ISSN 0798 1015

Vol. 39 (Nº 11) Año 2018. Pág. 24

Validación del constructo capacidad de innovación utilizando el análisis factorial confirmatorio en Ecuador

Validation of the innovation capability construct using confirmatory factor analysis in Ecuador

Antonio CEVALLOS GAMBOA 1; Edison Jair DUQUE OLIVA 2; Tomás ECHEVERRIA SUÁREZ 3

Recibido: 10/11/2017 • Aprobado: 15/12/2017

Contenido

1. Introducción

2. Método

3. Resultados

4. Discusión y conclusiones

Referencias bibliográficas

1. Introducción

La capacidad de innovación y su rol en las empresas ha ganado mayor atención entre los investigadores, a tal punto de ser considerada como un factor clave para alcanzar el éxito empresarial (Abulrub, Yin, & Williams, 2012; Francis & Bessant, 2005; Hult, Hurley, & Knight, 2004; Kallio, Kujansivu, & Parjanen, 2012; Quinn, 2000). Así mismo, debido a la demanda de los clientes, del mercado y de la competencia, Lawson & Samson (2001), sostienen que se debe incentivar a que el personal desarrolle nuevas ideas de tal forma que esto contribuya a establecer nuevos productos, procesos o actividades de innovación permanentes (Dougherty & Hardy, 1996; Hurley & Hult, 1998; Utterback, 1994), lo que a criterio de Johnson, et al., (1997), es un tema relevante ya que si no se innova, no se puede garantizar la permanencia de las empresas en el mercado.

Estudios previos sobre capacidad de innovación han sido aplicados en diferentes sectores económicos tales como empresas de servicios (Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney, 2011; Panayides, 2006), tecnología (Yang, 2012), pymes (Çakar & Ertürk, 2010; Saunila, Pekkola, & Ukko, 2013; Saunila & Ukko, 2013), industria (Calantone, Cavusgil, & Zhao, 2002; Turulja & Bajgorić, 2016; Wang & Ahmed, 2004), exportación (Vicente, Abrantes, & Teixeira, 2015), cadena de suministros (Iddris, 2016), salud (Aktharsha & Sengottuvel, 2016), manufactura (Arias-Pérez, Yepes, & López, 2015; Cavusgil, Calantone, & Zhao, 2003; Keskin, 2006), entre otras. Por tal motivo, Saunila & Ukko (2013) señalan que la capacidad de innovación es un constructo multifacético, que ha sido estudiado en las empresas para evaluar la relación y/o efecto con otros constructos. Por ejemplo, la incidencia en la orientación al mercado (Akman & Yilmaz, 2008; Hurley & Hult, 1998; Keskin, 2006; Ngo & O'Cass, 2012), orientación al aprendizaje (Calantone, Cavusgil, & Zhao, 2002; Keskin, 2006; Rhee, Park, & Lee, 2010), intercambio de conocimiento (Lin, 2007; Liao, Fei, & Chen, 2007; Wang & Wang, 2012), rendimiento empresarial (Aramburu, Sáenz, & Blanco, 2013; Calantone, Cavusgil, & Zhao, 2002; Darroch, 2005; Hult, Hurley, & Knight, 2004), estructura socio económica y productiva (Tovar, Fernández, & Flores, 2015), gastos en I+D (Guo & Zhou, 2016), soporte proactivo de ideas (Sriboonlue, Ussahawanitchakit, & Raksong, 2016), gestión de relaciones e implicaciones para el rendimiento (Panayides, 2006), influencia del capital intelectual (Subramaniam & Youndt, 2005), implementación de ideas (Iddris, 2016), influencia social (Abulrub, Yin, & Williams, 2012; Aktharsha & Sengottuvel, 2016). En este sentido, Perdomo-Ortiz, González-Benito, & Galende (2006) establecen de que no existe una forma específica de analizar capacidad de innovación, debido a la variedad de perspectivas e incidencias existentes sobre otros constructos.

