Artículo Científico. Revista Decisión Gerencial.
Vol. 5, No. 11, pp. 1-12, Enero-Junio, 2026.
ISSN:2953-6391
Edición Semestral.
DETERMINANTES DE LOS GASTOS EN INVESTIGACIÓN Y
DESARROLLO DE LAS EMPRESAS UBICADAS EN PERÚ
DETERMINANTS OF RESEARCH AND DEVELOPMENT
EXPENDITURES OF COMPANIES LOCATED IN PERU
Humberto Lozano Vargas 1*, humberto.lozano@correo.uis.edu.co ORCID 0000-0003-0762-8864
Héctor Luis Romero Valbuena 2*, hvalbuen@uis.edu.co ORCID 0000-0001-9685-0584
Eddy Johanna Fajardo Ortiz 3*, efajardo@unab.edu.co ORCID 0000-0002-4635-8003
Recibido: 19-jul-2025,Aceptado: 16-jun-2026,Publicado: 01-jul-2026
Resumen
Las empresas logran ser competitivas en los mercados cuando sus productos o servicios poseen características disruptivas o
únicas. Además, los países que albergan firmas altamente productivas y sofisticadas se benefician del derrame de bienestar
generado por estas compañías. Sin embargo, para generar este valor agregado, es necesario invertir en Investigación y
Desarrollo (I+D), lo cual no siempre es posible para todas las empresas ni países. La presente investigación tiene como
objetivo identificar los factores asociados a la realización de gastos en I+D por parte de las empresas en Perú, un país que
forma parte de la Comunidad Andina de Naciones (CAN). Para ello, se emplean datos de la Encuesta de Empresas del Banco
Mundial (2023) y se aplican modelos de regresión logística y probit. Las principales conclusiones indican que el acceso a
financiamiento, la innovación de productos y la participación en exportaciones son factores que incrementan la probabilidad
de que las empresas realicen inversiones o gastos en I+D. Además, se observa que en Perú, las empresas que innovan en
productos superan en número a aquellas que destinan presupuesto a este tipo de gastos.
Palabras clave: Investigación y desarrollo, Competitividad empresarial, Perú.
Abstract
Companies enhance their competitiveness in markets when their products or services exhibit disruptive or unique charac-
teristics. Countries that host highly productive and sophisticated firms also benefit from the welfare spillovers generated by
these companies. However, creating such added value requires investment in Research and Development (R&D), which is not
always feasible for all firms or countries. This study aims to identify the factors that facilitate R&D expenditure among firms
in Peru, a member of the Andean Community (CAN). Using data from the World Bank Enterprise Survey (2023), we apply
logistic regression and Probit models. The findings reveal that access to financing, product innovation, and participation in
exports significantly increase the likelihood of firms investing in R&D. Moreover, in Peru, the number of companies engaging
in product innovation exceeds those allocating budgets specifically for R&D activities.
Keywords: Research and Development, business competitiveness, Peru.
1Universidad Industrial de Santander, Colombia.
2Universidad Industrial de Santander, Colombia.
3Universidad Autónoma de Bucaramanga, Colombia.
2 Lozano, Romero, Fajardo
1 Introducción
La innovación empresarial es crucial para que las empresas se mantengan competitivas en un entorno donde los
productos y servicios deben ofrecer un valor diferencial para los consumidores. Precisamente, investigaciones como la de
Lozano et al. (2023) y la de Díaz et al. (2026) pretenden contribuir al estudio de este fenómeno en Madagascar e India. Sin
embargo, las firmas deben contar con la capacidad de invertir en I+D para ser competitivas tanto en los mercados nacionales
como internacionales. No obstante, esta decisión resulta compleja en países con recursos limitados en términos físicos,
humanos, tecnológicos y de capital, como es el caso de numerosos países latinoamericanos.
Por lo tanto, invertir en I+D es una decisión estratégica que involucra tanto a los países como a las empresas que
conforman su tejido productivo. Este factor estratégico es clave para ampliar las fuentes de empleo, iniciar o profundizar
procesos de internacionalización y diversificar la oferta de bienes y servicios destinados a satisfacer las necesidades de los
consumidores. Tal es su relevancia que los países han implementado programas e incentivos para estimular este tipo de
acciones, tanto en la introducción de nuevos productos al mercado como en la innovación en sus métodos de producción o
comercialización, así como en la creación de nuevo conocimiento.
