ISSN No. 2631-2743
U
NIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO
FACULTAD DE
CIENCIAS POLÍTICAS Y
ADMINISTRATIVAS
,
Juan Sebastián Salinas Romero
juans.salinasr@konradlorenz.edu.co
Escuela de Negocios - Fundación
Universitaria Konrad Lorenz
(Bogotá – Colombia)
ORCID: 0009-0004-0720-3596
Fernando Barrios Aguirre
Fernando.barriosa@konradlorenz.edu.co
Escuela de Negocios - Fundación
Universitaria Konrad Lorenz
(Bogotá – Colombia)
ORCID: 0000-0001-9577-3329
Recibido: 03/12/2025
Aceptado: 31/12/2025
REDES DE CONOCIMIENTO
Y DESEMPEÑO INNOVADOR:
EL PAPEL MEDIADOR DE
LAS UNIVERSIDADES
EN CONGLOMERADOS
COLOMBIANOS
KNOWLEDGE NETWORKS AND
INNOVATIVE PERFORMANCE:
THE MEDIATING ROLE OF
UNIVERSITIES IN COLOMBIAN
CONGLOMERATES
DOI:
https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
KAIRÓS, Vol. (9) No. 16, pp. 9-41, enero - junio 2026
ISSN No. 2631-2743
,
Resumen
Este estudio analiza el papel mediador de la cooperación
con universidades en la relación entre la pertenencia a
conglomerados empresariales y el desempeño innovador
de empresas manufactureras y de servicios en Colombia.
A partir de microdatos de la Encuesta de Desarrollo e
Innovación Tecnológica del DANE, se estiman modelos
probit, logit y de conteo (Poisson y Zero-Inated Poisson).
Los resultados muestran que la cooperación universitaria
incrementa signicativamente la probabilidad y la
intensidad de la innovación y media los efectos positivos
de los conglomerados, con mayor intensidad en el sector
servicios. Se concluye que las universidades actúan como
nodos clave de transferencia de conocimiento dentro de
los sistemas de innovación empresariales.
Palabras clave: innovación empresarial;
transferencia de conocimiento; vínculos universidad–empresa;
sistemas regionales de innovación; análisis de mediación.
Abstract
This study examines how cooperation with universities and
research centers mediates the relationship between cluster
membership and innovative performance in Colombian
companies in the manufacturing and service sectors. It
argues that universities act as catalysts for knowledge,
strengthening rms' capacity to generate innovations.
Using an empirical model that combines probit and logit
analysis for binary variables and Poisson and Zero-inated
Poisson analysis for counts, three main hypotheses are
evaluated: that companies in clusters that cooperate with
universities are more innovative; that such cooperation has
a mediating eect; and that this eect is more pronounced
in services than in manufacturing. The expected results
seek to provide evidence on the importance of academic
networks in strengthening business innovation, as well
as to guide policies and strategies for university-business
coordination in the Colombian context.
Keywords: Innovation, clusters, university-
business cooperation, knowledge networks, Colombia.
REDES DE CONOCIMIENTO
Y DESEMPEÑO
INNOVADOR: EL PAPEL
MEDIADOR DE LAS
UNIVERSIDADES EN
CONGLOMERADOS
COLOMBIANOS
KNOWLEDGE NETWORKS
AND INNOVATIVE
PERFORMANCE: THE
MEDIATING ROLE
OF UNIVERSITIES
IN COLOMBIAN
CONGLOMERATES
DOI:
https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
KAIRÓS, Vol. (9) No. 16, pp. 9-41, enero - junio 2026
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 11
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Introducción
El estudio de la innovación y su impacto en el desempeño empresarial ha sido objeto de creciente
atención en la literatura académica, dado que constituye un motor clave para la competitividad
y el desarrollo económico sostenible (Porter, 1998; Lundvall, 1992; Nelson, 1993). En
economías en desarrollo, como la colombiana, este tema reviste particular importancia por
las brechas existentes en inversión en I+D y en capacidades de absorción tecnológica (OCDE,
2020). Diversos informes, como la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (EDITS)
del DANE (2021), muestran que las empresas colombianas enfrentan rezagos en materia de
innovación frente a estándares internacionales, lo cual limita su inserción en cadenas globales
de valor.