A pesar de los diversos estudios acerca de capacidad de innovación, no se evidencia un consenso entre los investigadores en cuanto a su definición (Peteraf, 1993), sin embargo, en el presente estudio se toma como referencia a Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney (2011), quienes la definen como:

La capacidad de una empresa, en relación con sus competidores, de aplicar los conocimientos, habilidades y recursos colectivos a las actividades de innovación relacionadas con nuevos productos, procesos, servicios o sistemas de gestión, comercialización u organización del trabajo para crear valor para la empresa o sus grupos de interés (p. 1266).

Por otra parte, en Ecuador se realizó un análisis acerca del sistema nacional de innovación, en el cual se presentan los actores claves y los factores económicos que influyen en el proceso de innovación de las empresas, con el fin de apoyar la creación de nuevas políticas y retos en el ámbito de la innovación (Schwartz & Guaipatín, 2014). Sin embargo, no se evidencian estudios orientados a medir la capacidad de innovación en las empresas, por lo que se vuelve un tema relevante.  En este sentido, la presente investigación tiene por objetivo evaluar la percepción de los empleados sobre la capacidad de innovación de las empresas en el contexto ecuatoriano a través del análisis de las propiedades psicométricas de la escala desarrollada por Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney (2011).

1.1 Revisión de la literatura

Cainelli, Evangelista, y Savona (2004) sostienen que las empresas innovadoras poseen altos niveles de productividad y crecimiento económico en comparación a las empresas no innovadoras. En la misma línea, Mazzanti, Pini, y Tortia (2006) indican que las empresas que experimentan mayores niveles de prácticas de innovación, tienen altas probabilidades de obtener mejores resultados a nivel general. Por ello, la innovación es considerada como un factor que contribuye para alcanzar ventaja competitiva lo que permite diferenciar a una empresa de la otra apoyado por capacidades que reflejan calidad, eficiencia y flexibilidad (Lawson & Samson, 2001).

En la literatura se evidencian numerosos esfuerzos por definir el constructo innovación, de hecho, Hurley y Hult (1998) definen innovación empresarial como una perspectiva colectiva, a través de la aceptación de nuevas ideas como un aspecto de la cultura empresarial. Para Hurt, Joseph, & Cook (1977) la innovación empresarial esta conceptualizada desde dos perspectivas diferentes. La primera perspectiva, la observa como una variable de comportamiento la cual es el grado de adopción de innovación por parte de la empresa. La segunda perspectiva, la observa como la disposición empresarial al cambio. Sin embargo, Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney (2011) señalan que los términos innovación, capacidad de innovación y capacidad innovativa han sido definidos y utilizados indistintamente. En esta linea, Hult, Hurley, & Knight (2004) sostienen que una característica importante para el éxito de las empresas es su capacidad de innovación, entendida como la percepción y el aprecio por las nuevas ideas como aspectos de la cultura empresarial.

En este sentido, los investigadores han identificado que la creatividad, habilidades, comunicación, motivación, cultura organizacional y liderazgo como los principales factores relacionados a la capacidad de innovación, lo que ha incidido en el momento de definirla (Adler & Shenhar, 1990; Akman & Yilmaz, 2008; Cohen & Levinthal, 1990; Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney 2011; Hurley & Hult, 1998; Lawson & Samson, 2001; Ngo & O'Cass, 2009; Romijn & Albaladejo, 2002; Stalker & Burns, 1961; Szeto, 2000; Teece, et al., 2009). Por ello en la la tabla 1 se presentan algunas de las definiciones consideradas mas relevantes acerca de capacidad de innovación.

Tabla1
Definiciones de capacidad de innovación.

Por otra parte, en la literatura se evidencian el desarrollo de varios instrumentos para medir capacidad de innovación. Es así que, una primera aproximación al constructo se presenta en el trabajo de Hurt, Joseph, & Cook (1977) quienes desarrollaron una escala para medir el proceso de adopción de nuevas ideas, con cinco dimensiones y cinco ítems cada una. Más adelante, en esta misma línea Hollenstein (1996) propone una escala con quince ítems para medir la capacidad de innovación en el sector industrial. Posteriormente, Lawson & Samson (2001), realizan una exhaustiva revisión de la literatura y proponen un modelo conceptual para la gestión de la innovación, incorporando a la capacidad de la innovación como uno de los factores principales y proponen su construccion considerando siete elementos. Estos son, las competencias, inteligencia organizacional, creatividad y gestión de ideas, estructuras y sistemas organizacionales, cultura y clima, y finalmente la gestión de la tecnología.

