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

MARKERTSFOR

INNOVATION

Afonso Sebastião

Ricardo Costa

Lisboa, Junho de 2006

1. INTRODUÇÃO

aumento da competitividade entre empresas

necessidade de inovarReduzir 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 ORIENTAÇÃO DIVIDIDA CONSOANTE…

O tipo de parceiro associado

COMPETIDOR, FORNECEDOR, CLIENTE,UNIVERSIDADES, ETC.

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


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


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



BELDERBOS et al (2004)



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



- 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



- 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 recorrendoa vários parceiros de I&D



- CONSTRANGIMENTOS DE CAPACIDADE ORGANIZACIONAL

A existência de “bottlenecks” como:

- Poucos funcionários em I&D- Conhecimento insuficiente- Rigidez organizacional

Incentivam empresas a cooperar de modo areduzir 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



- 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.

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

• 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.

*)ˆ( xx

*)ˆ( QQ

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

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)~

*ˆ( QQQ



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.

*)ˆ~**( xxxx )~

*ˆ**( QQQQ



MODELO DE KMZ

Cenário Primeira 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.


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.


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

Tabela – Resumo dos procedimentos a efectuar nos modelos de KMZ

Análogo ao Caso C no entanto com β=1 e também Xi=XCJ. Cartel RJV (Caso CJ)

Análogo ao Caso N no entanto com β=1 e também Xi=XNJ. Competição RJV (Caso NJ)

Maximizar “T” em que πi é dado por (5), onde Qi é dado por (6) e Xi é dado por (2)

Maximizar a soma dos lucros das empresas combinadas

Cartel I&D (Caso C)

Maximizar (5) em ordem a xi, onde Qi é dado por (6) e Xi é dado por (2).

Maximizar o lucro da sua própria produção

Competição I&D (Caso N)

Formalismo matemáticoObjectivoCenário

ii ,max

j

jT max

1i iii QQaP

1

.j

iii xxX

i

ii xX

iii xQ 2(1) (5)

(6)(2)

(3)


MODELO DE KMZ

= Investimento efectivo em I&D (concorrencia em quantidades no mercado do produto) NJCCJ XXX

NJNCJ XXX NC XX

2e para

X

RESULTADOS DO MODELO

2

XF = Inovação tecnológica

NJCCJ XfXfXf

NJNCJ XfXfXf

NC XfXf e para

CJCNJ PPP P = Preço de equilíbrio por unidade produzida

CJNNJ PPP CN PP 2e para

Y = Investimento efectivo em equilíbrio em I&D (concorrencia em preços no mercado do produto)

NJCCJ YYY NJN YY

NCJ YY 1

NC YY 2

e

sse

para todo o

sse


MODELO DE KMZ

• 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.


MODELO DE KMZ

No que respeita à aplicação dos modelos de d’Aspermont 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 xi a empresa “i” terá que desenvolver um investimento em I&D de .

22/1 ix

A redução de efectiva de custos de uma empresa “1” é dada por .21 xx

Na presença de duas empresas, e para uma função de lucro , o payoff da empresa 1 é dado por:

22129

1cca

b

21

21221211 2

12

9

1, xxxcxxca

bxxF

5. COMPARAÇÃO DE MODELOS

MODELO DE AJ vs MODELO KMZ

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:

22129

1cca

b

0iyiy

2

21

2yy

1

2

1221211

222

9

1, yyycyyca

byyF



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

1max 1

nAcima 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.



BIBLIOGRAFIA

KAMIEN, M.; MULLER, E.; ZANG, I. (1992) – “Research Joint Ventures and R&D Cartels”, The American Economic Review

D’ASPERMONT, 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

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

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