En este contexto, estudios empíricos como el de Barrios Aguirre y Carcamo Vergara (2013)
han demostrado que, incluso en sectores manufactureros de la Región Caribe, la interacción
con actores externos y la construcción de redes de conocimiento resultan determinantes para
dinamizar la innovación. A nivel internacional, autores como Powell, Koput y Smith-Doerr
(1996) y Cohen y Levinthal (1990) han resaltado que la innovación no depende exclusivamente
de recursos internos, sino también de la capacidad de las rmas para conectarse con fuentes
externas de conocimiento, incluidas universidades y centros de investigación.
En consecuencia, el análisis de los vínculos entre redes de conocimiento, conglomerados
y desempeño innovador no solo es relevante para especialistas en economía o gestión,
sino también para tomadores de decisiones en políticas públicas y empresarios interesados
en comprender los factores que fortalecen la competitividad en mercados cada vez más
globalizados. Este documento aborda la cuestión de cómo la cooperación con universidades y
centros de investigación media la relación entre la pertenencia a conglomerados empresariales
y el desempeño innovador en las rmas manufactureras y de servicios en Colombia.
La literatura ha señalado que las aglomeraciones industriales generan externalidades positivas
que potencian el aprendizaje colectivo (Porter, 1998; Breschi & Malerba, 2005), mientras que la
vinculación universidad–empresa actúa como un canal clave de transferencia de conocimiento
y de fortalecimiento de capacidades tecnológicas (Perkmann & Walsh, 2007; Ankrah & Omar,
2015). Sin embargo, en el caso colombiano, la evidencia empírica que integra ambos enfoques
es escasa: aunque se han documentado dinámicas sectoriales y regionales en la innovación
(Barrios Aguirre & Carcamo Vergara, 2013; DNP, 2019) y se ha demostrado la relevancia
de la cooperación académica (Guatibonza Tamayo, 2021; Arango & Páez, 2022), aún falta
comprender cómo estos factores interactúan.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
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Este documento explora, por tanto, si las rmas que pertenecen a conglomerados y que además
cooperan con universidades exhiben mayores probabilidades e intensidad de innovación en
comparación con aquellas que no establecen dichos vínculos, atendiendo a las diferencias
sectoriales entre manufactura y servicios.
La contribución de esta investigación radica en tres elementos novedosos que enriquecen la
literatura existente. En primer lugar, integra dos dimensiones que usualmente se han analizado
de manera aislada —la pertenencia a conglomerados y la cooperación universidad–empresa—,
permitiendo estimar no solo efectos directos sino también el papel mediador de las universidades
en la innovación empresarial, un aspecto poco explorado en el contexto colombiano (Giuliani,
2007; Ankrah & Omar, 2015).
En segundo lugar, incorpora evidencia reciente a partir de los datos de la Encuesta de Desarrollo
e Innovación Tecnológica (EDIT IX), los cuales capturan de manera más actual las dinámicas
de innovación, incluyendo barreras como el acceso al nanciamiento o la visibilidad de los
mecanismos de apoyo (Barrios Aguirre et al., 2023; DANE, 2021). En tercer lugar, diferencia
explícitamente entre sectores de manufactura y servicios, respondiendo a estudios que
muestran que las trayectorias y dependencias del conocimiento varían según el sector (Tether,
2005; Arango & Páez, 2022), lo que permite identicar heterogeneidades e implicaciones para
políticas de innovación más focalizadas. En conjunto, estos aportes resultan relevantes tanto
para el avance académico en torno a los sistemas de innovación como para la formulación de
estrategias públicas y privadas que fortalezcan la articulación entre universidades, empresas y
Estado en Colombia (Etzkowitz & Leydesdor, 2000; Lundvall, 1992).