A partir de lo anterior, Calantone, Cavusgil, & Zhao (2002) basados en los trabajos de Hollenstein (1996), Hurt, Joseph, & Cook (1977), Hurt & Teigen (1977) y Lawson & Samson (2001), proponen un modelo para medir la relación entre la orientación al aprendizaje, capacidad de innovación y desempeño de la empresa creando en la escala una dimensión específica con seis ítems para medir la capacidad de innovación empresarial. Los resultados evidenciaron que la capacidad de innovación esta positivamente relacionada con el desempeño empresarial. A partir de la mencionada escala, se desarrollaron diversos estudios en diferentes contextos (Aktharsha & Sengottuvel, 2016; Camisón & Villar-López, 2014; Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney, 2011; Iddris, 2016; Lin, 2007; Panayides, 2006; Yang, 2012).

Por otra parte, Wang & Ahmed (2004) con base en la revisión de la literatura identificaron cinco áreas que determinan capacidad de innovación en las empresas a nivel general. Estas son innovación del producto, innovación del mercado, innovación del proceso, comportamiento innovador, e innovación estratégica, por lo que proponen una escala para medirla. Los resultados afirman que a pesar de que la investigación se enfoca en diferentes aspectos de la innovación, la escala propuesta captura los elementos principales en cuanto a capacidad de innovación para producir resultados innovadores.

En esta misma línea Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney (2011) propusieron una nueva escala para medir la capacidad de innovación enfocada en las empresas de servicio profesional en Australia. Los autores entrevistaron a treinta y siete ejecutivos de alto nivel en diferentes campos de las empresas de servicios profesionales, incluyendo ingenieros, contadores, abogados, consultores de gestión y mercadeo, entre otros, para desarrollar los ítems de la escala, además de revisar las escalas existentes propuestas por otros autores como Calantone, Cavusgil, & Zhao (2002), Wang & Ahmed (2004) y Tuominen & Antilla (2005). Los resultados del análisis factorial exploratorio y confirmatorio destacan la naturaleza multidimensional del constructo a través de la identificación de tres dimensiones enfocadas al cliente, mercadeo y tecnología.

Por otra parte, en el estudio realizado por Yang (2012), para medir capacidad de innovación y su efecto en el crecimiento empresarial, adaptaron la escala desarrollada por Calantone, Cavusgil, & Zhao (2002) reformulando sus ítems. El estudio fue aplicado a ciento noventa empresas de alta tecnología en China. Los resultados evidenciaron que la adquisición del conocimiento tácito y explícito son fundamentales para la mejora de la capacidad de innovación en una empresa de alta tecnología. Además se proporcionó evidencia empírica de la importancia de la capacidad de innovación para mejorar el crecimiento empresarial a largo plazo.

Desde otro punto de vista, el estudio realizado por Arias-Pérez, Yepes, López (2015) se enfoca en establecer el efecto mediador de la capacidad de innovación de producto en la relación entre capacidad de innovación de proceso y el desempeño innovador en empresas manufactureras en Colombia. Para realizar su estudio los autores utilizaron la escala de Camisón & Villar-López (2014) para medir la capacidad de innovación de proceso y capacidad de innovación de producto, y la escala de Sok & O'Cass (2011) para medir el desempeño innovador en setenta y siete empresas de manufacturación. Los resultados revelan que la capacidad de innovación de procesos no es suficiente para mejorar el desempeño innovador y que se necesita de la capacidad de innovación de producto para complementarla, además de que se debe de establecer una relación entre la capacidad de innovación de procesos y productos para obtener un mejor desempeño innovador.

