¿La I+D es cada vez más difícil o las empresas simplemente lo están haciendo peor?

Sabemos que la innovación impulsa el crecimiento empresarial. Como estrategia y denunció en su encuesta de 2015 a 1757 ejecutivos, «la innovación actual es un motor clave del crecimiento orgánico para todas las empresas, independientemente del sector o la geografía». Según ese informe, los 1000 que más gastan en I+D invirtieron 680 000 millones de dólares en I+D ese año, un 5% más que el año anterior. Históricamente, la I+D también ha sido vista como el motor del crecimiento económico nacional.

A pesar de la importancia de la innovación para las empresas y para la economía en general, a pesar de la Aumento del 250% en el número de científicos e ingenieros que se dedican a la I+D y, a pesar de todos los expertos dedicados a ayudar a las empresas a innovar, el dinero que las empresas gastan en I+D produce cada vez menos resultados. De hecho, mis investigaciones muestran que la rentabilidad del gasto en I+D de las empresas ha disminuido un 65% en las últimas tres décadas.

No es casualidad que esta caída del número de empresas cociente de investigación o RQ ( una métrica que he desarrollado para medir la productividad de la I+D, o la cantidad de producción que obtienen por sus insumos de innovación) imita la caída del crecimiento del PIB de EE. UU. en los últimos 30 años.

Una posible explicación es que la I+D se ha hecho más difícil. Esta es una teoría avanzado por Chad Jones, economista de Stanford. Jones propuso que detrás de esto había dos mecanismos: primero, un efecto de «pesca» (o selección), la idea de que las ideas más obvias se descubren primero, de modo que la calidad de las ideas restantes se degrada con el tiempo. Si piensa en las innovaciones recientes, como los ordenadores personales, Internet y los teléfonos inteligentes, puede que se muestre escéptico ante esta idea, pero la examinaremos con más detalle en un momento. El segundo mecanismo es reducir la rentabilidad de la mano de obra investigadora: la idea de que añadir más investigadores reduce el número de innovaciones por trabajador, ya que aumenta la probabilidad de que los investigadores dupliquen los esfuerzos de los demás. Ambas ideas parecen plausibles. De hecho, el economista de Northwestern Robert Gordon, en El auge y la caída del crecimiento estadounidense, hace argumentos similares. El pésimo resultado si Jones y Gordon tienen razón es que el crecimiento se reducirá a cero (excepto por el crecimiento de la población).

Tengo una explicación más optimista, y es que las empresas han empeorado en I+D. Mientras que las empresas que empeoran puede que no sonido más optimista que la I+D cada vez es más difícil, si es cierto, y si las empresas pueden restaurar sus antiguos RQ, la teoría nos dice que la economía debería disfrutar de un crecimiento perpetuo mientras la inversión en I+D continúe.

Así que la gran pregunta ahora es si Jones y Gordon tienen razón en cuanto a que la I+D se ha hecho más difícil o tengo razón en que las empresas lo han hecho peor. Si bien la caída del 65% en el RQ sugiere que tengo razón en que las empresas han empeorado en I+D, también mire como las empresas han empeorado si de hecho la I+D se ha hecho más difícil.

¿Cómo podríamos probar esto? Una idea es que si la I+D realmente se ha hecho más difícil, debería haberlo hecho para todo el mundo. En otras palabras, el RQ medio no solo disminuirá cada año, sino que máximo El RQ también disminuirá. Por lo tanto, si cojo la mejor empresa de cada año (la que tiene el RQ más alto) y la comparo con la mejor empresa del año siguiente, las empresas posteriores tenderán a tener un RQ más bajo que las anteriores.

Eso no es lo que descubrí cuando examiné 40 años de datos financieros de todas las firmas estadounidenses que cotizan en bolsa. En cambio, descubrí que el RQ máximo aumentaba con el tiempo. Si piensa en todas las maravillosas empresas que se han creado como parte de la economía de Internet, parece plausible, pero aún hay motivos para mostrarse escéptico cuando nada a contracorriente. Lo siguiente que comprobé fue si se mantenía el mismo patrón si, en lugar de analizar todas las empresas que cotizan en bolsa, restringiera la atención a un sector en particular, por ejemplo, la fabricación o los servicios. Descubrí que el RQ máximo también aumentaba en los sectores. Luego analizé las definiciones generales de la industria, como el equipo de medición (clasificación industrial estándar 38) y, sucesivamente, las definiciones más limitadas, como los instrumentos quirúrgicos, médicos y dentales (SIC 384) y luego los equipos dentales (SIC 3843). Lo que descubrí fue que, a medida que miraba más de cerca, el RQ máximo disminuía con el tiempo (consulte el gráfico siguiente). Por lo tanto, la teoría de Jones podría mantenerse a nivel industrial.

Las implicaciones del patrón son realmente interesantes. Lo que sugiere el patrón es que, si bien las oportunidades en las industrias disminuyen con el tiempo, las empresas responden creando nuevos sectores con mayores oportunidades tecnológicas. Cuando vi este patrón, me fue fácil pensar en ejemplos. De hecho, se hace referencia a muchos de estos ejemplos en el debate actual sobre la disrupción. Algunos ejemplos comunes son la muerte de la máquina de escribir y su sustitución por ordenadores personales, y la muerte de los teléfonos fijos y su sustitución por teléfonos móviles. Si bien hay muchos otros ejemplos, lo que es cierto en los dos casos que se me ocurren es que el mercado de la nueva tecnología era, de hecho, mucho más amplio que el de la tecnología a la que sustituyó.

Como ejemplo, ordenadores personales disfrute de una base instalada en EE. UU. de 310 millones de máquinas, mientras que la base instalada de máquinas de escribir eléctricas tenía solo 10 millones de máquinas en su apogeo en 1978. Si bien no podemos decir si este patrón de aumento del RQ máximo se mantendrá para siempre, se ha mantenido durante los 40 años de los que tenemos datos.

La buena noticia es que mientras industrias puede estar condenado al fracaso, empresas no tiene por qué serlo. Pueden entrar en industrias con más oportunidades y salir de industrias con oportunidades cada vez menores. Esa noticia también ofrece una lección importante para mejorar el RQ: es probable que las empresas tengan que diversificarse para evitar reducir las oportunidades en su propio sector. Este patrón general tiene al menos un siglo de antigüedad y, de hecho, fue la génesis de la I+D industrial. Esta génesis se refleja en vívidas historias de casos de DuPont, General Motors y Standard Oil en el influyente libro del historiador empresarial de Harvard Alfred Chandler, Estrategia y estructura.

Para resumir lo que nos deja esto, parece que la disminución de la capacidad de las empresas (y de la economía) para impulsar el crecimiento a partir de la I+D se debe al hecho de que las empresas han empeorado en cuanto a la innovación, y no a que la innovación se haya hecho más difícil. Es una buena noticia, porque el problema del empeoramiento de las empresas se puede solucionar, mientras que el problema de la innovación se hace más difícil no. El desafío, por supuesto, es saber qué arreglar y cómo arreglarlo.