Este aspecto adquiere particular relevancia para las economías en desarrollo, como la de Perú, donde un gran número de
individuos permanece en sectores informales de la economía y la participación de las exportaciones en el Producto Interno
Bruto (PIB) se mantiene en la actualidad por debajo de sus máximos históricos alcanzados en 2007, justo antes de la crisis
financiera mundial de 2007-2008 (Banco Mundial, 2026). Por lo tanto, realizar investigaciones que identifiquen los factores
clave para la generación de I+D en este país, resulta de suma importancia.
En virtud de lo anterior, la presente investigación tiene por objetivo identificar factores asociados a la realización de gastos
en I+D por parte de las empresas peruanas, utilizando la Encuesta de Empresas del Banco Mundial (2023). Para cumplir con tal
objetivo, el presente documento se estructura de la siguiente manera: en primer lugar, se presenta la introducción, seguida del
marco teórico del tema, una revisión de investigaciones previas relacionadas, la metodología aplicada, los resultados obtenidos
y, finalmente, las conclusiones de la investigación.
2 Marco teórico
Autores como Wells y Krugman (2020) sostienen que la I+D es un gasto orientado hacia la creación y puesta en marcha
de nuevas tecnologías. Además, gran parte de este gasto es asumido por el sector privado, con el fin de obtener un monopolio
temporal en el mercado. Sin embargo, cuando una empresa innova otras tienden a seguir su ejemplo (Mankiw, 2020). Es
decir, los procesos innovadores derivados de la I+D, generan un efecto de derrame tecnológico que beneficia tanto a las
empresas como al bienestar económico y social de los países.
La inversión en I+D genera un entorno favorable para el surgimiento de procesos innovadores, los cuales, en la
actualidad, son reconocidos como una fuente clave de competitividad empresarial y económica (García y López, 2021). A su
vez, la I+D no solo propicia el crecimiento económico a largo plazo, sino que también fortalece la capacidad de las economías
para ser resistentes y resilientes ante los ciclos económicos (Sánchez, 2023). Por lo tanto, este proceso es esencial para el
bienestar económico y social de los países, ya que contribuye a la formación de un tejido empresarial sólido y robusto frente
a los choques de oferta y demanda propios de los modelos económicos capitalistas.
Por su parte, Mendoza y González (2022), afirman que el gasto en I+D y los factores asociados al conocimiento permiten
la generación de procesos innovadores, los cuales son fundamentales para que las empresas se mantengan competitivas. Es
decir, esta actividad posibilita, a largo plazo, una mejora en los niveles de desarrollo económico y de bienestar social de
los países (Germán et al., 2021). En consecuencia, la innovación resultante del proceso de I+D conlleva una mejora en los
procesos productivos, lo que genera un efecto positivo en las comunidades de los países en los que las empresas innovadoras
operan.
Así mismo, la innovación transforma la manera en que las empresas gestionan la realización de sus procesos y productos,
con el objetivo de generar valor para las organizaciones y propiciar el desarrollo y el progreso (Corona, 2022). Además, el
crecimiento del comercio mundial y la aparición de nuevas tecnologías han planteado nuevos desafíos para las organizaciones
(Ochoa et al., 2022). En este contexto, los gerentes y órganos decisorios de las firmas juegan un papel crucial. Por tanto, resulta
relevante considerar las características que influyen en las decisiones que toman estos directivos.
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Determinantes de los gastos en Investigación y Desarrollo 3
3 Antecedentes
En América Latina las investigaciones que tienen como objetivo explicar los factores que determinan los gastos
empresariales en I+D son escasas, debido a múltiples factores como el tamaño de las economías, la falta de personal
cualificado, la baja inversión en tecnología, entre otros. Estas situaciones no se presentan de la misma forma en los países
desarrollados o aquellos que cuentan con economías grandes. Por lo tanto, las investigaciones limitadas sobre este fenómeno
se centran principalmente en empresas ubicadas en países con economías más desarrolladas.
En Europa, Hunady y Chyláková (2024) utilizan un modelo probit con el objetivo de identificar los factores que influyen
en la inversión en I+D. La investigación concluye que las firmas subsidiarias de grandes empresas tienen mayor probabilidad
de realizar estos gastos; mientras que, si la empresa es extranjera y vende en mercados nacionales, esta probabilidad disminuye.
Para empresas ubicadas en este continente, Doruk (2023) tiene por objetivo evaluar si la compensación monetaria del
CEO, basada en la maximización del valor para los accionistas a corto plazo, impacta en la decisión de invertir en I+D.