Por otro lado, Vicente, Abrantes, & Teixeira (2015) crearon una escala para medir la capacidad de innovación de cuatrocientas setenta y un empresas exportadoras en Portugal. Para la creación de la escala, los ítems fueron derivados de la revisión de la literatura. En lo que respecta a la dimensión capacidad de innovación fue medida utilizando la escala derivada de Calantone, Cavusgil, & Zhao (2002). Los resultados indican que, para lograr una capacidad de desarrollo de producto superior, los gerentes deberían de explorar inversiones en I+D para desarrollar y lanzar nuevos productos a mercados de exportación. Por otro lado, los gerentes deberían desarrollar innovaciones estimulando factores como creatividad, experimentación y aceptación de nuevas ideas dentro de la empresa.

El estudio propuesto por Aktharsha & Sengottuvel (2016) examina la relación entre prácticas de gestión de recursos humanos, comportamiento de intercambio del conocimiento y capacidad de innovación, para ello, se utilizó una muestra de ciento setenta y cinco enfermeras de cuatro diferentes hospitales del distrito de Tiruchirapalli en India. El resultado del análisis demostró que, de cinco prácticas de gestión de recursos humanos, tres prácticas (selección y reclutamiento; evaluación del desempeño y compensación; recompensa) son significativos para el intercambio de conocimiento, además de tener un rol importante en el desarrollo de la capacidad de innovación de los hospitales. Además se concluye que cuando existen prácticas impecables de gestión de recursos humanos en hospitales, motiva a enfermeras a compartir sus conocimientos y cuando existe una cultura de intercambio de conocimiento entre enfermeras, el resultado será el desarrollo de capacidad de innovación en los hospitales.

A continuación, se describe el proceso que fue utilizado para establecer la validación de la escala que mide la percepción de los empleados sobre la capacidad de innovación de las empresas.  Durante el proceso es importante destacar que se analizó primeramente la escala desarrollada por Calantone, Cavusgil, & Zhao (2002), debido a que en la literatura se evidencia la mayor cantidad de estudios realizados utilizando esta escala. Sin embargo, los primeros hallazgos al aplicar el análisis factorial confirmatorio, mostraron resultados pocos satisfactorios en los índices de ajuste más relevantes. Por ello, se procedió a examinar la escala desarrollada por Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney  (2011), quienes realizaron un alto nivel de profundización en la revisión de la literatura, y procesos rigurosos para construir y validar la escala.

2. Método

2.1 Participantes

La recolección de datos fue realizada en la Escuela Superior Politécnica del Litoral [ESPOL] y en la Universidad Espíritu Santo [UEES]; universidades que están localizadas dentro de la provincia de Guayas, Ecuador. Con una muestra de 610 estudiantes de los cuales 285 son hombres que representan (46.72%) de la muestra total y 325 mujeres que representan el (53.28%) de la muestra total, quienes participaron voluntariamente, cuyas edades están comprendidas entre 20 y 59 años de edad, y  laboran en diferentes entidades empresariales en la provincia del Guayas, las mismas que fueron categorizadas tanto por sector económico: Agricultura, Minería y Petróleo (5,9%); Industria y Comercio (24,4%); Servicio (30,8%); Sector Publico (22,3%); Organizaciones no Gubernamentales (0,5%) y Otras (16,1%); y por el número de empleados laborando en dicha entidad: 0 a 9 (8,7%); 10 a 19 (6,2%); 20 a 49 (10,8%); 50 a 249 (24,1%); más de 250 empleados (50,2%).

2.2 Instrumento

El instrumento fue traducido al español para que los ítems de la escala conserven el enfoque y la esencia de la escala original. El cuestionario está conformado por 26 ítems distribuidos en tres dimensiones (Anexo 1). La primera dimensión conformada por 15 ítems y evalúa la capacidad de innovación enfocada al cliente [CIEC]; la segunda dimensión conformada por 6 ítems y evalúa la capacidad de innovación enfocada al marketing [CIEM] y la última dimensión conformada por 5 ítems y evalúa la capacidad de innovación enfocada a la tecnología [CIET]. Las respuestas están basadas en una escala de Likert de 7 puntos, donde 1 refleja mucho peor que los competidores y 7 refleja mucho mejor que los competidores.

