transcurso del proyecto han surgido imprevistos que han obligado a reconsiderar plazos y costos

7 6 5 4 3 2 1

W4. La suerte es un componente importante en el éxito del proyecto

7 6 5 4 3 2 1

P1. El contrato con los investigadores permite formular con precisión todas las especificaciones del producto o proceso que ellos van a desarrollar

7 6 5 4 3 2 1

P2. Si en el transcurso del proyecto surgen circunstancias y gastos imprevistos, las condiciones se renegocian, pero los investigadores no pagan multa

7 6 5 4 3 2 1

P3. El comprador está autorizado a realizar el seguimiento y control permanente del trabajo que realizan los investigadores

7 6 5 4 3 2 1

P4. Si en el transcurso del proyecto surgen circunstancias imprevistas que obligan a extender el plazo, las condiciones se renegocian, pero los investigadores no pagan multa

7 6 5 4 3 2 1

L1. Las relaciones entre el comprador y los investigadores han sido amistosas siempre, incluso antes de la realización del presente proyecto

7 6 5 4 3 2 1

L2. La relación existente entre el comprador y los investigadores permite mantener la confidencialidad en un 100%

7 6 5 4 3 2 1

ESCALA. Si el comprador desarrolla este producto o proceso internamente, le va a salir más caro que si lo subcontratan con una entidad científica especializada

7 6 5 4 3 2 1

IMPORT. El producto o proceso que desarrollan los investigadores tiene una importancia crítica para el éxito del comprador

7 6 5 4 3 2 1

USO. El producto o proceso desarrollado se usa con éxito en la industria

7 6 5 4 3 2 1


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