Utilizando un modelo de regresión logística fraccional concluye que esta práctica tiene un efecto significativo y negativo
sobre el gasto en I+D. Mediante el uso de un modelo de regresión truncada Bootstrap, Saeed et al. (2024) buscan determinar
la eficiencia del gasto en I+D y sus determinantes para empresas ubicadas en China e India. Los investigadores concluyen
que el crecimiento económico, la apertura comercial, la estabilidad política y las iniciativas gubernamentales son variables
positivas y determinantes del gasto en I+D.
En India, Pain y Chakraborty (2023) emplean un modelo probit para determinar los factores que influyen en el gasto
en I+D en la industria farmacéutica de este país. La investigación concluye que el tamaño de la empresa, la importación de
bienes de capital y las exportaciones, son variables significativas para la asignación de gastos en las empresas que pertenecen
a la industria farmacéutica de India. Para Arabia Saudita, el estudio de Hamza y Gamra (2023) tiene como objetivo evaluar el
impacto del director ejecutivo en la decisión de las empresas de realizar gastos en I+D. Usando modelos de regresión OLS,
concluyen que los directores con poca experiencia y que no son propietarios de las firmas son más propensos a realizar gastos
en I+D.
En Corea del Sur, Chung (2020) utilizando un modelo probit con efectos aleatorios tiene por objetivo analizar los
determinantes de la propensión de las empresas coreanas a realizar inversiones innovadoras y gastar en I+D. La investigación
concluye que la obtención de patentes es un determinante clave en la decisión de asignación de gastos en I+D. También en
Corea del Sur, Kim (2019) busca identificar los factores financieros que determinan el nivel de intensidad de I+D en empresas
Chaebol. Para ello, el autor utiliza modelos de regresión Tobit, Logit y Probit. La investigación concluye que la intensidad
en I+D del año anterior y el tamaño de la empresa son variables que influyen significativa y positivamente, mientras que la
relación de apalancamiento es una variable significativa con efecto negativo.
Para Brasil y Turquía, Doruk (2024) tiene como objetivo evaluar, por medio de un modelo Probit, el impacto de las
restricciones financieras en el gasto en I+D. La investigación concluye que existe una relación positiva entre el gasto en I+D y
las restricciones financieras, además el financiamiento contribuye a la asignación de gastos en I+D por parte de las empresas
ubicadas en estos países emergentes. Por otro lado, para Colombia, Juliao et al. (2015) mediante el uso de un modelo de
regresión lineal múltiple, determina que tener personal cualificado, el capital invertido y el conocimiento son variables
positivas y significativas para la asignación de gastos en I+D. En cambio, que la empresa sea extranjera y cuente con personal
poco cualificado son variables que influyen de manera significativa y negativa en la asignación de gastos en I+D.
En Colombia, Fajardo Ortiz et al. (2024) analizan la relación entre género e innovación empresarial. La investigación
encuentra que las firmas que tienen como gerente general a una mujer, duplican la probabilidad de innovar en productos. Sin
embargo, al observar la innovación en procesos, no se encuentra ninguna relación. Además, el gasto en I+D, la participación
en exportaciones y el uso por parte de las empresas de tecnologías de la información y la comunicación, resultaron ser
variables altamente significativas.
En cuanto a los países latinoamericanos en general, se encuentran investigaciones que giran en torno al fenómeno de
la innovación. Así García et al. (2021), por medio del uso del análisis factorial multivariado, concluyen que las variables
más relevantes para fomentar los procesos innovadores son: el gasto asignado en I+D, la calidad de las instituciones de
investigación, las patentes, la capacidad innovadora, la relación universidad-empresa y disponibilidad de personal cualificado.
A su vez, Fernández (2017) tiene por objetivo analizar como las empresas privadas en América Latina financian sus
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4 Lozano, Romero, Fajardo
actividades de I+D, además de identificar los factores que influyen en la capacidad de innovación de las firmas. La autora
utiliza un modelo Logit y el Indicador de Encuestas a Empresas del Banco Mundial. Los principales hallazgos indican que el
tamaño y la edad de la empresa, las restricciones financieras y las fuentes de financiamiento son los principales impulsores
del proceso innovador.