2.3. Procedimiento

Previo a la aplicación del instrumento se solicitó el permiso a las autoridades de las universidades para coordinar y aplicar el instrumento a los estudiantes de postgrado que laboran en diferentes empresas de la provincia del Guayas. El instrumento fue aplicado utilizando la herramienta en línea QuestionPro, previo a la explicación de forma presencial sobre el propósito y objetivo de la investigación.

2.4. Análisis Estadísticos

Para validar la escala se realizó primeramente el análisis factorial exploratorio utilizando el software Statistical Package for the Social Sciences [SPSS] versión 22. El coeficiente de alfa de cronbach y los coeficientes de correlación entre ítems fueron examinados para comprobar la fiabilidad de la escala. Después, se realizó el análisis factorial confirmatorio utilizando LISREL 9.3 (Jöreskog & Sörbom, 1996). Los índices de ajuste fueron evaluados usando la prueba estadística chi cuadrado (X2). Debido a que los resultados de la prueba chi cuadrado son dependientes del tamaño de la muestra (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014), Hu y Bentler (1999) sugieren que se usen otros índices de ajuste como complemento. El índice de ajuste normalizado [NFI], índice de bondad de ajuste [GFI], y el índice de ajuste comparativo [CFI] fueron utilizados para evaluar el ajuste del instrumento. El error cuadrático medio de aproximación [RMSEA] fue utilizado para estimar la cantidad global de error. En este sentido, de acuerdo a lo planteado por Hu y Bentler (1999) un buen índice de ajuste RMSEA es cuando su valor es menor a 0,06; cuando el valor supera el umbral anterior, pero es menor a 0,08 se lo considera razonable y cualquier valor superior a 0,10 es considerado un índice malo.

3. Resultados

3.1. Análisis factorial exploratorio

Antes de realizar el Análisis Factorial Exploratorio [AFE], se procedió con la evaluación del supuesto de correlación entre las variables, con el fin de establecer si se justifica o no su aplicación. Primeramente, a través de una inspección visual de la matriz de correlaciones, se pudo identificar que las correlaciones de los ítems entre sí presentan valores superiores a 0,30. Seguidamente, al evaluar la fuerza de la relación entre los ítems, a partir de las correlaciones parciales, se evidencia que el índice Káiser-Meyer-Olkin [KMO] es satisfactorio (0,976). Por lo tanto, al evidenciarse que sí existe un grado de correlación, se considera apropiado realizar el respectivo análisis (Williams, Onsman, & Brown, 2010; Martínez & Sepúlveda, 2012).

Dado lo anterior, se procede con la aplicación del AFE a través del análisis de la matriz de componentes principales con rotación Varimax, para extraer los factores y determinar la representatividad del ítem sobre cada factor. En este sentido, al calcular la matriz de factores, se presenta una estructura de tres componentes o sub-escalas que explican el 84,76% de la varianza total, y a su vez, se evidencian ponderaciones representativas para cada ítem. Las cargas factoriales que se encuentren arriba del límite de 0,60 explican la importancia de cada ítem a su factor, además la varianza común o comunalidad presentan resultados satisfactorios que están por encima de 0,5 (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014), La tabla 2 muestra los valores de la matriz de componentes principales y de las comunalidades.

Tabla 2
Matriz de componentes principales y comunalidades.

La validez de las sub-escalas fue comprobada usando el coeficiente de alfa de cronbach. El valor especifico de alfa para cada sub-escala fueron CIEC (α = 0,982), CIEM (α = 0,974), CIET (α = 0,977) y el valor de alfa de la escala global fue (α = 0,985). Tal como se observa, estos valores están por arriba del nivel recomendado de 0,70 (Bland & Altman, 1997), lo cual indica que la escala posee una buena consistencia interna.