Metodológicamente, este documento aplica un enfoque cuantitativo basado en modelos
econométricos que permiten capturar distintas dimensiones del desempeño innovador. Se
emplean modelos probit y logit para medir la innovación como variable dicotómica (innovador/
no innovador) y modelos de conteo tipo Poisson para analizar la intensidad innovadora en
términos de número de innovaciones introducidas, siguiendo la aproximación de estudios
previos en economías emergentes (Ahuja, 2000; Barrios Aguirre et al., 2023).
Asimismo, se incluye un análisis de mediación del tipo Baron y Kenny (1986), complementado
con la prueba de Sobel, con el n de identicar si la cooperación con universidades actúa
como mediador entre la pertenencia a conglomerados y la innovación. Para robustecer los
resultados, se controlan variables críticas como el tamaño de la empresa, la disponibilidad de
personal calicado, la capacidad de nanciamiento (público y privado), el sector económico y
las características regionales (DANE, 2021; Cohen & Levinthal, 1990). Con el n de mitigar
potenciales problemas de endogeneidad, se consideran estrategias de instrumentación y el
uso de errores estándar agrupados. De este modo, el diseño empírico asegura tanto validez
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
estadística como coherencia con los retos propios de la innovación empresarial en el contexto
colombiano.
Los resultados esperados sugieren que las empresas pertenecientes a conglomerados que
cooperan con universidades presentan no solo una mayor probabilidad de innovar, sino
también una intensidad superior en el número de innovaciones introducidas, en comparación
con aquellas que no establecen dicha cooperación. Se anticipa que la cooperación universitaria
actúe como un mecanismo mediador clave, reforzando la transferencia de conocimiento y el
aprendizaje organizacional, lo cual coincide con hallazgos internacionales sobre la relevancia
de las redes académicas para la innovación (Etzkowitz & Leydesdor, 2000; Perkmann &
Walsh, 2007; Ankrah & Omar, 2015).
De manera particular, se espera que este efecto mediador sea más pronunciado en el sector
servicios, dada su mayor dependencia de fuentes externas de conocimiento y capacidades
tecnológicas (Guatibonza Tamayo, 2021; Arango & Páez, 2022). Estos hallazgos aportarían
evidencia novedosa sobre cómo la interacción entre conglomerados y universidades congura
dinámicas diferenciadas de innovación en Colombia, ofreciendo implicaciones prácticas para
diseñar políticas de articulación universidad-empresa y estrategias que fortalezcan los sistemas
regionales de innovación en un país con baja inversión en I+D.
El resto del documento está organizado de la siguiente manera. En primer lugar, se presenta
un estado del arte que revisa la literatura nacional e internacional sobre conglomerados
empresariales, cooperación universidad–empresa y redes de conocimiento, destacando vacíos
y oportunidades para el caso colombiano. En segundo lugar, se expone la metodología, que
incluye los modelos econométricos utilizados (probit, logit y Poisson), la estrategia de análisis
de mediación y los mecanismos aplicados para mitigar problemas de endogeneidad. En tercer
lugar, se muestran los resultados empíricos diferenciados entre los sectores manufacturero y de
servicios, destacando los efectos directos y mediadores de la cooperación con universidades.
Finalmente, se presentan las conclusiones, limitaciones y recomendaciones de política pública,
enfocadas en fortalecer los sistemas de innovación mediante la articulación universidad–empresa
y la adaptación de instrumentos institucionales al contexto regional y sectorial colombiano.
Estado del arte
La literatura sobre innovación y redes de conocimiento se ha desarrollado principalmente en
tres corrientes complementarias: (i) estudios sobre clusters y conglomerados que subrayan la
importancia de la proximidad, las externalidades locales y las ventajas competitivas derivadas
de la aglomeración (Porter, 1998), (ii) enfoques de redes organizacionales que analizan cómo
la colaboración interorganizacional, las alianzas y la posición en la red facilitan el aprendizaje
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y la innovación (Powell, Koput & Smith-Doerr, 1996); (iii) y estudios sobre la cooperación
universidad–empresa que examinan los mecanismos de transferencia de conocimiento, las
formas de vinculación (contratos, proyectos conjuntos, movilidad de personal) y las limitaciones
prácticas de esas relaciones (Perkmann & Walsh, 2007).
