Predicción de efectos aleatorios en modelos mixtos. Aplicación al proceso de innovación en el sector manufacturero de la provincia de Córdoba
Abstract
Los principales objetivos de la presente investigación son, en primer término, determinar
los factores asociados a la innovación en productos y/o procesos en empresas industriales
de la provincia de Córdoba y, en segundo término, en el marco de un modelo logístico con
efectos aleatorios, mejorar la predicción de la variable respuesta en empresas que no
formaron parte del ajuste del modelo.
Para modelar la probabilidad de obtener resultados innovadores en productos y/o procesos
mediante la consideración de un conjunto de factores característicos de las empresas y de
su entorno se utiliza un modelo logístico mixto. Esto permite incorporar al análisis las
mediciones presentadas por cada empresa a través del tiempo, siendo éste un importante
aporte de la presente investigación.
Los principales resultados de este trabajo muestran que la probabilidad de obtener
resultados innovadores exitosos en producto y/o procesos se ve influida por factores como
el tamaño de la firma, el porcentaje de las ventas destinados a inversión en actividades de
innovación, la continuidad en el esfuerzo innovador, la utilización de fondos de programas
públicos de fomento y la vinculación con otras empresas e instituciones del sistema
nacional de innovación.
En los modelos de efectos mixtos, la predicción de la variable respuesta en nuevas
unidades se complejiza. Además del efecto fijo, el modelo cuenta con los efectos aleatorios
estimados para cada empresa de la muestra con la que se ajustó el modelo. Avanzando en este sentido, se realizan estimaciones de los efectos aleatorios para las nuevas
empresas a través de cuatro métodos alternativos: Naive, EBP, Regresión Lineal y Vecino
más Cercano. Si bien las diferencias entre un método y otro sobre el porcentaje de
empresas clasificadas correctamente son pequeñas, la estimación de los efectos aleatorios
permitió mejorar la capacidad predictiva del modelo sobre nuevas unidades. De esta
manera se levanta una limitación que tenían los modelos mixtos en cuanto a la estimación
y predicción de la variable respuesta para una nueva observación, en este caso en la
probabilidad de obtener resultados innovadores en productos y/o procesos.