Finalmente, en el contexto peruano, la investigación de Cutipa et al. (2022), por medio del uso de un modelo de regresión
lineal múltiple, determinan que la capacidad de innovación humana, técnica y organizacional son variables que influyen en el
nivel de innovación de las empresas exportadoras de artesanía del Perú. En conclusión, se observa que las investigaciones sobre
de los determinantes empresariales de la asignación de I+D están principalmente centradas en países europeos y asiáticos. En
América Latina, el enfoque investigativo se orienta hacia el fenómeno de la innovación en general, con algunos intentos de
identificar los determinantes del gasto en I+D en Colombia y Brasil. Sin embargo, la información sobre este tema sigue siendo
escasa y limitada.
4 Metodología
La presente investigación utiliza datos de corte transversal. Este tipo de observaciones son el resultado de recolectar
información de diferentes individuos en un único periodo de tiempo (Wooldrige, 2001). Además, provienen de la Encuesta
de Empresas del Banco Mundial (2023) y corresponden a firmas consultadas en Perú. Inicialmente la base de datos contenía
987 observaciones. Sin embargo, al eliminar datos faltantes, omisiones y respuestas de no sabe/no responde, la muestra se
redujo a 815 empresas (ver tabla 1). Los datos son tratados por medio de modelos econométricos de regresión logística (ver
ecuación 1) y Probit (ver ecuación 2). Este tipo de modelos relacionan la variable dependiente, de naturaleza dicotómica, con
las variables independientes por medio de una función no lineal (Díaz y Llorente, 2017). A su vez, estos modelos permiten
estimar la probabilidad de que una empresa realice gastos en I+D. En otras palabras, analizan la decisión de invertir, pero no
capturan la intensidad o magnitud de dicha inversión.
Tabla 1. Proceso de selección y depuración de la muestra
Etapa Observaciones
Base de datos original 987
Registros eliminados por datos faltantes 26
Registros eliminados por respuestas de No sabe/No responde 146
Muestra final 815
Fuente: Elaboración propia.
P(Y= 1|X) = 1
1+e−(β0+β1Innovi+β2F orni+β3Antigi+β4Experi+β5F inancii+β6Expori+β7Gneri)(1)
Donde:
•(Y= 1|X)es la probabilidad de que Y= 1 dada las variables independientes X.
•β0es el intercepto del modelo.
•β1, . . . , β7son los coeficientes asociados a las variables explicativas.
Por otra parte,
P(Y= 1|X) = Φ (β0+β1Innovi+β2F orni+β3Antigi+β4Experi+β5F inancii+β6Expori+β7Gneri)(2)
Donde:
•(Y= 1|X)es la probabilidad de que Y= 1 dada las variables independientes X.
•Φes la función de distribución acumulada de la distribución normal estándar.
•β0es el intercepto del modelo.
•β1, . . . , β7son los coeficientes asociados a las variables explicativas.
La estimación de los modelos se realizó con el software para el análisis econométrico Gretl (Cottrel y Lucchetti, 2024).
Además, siguiendo a gujarati y Porter (2010) se observan los efectos marginales con el objetivo de medir la probabilidad de
ocurrencia que tienen las variables independientes sobre la variable explicada.
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Determinantes de los gastos en Investigación y Desarrollo 5
Tabla 2. Variables utilizadas en la investigación
Variable dependiente
Nombre Definición Opciones
Gasto en I+D Durante el último año fiscal la empresa realizó gastos en Investigación
y Desarrollo
Sí (1)
No (0)
Variables independientes
Innovación de produc-
tos
Durante los últimos tres (3) años la empresa ha introducido o mejorado
un producto o servicio
Sí (1)
No (0)
Propiedad foránea Porcentaje de la propiedad que poseen entes o individuos provenientes
de otros países
≥10 % (1)
<10 % (0)
Antigüedad de la em-
presa
Año de inicio de operaciones de la empresa hasta la fecha de la
realización de la encuesta
3 a 190 años
Experiencia del gerente Años de experiencia del gerente general 1 a 45 años
Financiamiento La empresa cuenta con un crédito o una línea de financiamiento Sí (1)
No (0)
Exportaciones La empresa realiza ventas en el extranjero Sí (1)
No (0)
Género del gerente El gerente general es de sexo femenino Sí (1)
No (0)
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial (2023).
Por último, la tabla 2 muestra las variables utilizadas durante la investigación. Como variable dependiente o explicada se
toma si la empresa en el último año ha realizado gastos en I+D. Mientras que como variables independientes o explicativas
se toma: si innova en productos, si es propiedad de capital extranjero, la antigüedad de la firma, la experiencia y el sexo del
gerente general, si la firma exporta y si tiene una línea de financiamiento.