En el plano empírico, estas corrientes se nutren de encuestas nacionales y bases de datos que
permiten caracterizar el patrón de innovación en un país dado; en Colombia, la Encuesta de
Desarrollo e Innovación Tecnológica (EDITS) del DANE se utiliza ampliamente para este
propósito (DANE, 2021), y trabajos recientes aportan evidencia sobre el papel del capital
humano y de la colaboración académica en el desempeño innovador de las rmas (Guatibonza
Tamayo, 2021).
En primer lugar, la literatura sobre conglomerados y clusters sostiene que la concentración
geográca de empresas genera ventajas derivadas de economías externas, circulación de
información y competencia cooperativa. Porter (1998) enfatiza que la aglomeración impulsa la
competitividad al facilitar el acceso a proveedores especializados y al talento humano. Breschi
y Malerba (2005) profundizan en esta idea al demostrar que la cercanía sectorial y tecnológica
fortalece procesos de aprendizaje colectivo. En América Latina, Giuliani (2007) documenta
cómo los clústeres vinícolas en Chile actúan como sistemas de innovación localizados, donde
las redes de empresas más conectadas determinan mayores tasas de innovación. En Colombia,
el Departamento Nacional de Planeación (DNP, 2019) identicó que sectores como textil,
farmacéutico y tecnológico muestran un desempeño innovador superior al promedio, derivado
de las dinámicas de aglomeración y colaboración.
En segundo lugar, la literatura sobre redes interorganizacionales ha resaltado que la innovación
depende no solo de recursos internos, sino también de la posición relacional de las empresas.
Powell, Koput y Smith-Doerr (1996) plantean que las alianzas estratégicas y la cooperación
establecen ujos de conocimiento que superan las fronteras organizacionales. Ahuja (2000)
conrma que las empresas más centrales en una red tienen mayores probabilidades de introducir
innovaciones de producto y proceso. En contextos latinoamericanos, Álvarez y Robertson
(2004) señalan que la cooperación horizontal y vertical es crucial para que las pequeñas y
medianas empresas superen limitaciones estructurales.
En tercer lugar, la literatura sobre cooperación universidad–empresa ha mostrado que esta
vinculación constituye un mecanismo decisivo para la transferencia de conocimiento. Perkmann
y Walsh (2007) identican modalidades que incluyen proyectos conjuntos, consultorías,
licenciamiento de patentes y movilidad de personal investigador. A nivel internacional, se ha
demostrado que dicha cooperación fortalece la capacidad de absorción de las rmas y su acceso
a conocimiento avanzado (Cohen & Levinthal, 1990; Ankrah & Omar, 2015).
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
En Colombia, la Encuesta EDITS del DANE (2021) evidencia que cerca del 18 % de las
empresas innovadoras reportan a las universidades como una de sus principales fuentes de ideas.
Investigaciones recientes subrayan que esta cooperación no solo aporta recursos tecnológicos,
sino que también legitima y amplía la capacidad de aprendizaje de las rmas (Guatibonza
Tamayo, 2021; Arango & Páez, 2022).
Aunque la literatura previa ha mostrado consistentemente la relevancia de los conglomerados
y de la cooperación universidad–empresa para impulsar la innovación, pocos estudios han
analizado cómo estos dos factores interactúan entre sí. La mayoría de las investigaciones se
concentran en evaluar efectos de manera aislada: por un lado, los benecios de pertenecer a un
clúster (Porter, 1998; Giuliani, 2007) y, por otro, los aportes de la vinculación con universidades
(Perkmann & Walsh, 2007; Ankrah & Omar, 2015). Sin embargo, se observa una brecha en
la comprensión del papel mediador que las universidades pueden tener en la relación entre
aliación a conglomerados y desempeño innovador.