3.2. Análisis factorial confirmatorio.

Utilizando el Análisis Factorial Confirmatorio [AFC], se realizó un estudio de validez de la escala de medida para cada constructo con todos sus ítems. Dado que, los resultados en la primera iteración no muestran un buen ajuste, se procede al análisis de los datos de ajuste, para su respectiva depuración (Anderson & Gerbing, 1988). Ahora bien, para efectos del análisis se aceptaron los ítems con residuos estandarizados entre -3,5 y 3,5; a partir de este criterio, se eliminaron en las distintas iteraciones los ítems 12, 13, 14, 15, 17 obteniendo finalmente unos índices de ajuste aceptable (Hu & Bentler, 1999; Jöreskog & Sörbom, 1996). En la Tabla 3, se encuentran los valores de los índices de ajuste de las distintas iteraciones de medidas de las variables reducidas.  

Tabla 3
Índice de ajustes de cada modelo.

3.3. Fiabilidad y Validez

Posterior a la realización del AFC, ya con los ítems reducidos, se procede a verificar la fiabilidad a través del método de cálculo de alfa de cronbach para cada una de las dimensiones evidenciando que cada una sea superior a 0,7; los mismos que fueron los siguientes: CIEC (α =  0,978); CIEM (α = 0,971); CIET (α = 0,977). Demostrando que cada conjunto de ítems explica el objeto de cada dimensión definida. Así mismo, el valor del alfa de cronbach del instrumento final reducido fue satisfactorio (α = 0,981). Lo que es suficiente para garantizar la fiabilidad de la escala (Bland & Altman, 1997; Cronbach & Shavelson, 2004; Gliem & Gliem, 2003).

Por su parte, en cuanto a la validez de la escala, se analizó tanto la convergente como la discriminante. Para la validez convergente siguiendo a Fornell y Lacker (1981) se utilizó como criterio de análisis la varianza extraída [AVE] para cada constructo. En este sentido para los constructos reducidos, se puede observar que todos los valores son mayores a 0,50; los mismos que son aceptables según Joppe (2000). Como un segundo criterio de validación se examinó la relación de la AVE de cada constructo con la varianza de cada ítem (mínimo el 50%). La Tabla 5 presenta los valores t (t-test > 1,96 para p ≤ 0,05) y las cargas factoriales (λ > 0,60) para cada ítem, lo que evidencia la validez convergente de cada dimensión (Fornell & Lacker, 1981).

Tabla 5
Carga factorial λ, fiabilidad compuesta (FC), valores t y varianza promedio extraída (AVE).

En cuanto a la validez discriminante concebida como la medida en que un constructo se diferencia de otro, es decir no deben estar relacionados entre sí. En otras palabras, se trata de verificar que ningún ítem contribuye significativamente a más de un constructo al cual este asociado (Farrell, 2010). Bajo este criterio, Fornell y Lacker (1981) proponen un método para comprobar la validez discriminante en un instrumento el cual tenga dos o más constructos, el mismo que consiste en comparar la AVE de cada constructo con el cuadrado de la correlación de los constructos. Si la AVE es mayor que el cuadrado de la correlación entre constructos, la validez discriminante es determinada. La Tabla 6, presenta los resultados de la validez discriminante. Concretamente, se cumple el principio de que los constructos sean diferentes entre ellos.

Tabla 6
Validez discriminante.

4. Discusión y conclusiones

Partiendo de que la escala de Hogan, Soutar, McColl-Kennedy, & Sweeney (2011), fue desarrollada para medir capacidad de innovación específicamente en empresas de servicios, los resultados obtenidos establecen que puede ser utilizada en empresas de diversos sectores económicos. Esto quiere decir que para las empresas en Ecuador, es fundamental contar con capacidades de innovación orientadas al cliente, mercadeo y tecnología. Siendo la tecnología uno de las dimensiones que aporta más fuerte hacia la capacidad de innovación.