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6 Lozano, Romero, Fajardo
5 Resultados
La presente sección contiene estadísticas descriptivas de algunas variables de interés y los resultados de los modelos logit
y probit junto al análisis proporcionado de cada una de las variables significativas.
La figura 1 muestra el número de empresas que realizan gastos en I+D en Perú. Se observa que 181 empresas llevan a
cabo estas inversiones, lo que representa el 22.2 % del total de la muestra. Este dato evidencia que un porcentaje reducido de
las organizaciones tienen la capacidad de asumir estos costos, o bien, no cuentan con un área específica de su organización
destinado a este propósito. No obstante, invertir en I+D es un paso crucial para la generación de innovaciones.
La figura 2 muestra el número de empresas que realizan innovación de productos en Perú. Se observa que 541 firmas
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Determinantes de los gastos en Investigación y Desarrollo 7
llevan a cabo esta actividad, lo que representa el 66.38 % del total de la muestra. Sin embargo, este resultado indica que,
aunque la gran mayoría de las empresas no invierten en I+D, el porcentaje de aquellas que innovan en sus productos es tres
veces superior al de las que realizan gastos en este ámbito.
s
La figura 3 muestra el número de empresas en Perú que pertenecen a capitales extranjeros. Se observa que solo 69
empresas encuestadas pertenecen a ciudadanos u organizaciones fuera del país. Este dato indica que más del 90 % de las
empresas consultadas en Perú son controladas por ciudadanos u organizaciones locales.
La figura 4 muestra el número de empresas que realizan exportaciones en Perú. Se observa que 155 firmas venden sus
productos al mercado internacional, lo que representa el 19.01 % de las empresas consultadas. Este resultado podría indicar
una baja participación de las empresas peruanas como proveedoras en el mercado global.
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8 Lozano, Romero, Fajardo
Tabla 3. Resultado de los modelos econométricos con variable dependiente gasto en I+D.
Variable Modelo 1 Modelo 2 Efecto marginal
(Logit) (Logit)
Constante -2.3128
(0.000) ***
-2.3146
(0.000) ***
-
Innovación de productos 0.55764
(0.004) ***
0.56748
(0.003) ***
8.82 %
Propiedad foránea -0.199084
(0.534)
- -
Antigüedad de la empresa 0.00598964
(0.250)
- -
Experiencia del gerente
general
-0.0035171
(0.655)
- -
Género del gerente general -0.0974252
(0.648)
- -
Financiamiento 0.57710
(0.024) **
0.59453
(0.019) **
8.62 %
Exportaciones 0.72218
(0.000) ***
0.731178
(0.000) ***
13.55 %
N 815
Cuenta R277.5 % 77.8 %
Criterio de Akaike 848.5500 842.3804
*p<0.1, ** p <0.05, *** p <0.01
Fuente: Elaboración propia Nota: Los valores entre paréntesis corresponden a los p-valores.
La tabla 3 muestra los resultados de las regresiones logísticas con variable dependiente gasto en I+D. En el primer modelo
se observa que las variables exportaciones e innovación de productos son significativas al 1 %, mientras que el financiamiento
es significativo al 5 %. Por otro lado, las demás variables no resultaron ser significativas para el modelo en cuestión. En
el segundo modelo, se consideran únicamente las variables significativas del primero, manteniéndose los mismos niveles de
significancia en dichas variables. Finalmente, se muestra que las empresas que innovan por productos, exportan y tienen acceso
a financiamiento, tienen una mayor probabilidad de realizar gastos en I+D en un 8.82 %, 13.55 % y 8.62 %, respectivamente.
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Determinantes de los gastos en Investigación y Desarrollo 9
Tabla 4. Resultado de los modelos econométricos Probit con variable dependiente gasto en I+D.
Variable Modelo 1 Modelo 2 (Probit) Efecto marginal
(Probit)
Constante -1.3643
(0.000) ***
-1.36592
(0.000) ***
-
Innovación de productos 0.317701
(0.003) ***
0.326165
(0.002) ***
8.85 %
Propiedad foránea -0.112349
(0.549)
- -
Antigüedad de la empresa 0.00359424
(0.245)
- -
Experiencia del gerente
general
-0.0021321
(0.642)
- -
Género del gerente general -0.0618712
(0.613)
- -
Financiamiento 0.32857
(0.019) **
0.336402
(0.016) **
8.74 %
Exportaciones 0.42343
(0.001) ***
0.429281
(0.000) ***
13.50 %
N 815
Cuenta R277.7 % 77.8 %
Criterio de Akaike 848.5581 842.4601
*p<0.1, ** p <0.05, *** p <0.01
Fuente: Elaboración propia Nota: Los valores entre paréntesis corresponden a los p-valores.