En el caso colombiano, esta carencia es aún más evidente, pues aunque existen diagnósticos
sobre clústeres regionales (DNP, 2019) y sobre cooperación académica (Guatibonza Tamayo,
2021), la evidencia empírica que articule ambas dimensiones es escasa. De esta manera, la
presente investigación se diferencia al plantear un análisis integrado que evalúa cómo la
cooperación con universidades no solo complementa, sino que también media los efectos de la
pertenencia a conglomerados sobre la innovación empresarial.
La diferenciación de este enfoque resulta relevante porque permite superar las limitaciones
de los estudios que tratan la innovación de manera fragmentada. Comprender la interacción
entre conglomerados y universidades ofrece evidencia más realista sobre los procesos de
innovación, especialmente en países en desarrollo donde la articulación institucional es clave
para cerrar brechas tecnológicas (Lundvall, 1992; Nelson, 1993). En el caso colombiano, donde
la inversión en I+D apenas alcanza el 0,3 % del PIB —muy por debajo del promedio de la
OCDE— (OCDE, 2020), resulta fundamental identicar sinergias entre actores que maximicen
los recursos disponibles. Además, la literatura sobre sistemas regionales de innovación ha
mostrado que la cooperación entre empresas, universidades y gobierno —la llamada “triple
hélice”— es decisiva para construir capacidades dinámicas y mejorar la competitividad
(Etzkowitz & Leydesdor, 2000). Por lo tanto, diferenciarse mediante un análisis que integre
la inuencia de conglomerados y universidades no solo llena un vacío académico, sino que
también aporta insumos para diseñar políticas públicas orientadas a fortalecer la innovación
empresarial en el país.
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La principal contribución de este estudio radica en integrar dos enfoques que tradicionalmente
se han analizado por separado: los benecios de pertenecer a conglomerados empresariales y el
papel de la cooperación universidad–empresa en la innovación. Mientras que la literatura previa
ha documentado ampliamente las externalidades derivadas de la aglomeración (Porter, 1998;
Giuliani, 2007) y los mecanismos de transferencia de conocimiento desde la academia hacia
la industria (Perkmann & Walsh, 2007; Ankrah & Omar, 2015), pocos estudios han explorado
cómo interactúan estas dimensiones en contextos de países en desarrollo.
Este trabajo busca llenar ese vacío al proponer un marco integrador que reconoce a las
universidades no solo como fuentes externas de conocimiento, sino también como actores
mediadores que amplican los benecios de los clústeres sobre el desempeño innovador.
Asimismo, introduce un enfoque diferenciado entre el sector manufacturero y el de servicios,
lo que permite comprender con mayor precisión las dinámicas sectoriales de innovación en
economías emergentes como la colombiana.
A partir de la revisión de la literatura y de las brechas identicadas, se plantean tres hipótesis
centrales. Primero, se propone que:
H1: Las empresas pertenecientes a conglomerados que cooperan con universidades presentan
un mayor nivel de innovación que aquellas que no establecen esta cooperación en línea con los
hallazgos sobre externalidades de aglomeración (Porter, 1998) y transferencia de conocimiento
académico (Perkmann & Walsh, 2007).
Segundo, se sugiere que:
H2: La cooperación con universidades cumple un papel mediador en la relación entre la
aliación a conglomerados y el desempeño innovador, lo que responde a la ausencia de estudios
que integren ambos enfoques (Giuliani, 2007; Ankrah & Omar, 2015).
Tercero, se plantea que:
H3: Este efecto mediador es más pronunciado en el sector servicios que en el manufacturero,
dado que los servicios intensivos en conocimiento dependen en mayor medida de la interacción
con fuentes externas de innovación (Arango & Páez, 2022; Guatibonza Tamayo, 2021).
Estas hipótesis orientan el análisis empírico y permiten contrastar la pertinencia del marco
conceptual en el contexto colombiano.
