MARKERTS FOR INNOVATION Afonso Sebastião Ricardo Costa Lisboa, Junho de 2006.

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1 MARKERTS FOR INNOVATION Afonso Sebastião Ricardo Costa Lisboa, Junho de 2006

2 1. INTRODUÇÃO aumento da competitividade entre empresas necessidade de inovar Reduzir custos marginais Lugar privilegiado no mercado Apostar em Investigação & Desenvolvimento – I & D Com o: Envolve elevados investimentos e riscos associados COOPERAÇÃO a) Modelos teóricos b) Investigação empírica LINHAS DE ORIENTAÇÃODIVIDIDA CONSOANTE… O tipo de parceiro associado COMPETIDOR, FORNECEDOR, CLIENTE,UNIVERSIDADES, ETC.

3 2. COOPERAÇÃO EM I&D a) MODELOS TEÓRICOS Porquê e que tipos de empresas procuram introduzir estratégias de cooperação LITERATURA DA INDUSTRIAL ORGANIZATION (IO) - Centra-se essencialmente na cooperação horizontal (entre competidores) - Relação entre incoming e outcoming spillovers (e na possibilidade de free-riding) Necessidade de investir no aumento da própria capacidade de absortividade

4 2. COOPERAÇÃO EM I&D b) PESQUISA EMPÍRICA Enorme dificuldade em estimar empiricamente os benefícios associados ao estabelecimento de estratégias de cooperação em I&D a maior parte dos estudos foca indirectamente em: Explicar a frequência – Características que o potenciam – TYLER e STEENSMA (2005) A habilidade das empresas em dividir custos e riscos associados ao processo de inovação Outros autores Impacte positivo da dimensão de uma empresa e da intensidade em I&D

5 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS BELDERBOS et al (2004) Contribuiu para o desenvolvimento de literatura empírica tendo em conta a possibilidade das empresas em aderirem a diferentes parcerias de cooperação Estudo construído a partir de 2 inquéritos CIS consecutivos (1996 e 1998) pela Statistics Netherlands Objectivo: Explicar relações de cooperação em I&D existentes (1997 e 1998) Permite correlações sistemáticas entre decisões por diferentes tipos de cooperações

6 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS BELDERBOS et al (2004)

7 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS Variáveis existentes e resultados: Significativos coeficientes de correlação de erro que apontam para a ideia de interdependência entre diferentes decisões de cooperação INCOMING SPILLOVERS – COMPETIDORES, CLIENTES E FORNECEDORES Importância como fonte de conhecimento para o processo de inovação de uma empresa INCOMING SPILLOVERS – INSTITUCIONAL Importância de universidades, centros de inovação e instituições de pesquisa como fonte de conhecimento para o processo de inovação de uma empresa. Impacte positivo

8 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS - INTENSIDADE EM I&D Número de funcionários do sector de I&D sobre o número de funcionários total O aumento da intensidade em I&D é correlacionado com a capacidade de absorção (conhecimento) de uma empresa. No entanto, o efeito marginal da intensidade em I&D acabará por diminuir - Um impacte robusto na cooperação com fornecedores, clientes e instituições - Um impacte positivo, embora mais fraco na cooperação com competidores: Empresas intensivas em I&D apresentam também maiores riscos associados a fugas de conhecimento

9 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS - DIMENSÃO DA EMPRESA Tem um impacte positivo e significativo, com um maior coeficiente para cooperações institucionais Firmas maiores tendem a: Ter dimensão crítica Capacidade para absorver conhecimento Para estabelecer situações de cooperação em I&D Especialmente cooperação com universidades São ainda capazes de se associar a projectos de múltiplas tecnologias recorrendo a vários parceiros de I&D

10 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS - CONSTRANGIMENTOS DE CAPACIDADE ORGANIZACIONAL A existência de bottlenecks como: - Poucos funcionários em I&D - Conhecimento insuficiente - Rigidez organizacional Incentivam empresas a cooperar de modo a reduzir custos, riscos e/ou constrangimentos Variável: - Constrangimento de risco - Constrangimento de custo Significativa e positiva para cooperações com competidores e fornecedores Impacte positivo na cooperação institucional e negativo na cooperação com fornecedores

11 2. COOPERAÇÃO EM I&D MODELO EMPÍRICO E RESULTADOS - FLUXO INTERNO DE CONHECIMENTO Firmas que pertençam a grupos de grande dimensão tendem a estabelecer relações de cooperação apenas com fornecedores e clientes (e não com competidores e instituições de pesquisa) - SUBSÍDIOS PARA I&D Esta variável tem um efeito positivo e significativo em cooperação vertical (clientes e fornecedores) e instituições, o que pode sugerir que os subsídios promovem parcerias de I&D pró-competitivas.