La tabla 4 muestra los resultados de las regresiones probit con variable dependiente gasto en I+D. En el primer modelo,
se observa que las variables exportaciones e innovación de productos son significativas al 1 %, mientras que el financiamiento
es significativo al 5 %. Por otro lado, las demás variables no resultaron ser significativas para el modelo en cuestión. En el
segundo modelo, solo se tienen en cuenta las variables significativas en el primero, manteniéndose los mismos niveles de
significancia en dichas variables. Finalmente, se demuestra que las empresas que innovan por productos, exportan y tienen
acceso a financiamiento, tienen mayor probabilidad de realizar gastos en I+D en un 8.85 %, 13.50 % y 8.74 %, respectivamente.
Finalmente, dado que el valor del criterio de Akaike para el modelo econométrico Logit es menor que el del modelo
Probit, se puede afirmar que el primero es el modelo más adecuado para explicar el fenómeno estudiado. Esto se debe a que
el modelo Logit presenta un mejor balance y ajuste en los datos.
6 Discusión
Los resultados obtenidos muestran que la innovación en productos, el acceso a financiamiento y la participación
en actividades exportadoras son factores que incrementan la probabilidad de que las empresas ubicadas en Perú asignen
gastos en I+D. Sin embargo, estos resultados son contrarios a los hallazgos de Juliao et al. (2015) para Colombia y de
Hunady y Chyláková (2024) para Europa, quienes concluyen que el hecho de que una empresa sea propiedad de capitales
extranjeros disminuye la probabilidad de realizar gastos en I+D. No obstante, en el caso peruano, esta variable no resulta ser
estadísticamente significativa, por lo que no tiene un efecto relevante en el fenómeno estudiado.
A su vez, la presente investigación muestra que el acceso a financiamiento es un factor influyente en la asignación de
gastos en I+D. Estos resultados se alinean con los hallazgos de Doruk (2024) y Fernández (2017), quienes también encuentran
una relación positiva entre estas variables para países latinoamericanos y Turquía. Por otro lado, Pain y Chakrabarty (2023)
concluyen que el fenómeno exportador es un factor influyente en la asignación de gastos en I+D en empresas ubicadas en
India. Este hallazgo coincide con los resultados obtenidos en esta investigación para las firmas ubicadas en Perú. Sin embargo,
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10 Lozano, Romero, Fajardo
investigaciones como la de Hamza y Gamra (2023) para Arabia Saudita resaltan la importancia de la experiencia del gerente
general, aunque en el contexto peruano esta variable no tiene un impacto significativo.
A su vez, los resultados muestran que la innovación en productos aumenta significativamente la probabilidad de que las
organizaciones realicen inversiones en I+D. Desde una perspectiva económica, este hallazgo sugiere que las empresas que
ya han desarrollado capacidades innovadoras enfrentan menores costos marginales para invertir en este rubro. Por otra parte,
el acceso a fuentes de financiamiento muestra un efecto positivo, lo cual puede indicar que la disponibilidad de recursos
externos reduce las barreras de entrada a la I+D. Por último, se observa que la exposición a mercados internacionales produce
un incentivo positivo para que las empresas mejoren su competitividad mediante actividades de innovación.
Finalmente, los resultados sugieren que las capacidades de innovación en la economía peruana enfrentan limitaciones
estructurales. Aunque una proporción considerable de empresas reporta innovaciones en productos, el porcentaje de firmas
que realizan inversiones formales en I+D es menor. Esta situación podría indicar que una parte importante de la innovación
empresarial en Perú se desarrolla por medio de procesos de adaptación, imitación o adopción de tecnologías ya existentes,
en lugar de originarse en actividades sistemáticas de I+D. Lo anterior evidencia una posible brecha entre la generación de
innovaciones y la consolidación de capacidades internas de I+D en las firmas peruanas.
7 Conclusiones y recomendaciones
Los resultados obtenidos indican que las variables que determinan la asignación de gastos en I+D para las empresas
ubicadas en Perú son: el hecho de innovar en productos, el acceso a financiamiento y la actividad de exportación. Sin embargo,
es importante resaltar que no todas las empresas que innovan en productos realizan gastos en I+D. Esto puede deberse a que
los procesos de innovación empresarial no siempre se originan en iniciativas explícitas de I+D. Esto podría indicar que el
proceso innovación en este país no está necesariamente vinculado a un gasto formal en este rubro, sino que responde a otros
factores ajenos a la organización. Por ejemplo, muchas empresas innovan a partir de la imitación adopción o adaptación de
productos o tecnologías ya existentes.