El análisis factorial confirmatorio muestra evidencia de fiabilidad y validez de los ítems. Con respecto a la fiabilidad de la escala utilizando el método de cálculo del alfa de cronbach, se evidencio que cada una de las dimensiones fuera superior a 0,7; demostrando así que los ítems que miden cada constructo están altamente correlacionados y tienen consistencia interna. Así mismo, el valor de alfa de cronbach obtenido a la escala final reducida (α = 0,981) fue satisfactorio (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). También se procedió a calcular el índice de fiabilidad compuesta (Tabla 5) donde fue posible validar que se logró el límite inferior sugerido 0,7 y el índice de varianza extraída 0,5 para todas las dimensiones planteadas (Fornell & Lacker, 1981).

En cuanto a la validez de la escala, se verificó tanto la convergente como la discriminante (Tabla 5; Tabla 6). Con respecto a la primera, se evidenció que todas las cargas factoriales estandarizadas de los ítems fueran superiores a 0,6 (Bagozzi & Yi, 1988). De igual forma, se constató que el promedio de las cargas sobre cada factor sea superior a 0,7 (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). Adicionalmente se validó que todas las cargas factoriales de los ítems que miden la misma dimensión sean estadísticamente significativas, tal como se observa en los valores t (Tabla 5), siendo una evidencia más de la validez convergente (Anderson & Gerbing, 1988).

En cuanto a la validez discriminante se validó verificando que el índice de la varianza extraída de cada dimensión sea mayor al cuadrado de la correlación entre cada par de factores (Fornell & Lacker, 1981). Una vez confirmada tanto la fiabilidad como la validez de la escala se procede a verificar que los índices de ajuste del análisis factorial confirmatorio sean satisfactorios, tal como se observa a continuación: X2 = 399,39; Gl 168; P-Value 0,000; GFI = 0,855; CFI=0,988; RMSEA = 0,085; NFI = 0,98; SRMR = 0,028 (Hu & Bentler, 1999).

Ahora bien, con respecto a la escala y sus dimensiones estos resultados sugieren que para poder alcanzar una mejor capacidad de innovación en las empresas de Ecuador, indistintamente del sector, es necesario darle mayor importancia a los aspectos relacionados con los desarrollos tecnológicos, por encima del cliente y el mercadeo. Por lo tanto, las empresas deben enfocarse hacia la identificación de las tendencias tecnológicas y anticiparse a las necesidades como un medio para alcanzar un mejor desempeño hacia la mejora de su capacidad de innovación, apalancado en un mercadeo innovador y generando valor agregado a los clientes.

 En definitiva, el principal hallazgo encontrado en el análisis ha permitido demostrar que la escala no necesariamente puede ser utilizada solo para medir capacidad de innovación en las empresas de servicios, también puede ser utilizada en otro ámbito. Desde el punto de vista teórico, este hallazgo se constituye en una contribución importante, porque el desarrollo de la capacidad de innovación en las empresas ecuatorianas responde a estrategias innovadoras que apalancados primeramente en la tecnología permita innovar, atender las demandas, mejorar la imagen de la empresa, estableciendo relaciones a largo plazo con los clientes y por ende sean más competitivas.

Por último, como futuras investigaciones se sugiere plantear estudios en Ecuador, que demuestren el efecto o incidencia de otras variables tales como: desempeño innovador, comportamiento innovador, clima de innovación, liderazgo tecnológico, entre otras; sobre la capacidad de innovación, con el fin de analizar el comportamiento de las mismas y poder plantear estrategias más acorde a la realidad de cada contexto.

5. Referencias bibliográficas

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Anexo 1

1. Estudiante Doctorado en Ciencias de la Dirección Universidad del Rosario, Bogotá – Colombia. Decano de la Facultad de Sistemas, Telecomunicaciones y Electrónica, Universidad Espíritu Santo-Ecuador acevallos@uees.edu.ec

2. Profesor titular de la Universidad Nacional de Colombia, ejduqueo@unal.edu.co y Universidad Espíritu Santo-Ecuador, jairduque@uees.edu.ec

3. Estudiante de Ingeniería en Sistemas, Facultad de Sistemas, Telecomunicaciones y Electrónica Universidad Espíritu Santo-Ecuador, tchever@uees.edu.ec