12 O óptimo para a Sociedade Cooperação na I&D e na Produção (Monopólio) Cooperação em I&D e não cooperação na Produção Não cooperação em I&D e Não cooperação na Produção Quantidade produzida (Q)Custo exercido em I&D (x) Tabela – Modelo de AJ - Comparação de cenários, Custo exercido em I&D e Quantidade produzida Resultados qualitativos: O CASO DOS DUÓPOLIOS – MODELO DE AJ 3. I&D COOPERATIVO E NÃO COOPERATIVO

13 A Cooperação em I&D aumenta os gastos em I&D ao contrário do que seria esperado. Num cenário de não cooperação na produção, a cooperação em I&D também conduz ao seu aumento. Apesar desta cooperação parecer que à primeira vista prejudica as empresas tanto nas despesas em I&D assim como na produção, devido a incentivos privados e subsídios recebidos, torna-se viável e compensadora a cooperação face ao desenvolvimento, ao investimento, e produção independente de cada empresa. Investimento em I&D e produção conjunta (tipo Monopólio) Neste caso o investimento em I&D continua a ser maior do que as restantes soluções para este campo A produção global vai diminuir, o produtor consegue captar muito do excedente do consumidor, podendo produzir menos com o mesmo lucro O CASO DOS DUÓPOLIOS – MODELO DE AJ 3. I&D COOPERATIVO E NÃO COOPERATIVO

14 O Óptimo Social Não é claro que a cooperação seja melhor do ponto de vista social. Por um lado possibilita um maior lucro para as empresas, no entanto é associado a um menor excedente para os consumidores. Com a cooperação, a quantidade de produto disponível também irá diminuir, no entanto este efeito poderá ser socialmente compensado pelo maior nível de I&D atingido. A cooperação no I&D num contexto global, também pode evitar a provável duplicação e o consequente desperdício de capital envolvido neste processo quando em comparação com um cenário de não cooperação em I&D. O CASO DOS DUÓPOLIOS – MODELO DE AJ 3. I&D COOPERATIVO E NÃO COOPERATIVO

15 MODELO DE KMZ CenárioPrimeira fase (I&D)Segunda Fase (Produção) Competição I&D (Caso N) As empresas competem; cada uma decide o nível de I&D a impor com base no I&D das outras empresas. As empresas competem; O CM de produção da empresa diminui devido aos efeitos do I&D. Criam-se efeitos de spillover para outras empresas. Cartel I&D (Caso C) As empresas coordenam o esforço de I&D para maximizar o lucro global. As empresas competem; O CM de produção da empresa diminui devido aos efeitos do I&D. Os efeitos de spillover não aumentam devido à Cartelização. Competição RJV (Caso NJ) As empresas competem; cada uma decide o nível de I&D a impor com base no I&D das outras empresas. As empresas partilham o esforço em I&D e evitam a duplicação de I&D. As empresas competem; O CM de produção da empresa diminui devido à soma dos efeitos do I&D. Os efeitos de spillover aumentam ao seu máximo nível. Cartel RJV (Caso CJ) As empresas coordenam o esforço de I&D para maximizar o lucro global. As empresas partilham o esforço em I&D e evitam a duplicação de I&D. As empresas competem; O CM de produção da empresa diminui devido à soma dos efeitos do I&D. Os efeitos de spillover aumentam ao seu máximo nível. Tabela – Modelo de KMZ - Comparação dos cenários Fase de I&D e de Produção 4. INVESTIGAÇÃO CONJUNTA E CARTÉIS I&D

16 Tabela – Resumo dos procedimentos a efectuar nos modelos de KMZ Análogo ao Caso C no entanto com β=1 e também X i =X CJ. Cartel RJV (Caso CJ) Análogo ao Caso N no entanto com β=1 e também X i =X NJ. Competição RJV (Caso NJ) Maximizar T em que πi é dado por (5), onde Q i é dado por (6) e X i é dado por (2) Maximizar a soma dos lucros das empresas combinadas Cartel I&D (Caso C) Maximizar (5) em ordem a x i, onde Q i é dado por (6) e X i é dado por (2). Maximizar o lucro da sua própria produção Competição I&D (Caso N) Formalismo matemáticoObjectivoCenário (1) (5) (6) (2) (3) 4. INVESTIGAÇÃO CONJUNTA E CARTÉIS I&D MODELO DE KMZ