Los presentes resultados contribuyen al desarrollo de la investigación sobre los determinantes empresariales para la
asignación del gasto en I+D en las empresas peruanas. En consecuencia, pueden ser un insumo para la formulación de
políticas públicas orientadas a fomentar la innovación y mejorar la competitividad empresarial. Además, permiten a los
directivos empresariales identificar fortalezas y debilidades en sus organizaciones, con el objetivo de orientar una política de
I+D efectiva. A su vez, los hallazgos sugieren que la innovación empresarial puede estar más asociada a procesos informales
o adaptativos, que a inversiones formales en I+D.
Además, considerando que Perú es un país en vía de desarrollo, no se puede descartar la existencia de otras variables,
no contempladas en esta investigación, que influyan en la asignación de gastos en I+D. Por ejemplo, estos determinantes
adicionales podrían ser el acceso limitado a tecnología avanzada, la disposición de mano de obra cualificada, los recursos
financieros disponibles por parte del sector público y privado, entre otros factores. Por lo tanto, es fundamental ampliar el
estudio sobre este fenómeno y sus implicaciones en el desarrollo económico y social de este país sudamericano.
A su vez, la presente investigación contiene algunas limitaciones. En primer lugar, utiliza datos de corte transversal
lo cual impide analizar en el tiempo, la decisión de realizar gastos en I+D. En segundo lugar, debido a limitaciones de
información, variables relacionadas con el acceso a tecnologías avanzadas, el uso de capital humano cualificado o la
integración con centros de investigación, no fueron tenidas en cuenta. En tercer lugar, los resultados reflejan cuáles factores
inciden en la decisión de invertir en I+D, pero no permiten establecer en qué medida las firmas destinan mayores o menores
recursos a estas actividades. Por tanto, futuras investigaciones podrían considerar estas limitaciones y profundizar de una
mejor manera en la decisión de invertir en I+D por parte de las organizaciones empresariales.
Finalmente, se recomienda en un futuro ampliar las investigaciones relacionadas con este tema, teniendo en cuenta tanto
datos nacionales como internacionales. En el caso de estos últimos, la Encuesta de Empresas del Banco Mundial no recolecta
información de forma anualizada, sino que lo hace en promedio cada tres años y siempre y cuando sea posible. Por lo cual,
los datos de fuentes nacionales permitirían realizar un seguimiento en el corto plazo.
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Determinantes de los gastos en Investigación y Desarrollo 11
8 Referencias
Banco Mundial. (2026). Exportaciones de bienes y servicios ( % del PIB) – Perú.
https://datos.bancomundial.org/indicador/NE.EXP.GNFS.ZS?locations=PE
Banco Mundial. (2023). Encuesta de Empresas (Perú 2023). http://www.enterprisesurveys.org
Chung, H. (2020). Understading Innovative Investment: Intangible Investment and R&D Expenditures of Korean Firms.
International Telecommunications Policy Review, 27(4), 95–127. https://dx.doi.org/10.37793/ITPR.27.4.4
Corona, L. (2022). Innovación: teorías, metodologías y aplicaciones. Universidad Autónoma de México.
Cottrell, A., & Lucchetti, R. (2024). Gretl user’s guide. https://gretl.sourceforge.net/win32/
Cutipa, A., Escobar, F., Carpio, A., & Fernández, R. (2022). Capacidad de innovación y su influencia en el nivel de
innovación de micro y pequeñas empresas exportadoras de artesanía textil del sur de Perú. Investigación & Desarrollo,
30(2), 96–126. https://doi.org/10.14482/INDES.30.2.658.406
Díaz Díaz, N., Fajardo, E., & Romero, H. (2026). Entrepreneurial Innovation determinants: an empirical investigation for
India. Innovation and Development, 16(1), 183–196. https://doi.org/10.1080/2157930X.2025.2492987
Díaz, M., & Llorente, M. (2017). Econometría. Ediciones Pirámide.
Doruk, Ö. (2024). The Link Between R&D and Financing Constraints in Manufacturing Sectors for Two Emerging Markets.
Journal of the Knowledge Economy, 15(3), 12596–12621. https://doi.org/10.1007/s13132-023-01563-8
Doruk, Ö. (2023). The crowding-out effect of shareholder value-based CEO compensation on R&D investment in the
European context: a new interpretation. Kybernetes, 52(12), 6572–6589. https://doi.org/10.1108/K-02-2022-0258
Fajardo Ortiz, E. J., Riaño Pinzón, D. A., Romero, H., & Ruiz Herrera, F. (2024). Género e innovación empresarial en
Colombia. Revista Venezolana de Gerencia, 29(11), 37–52. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.e11.2
Fernández, V. (2017). The finance of innovation in Latin America. International Review of Financial Analysis, 53, 37–47.
https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.08.008
García, J., Ochoa, I., & Valenzuela, A. (2021). Innovación en economías latinoamericanas: análisis comparativo con respecto
a Corea del Sur. Revista de Ciencias Sociales, 27(4), 62–75. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i4.37234
García, F., & López, J. (2021). Capacidades de innovación en México y Rusia: un análisis comparativo. Iberoamérica, 2,
86–106. https://doi.org/10.37656/s20768400-2021-2-04
German, V., Soto, M., & Gutiérrez, L. (2021). Innovación y crecimiento económico regional: evidencia
para México. Problemas del Desarrollo. Revista Latinoamericana de Economía, 52(205), 145–172.
https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2021.205.69710
Gujarati, D., & Porter, D. (2010). Econometría. McGraw Hill.
Hamza, F., & Gamra, S. (2023). Corporate Research and Development Expenditures in Saudi Arabia: Does CEO’s Power
Matter? Vision, 1–9. https://doi.org/10.1177/09722629221147118
Hunady, J., & Chyláková, V. (2024). Commonalities of standards certification and research and development as enablers of
firms’ sustainable innovation and technological progress. Sustainable Technology and Entrepreneurship, 3(3), 1–10.
https://doi.org/10.1016/j.stae.2024.100075
https://decisiongerencial.ucacue.edu.ec
12 Lozano, Romero, Fajardo
Juliao, J., Pineda, J., & Barrios, F. (2015). Contraste entre los determinantes de la inversión en I+D. Revista CIFE, 17(27),
185–208. https://doi.org/10.15332/s0124-3551.2015.0027.05
Kim, H. (2019). Empirical Analyses on the Financial Profile of Korean Chaebols in Corporate Research &
Development Intensity. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 20(4), 232–241.
https://doi.org/10.5762/KAIS.2019.20.4.232
Lozano, H., Romero, H., & Rodríguez, J. (2023, 5–6 de octubre). Determinantes de la innovación empresarial: una
investigación empírica para Madagascar [Sesión de Congreso]. 4to Congreso Internacional en Finanzas y 1er Congreso
Internacional en Estrategia Empresarial, Bucaramanga, Colombia. https://www.upb.edu.co/es/documentos/doc-
congreso-de-finanzas-2023-1464276548095.pdf
Mankiw, G. (2020). Macroeconomía. Antoni Bosch editor.
Mendoza, U., & González, C. (2022). Investigación y Desarrollo: efectos en el desempeño financiero de empresas
manufactureras mexicanas. Revista Venezolana de Gerencia, 27(98), 680–695. https://doi.org/10.52080/rvgluz.27.98.19
Ochoa, K., Loaiza, E., & Huacon, P. (2022). Importancia de la planificación estratégica para el crecimiento
empresarial. RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, 6(3), 192–201.
https://doi.org/10.26820/recimundo/6.(3).junio.2022.192-201
Pain, A., & Chakraborty, I. (2023). What Factors are Driving R&D in the Pharmaceutical Industry in India? A Study of
the Post-Liberalization Period. Journal of Quantitative Economics, 21, 617–640. https://doi.org/10.1007/s40953-023-
00353-y
Saeed, A., Haq, Z., & Iqbal, J. (2024). Investigating the factors affecting research and development expenditure efficiency in
China and India. Journal of the Knowledge Economy, 15(1), 2761–2771. https://doi.org/10.1007/s13132-023-01258-0
Sánchez, W. (2023). Inversión en investigación y desarrollo y fluctuaciones macroeconómicas: un modelo de equilibrio
general para una economía pequeña y abierta. Revista IECOS, 24(2), 7–24. https://doi.org/10.21754/iecos.v24i2.1618
Wooldridge, J. (2001). Introducción a la econometría: un enfoque moderno. Thompson Learning.
Wells, R., & Krugman, P. (2020). Macroeconomía. Editorial Reverte.
https://decisiongerencial.ucacue.edu.ec