17 = Investimento efectivo em I&D (concorrencia em quantidades no mercado do produto) epara RESULTADOS DO MODELO = Inovação tecnológica e para = Preço de equilíbrio por unidade produzida e para = Investimento efectivo em equilíbrio em I&D (concorrencia em preços no mercado do produto) e sse para todo o sse 4. INVESTIGAÇÃO CONJUNTA E CARTÉIS I&D MODELO DE KMZ

18 Para altas taxas de spillovers a redução de custos por unidade produzida é maior num cenário em que as empresas se organizam em cartéis para desenvolver o I&D do que num caso de competição. As causas desta diferença residem na criação de externalidades geradas pela actividade de I&D e no seu impacte na presença de spillovers. O cenário de competição RJV (NJ) é o que contribui menos para que se verifique uma menor diminuição dos preços por unidade produzida (mais caro), em oposição ao Cartel RJV (CJ). A presença do RJV cria um efeito de benefício social maior devido à eliminação da duplicação de I&D uma vez que todo o seu investimento é coordenado e partilhado. Num cenário de competição RJV (NJ) domina o problema dos free-riders uma vez que todo o conhecimento é partilhado e muitas empresas aproveitam o conhecimento disponível sem efectuarem investimentos nesse sentido. CONCLUSÕES Benefício Social O investimento coordenado em I&D produz um maior benefício social do que o investimento competitivo em I&D. Isto porque socialmente se considera que: a soma dos lucros das empresas envolvidas, a inovação tecnológica e os baixos preços conseguidos por unidade produzida, verificados no Investimento coordenado em I&D têm um peso maior do que o grande lucro obtido pelas empresas no caso do investimento competitivo em I&D. 4. INVESTIGAÇÃO CONJUNTA E CARTÉIS I&D MODELO DE KMZ

19 No que respeita à aplicação dos modelos de dAspermont e Jacquemin e de KMZ apresentados anteriormente, Rabah Amir efectua uma análise crítica de modo a avaliar as diferenças entre estes e também questionar a sua validade. MODELO DE AJ Para uma redução de custos x i a empresa i terá que desenvolver um investimento em I&D de. A redução de efectiva de custos de uma empresa 1 é dada por. Na presença de duas empresas, e para uma função de lucro, o payoff da empresa 1 é dado por: 5. COMPARAÇÃO DE MODELOS MODELO DE AJ vs MODELO KMZ

20 MODELO DE KMZ Relativamente ao modelo de KMZ, uma empresa i que efectue um investimento em I&D de trará uma redução de custos de A redução de efectiva de custos de uma empresa 1 é dada por. Na presença de duas empresas, e para uma função de lucro, (a mesma do que em AJ) o payoff da empresa 1 é dado por: 5. COMPARAÇÃO DE MODELOS MODELO DE AJ vs MODELO KMZ

21 CONCLUSÕES De acordo com os critérios postulados concluiu-se que o modelo AJ deveria ser de validade questionada nomeadamente no que respeita à aplicabilidade nos casos em que o parâmetro de spillover seja grande, ou seja, para o caso em que Acima destra fronteira o investimento em I&D ganha receitas cada vez maiores à escala, ao contrário do concluído por AJ que apresentava lucros menores para empresas que cooperavam e efectuavam maiores investimentos em I&D. Abaixo desta fronteira também se verifica um conflito de resultados entre os 2 modelos. À priori, o modelo KMZ apresenta-se como mais apropriado para o uso universal dado que consegue retornar resultados relativamente fiáveis para todas as gamas de e para todos os cenários apresentados. No entanto estes modelos não deverão ser encarados como alternativos, mas sim aplicados em diferentes situações/industrias. 5. COMPARAÇÃO DE MODELOS MODELO DE AJ vs MODELO KMZ

22 BIBLIOGRAFIA KAMIEN, M.; MULLER, E.; ZANG, I. (1992) – Research Joint Ventures and R&D Cartels, The American Economic Review DASPERMONT, C.; JACQUEMIN, A. (1999) – Cooperative and Noncooperative R&D in Duopoly with spillovers, The American Economic Review RABAH, A. (2000) – Modeling imperfectly appropriable R&D via spillovers, International Journal of industrial Organization BELDERBOS, R; CARREE, M.; DIEDREN, B.; LOKSHIN, B.; VEUGLERS, R. (2004) – Heterogeneity in R&D cooperation strategies, International Journal of Industrial Organization