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Métodos
Estrategia de identicación, datos
Para evaluar las hipótesis planteadas sobre el papel mediador de las universidades en la
relación entre pertenencia a conglomerados e innovación empresarial, se adopta un enfoque
cuantitativo sustentado en microdatos de empresas colombianas. La fuente principal de
información es la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica EDIT X y EDITS VIII
elaborada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE, la cual recoge
información detallada sobre actividades de innovación, cooperación, estructura empresarial y
características tecnológicas de las rmas en Colombia. Esta base se complementa con registros
administrativos del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, lo que permite identicar
vínculos de colaboración entre empresas y universidades, así como la pertenencia a grupos o
conglomerados empresariales.
El universo de análisis está conformado por empresas de los sectores manufacturero y de servicios
intensivos en conocimiento, siguiendo la clasicación propuesta por la OCDE (2011). La
elección de estos sectores responde a su relevancia estratégica dentro del sistema de innovación
colombiano, mientras la manufactura concentra gran parte de las actividades formales de I+D,
los servicios representan un campo de creciente dinamismo en la transferencia de conocimiento
y la digitalización productiva. La muestra incluye observaciones con información completa
durante un período mínimo de tres años consecutivos, lo cual posibilita un análisis de tipo
dinámico y la comparación entre sectores.
Con base en la información disponible, las variables dependientes, independientes y de control
que se utilizarán son las siguientes:
Variables dependientes:
• Rendimiento de innovación: Recuento de innovaciones en productos, procesos, mercados
y organizaciones de las empresas. Fuente: EDIT-EDITS.
• Fuente de ideas de universidades: Variable binaria que indica si la empresa utiliza
universidades como fuente de ideas para la innovación. Igual a 1 si la empresa utiliza
dichas universidades como fuentes de información. Igual a 0 en caso contrario.
Variables independientes y de control:
• Tamaño de la empresa: Logaritmo del número de empleados de la empresa.
• Personal cualicado: Proporción de personal empleado con formación universitaria y
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especializada sobre el total de personal.
• Personal altamente cualicado: Proporción de personal con maestría y doctorado sobre el
total de personal.
• Fuente de ideas de universidades: Variable binaria que indica si la empresa utiliza
universidades como fuente de ideas para la innovación. Igual a 1 si la empresa utiliza
dichas universidades como fuentes de información. Igual a 0 en caso contrario.
• Fuente vertical de ideas: Variable binaria que indica si la empresa utiliza a clientes o
proveedores como fuente de ideas para la innovación. Igual a 1 si la empresa utiliza a
dichos clientes o proveedores como fuentes de información. Igual a 0 en caso contrario.
• Gasto en I+D: Logaritmo de la inversión en actividades internas y externas de I+D de la
empresa i. Fuente: EDIT-EDITS, desglosado por fuentes públicas, comerciales y propias.
• Gasto en ACTI: Logaritmo de la inversión en actividades ciencia tecnología e innovación de
la empresa i. Fuente: EDIT-EDITS, desglosado por fuentes públicas, comerciales y propias.
• Empuje de la demanda: Variable binaria que indica el grado de importancia del impacto
de la introducción de bienes o servicios nuevos o mejorados, o de la implementación de
procesos nuevos o mejorados. Igual a 1 si la empresa considera muy importante la mejora
en la calidad de los bienes o servicios y la ampliación de la gama de bienes o servicios
ofrecidos (Grith et al., 2006). Igual a 0 en caso contrario.
• Empuje tecnológico o de productividad: Variable binaria que indica si se ha producido un
aumento de la productividad de la empresa. Valor 1 si se ha producido un aumento de la
productividad; 0 en caso contrario.
• Empuje de mercado: Variable binaria que indica si la empresa ha mantenido su cuota de
mercado geográca. Valor 1 si la empresa ha mantenido su cuota de mercado; 0 en caso
contrario.
• Casa matriz: Variable binaria que indica si existe apoyo de la casa matriz a la innovación.
Valor 1 si existe apoyo de la empresa matriz; 0 en caso contrario.
• Conglomerados: Variables binarias que miden la participación en conglomerados a través
de la disponibilidad de recursos, la cooperación o la creación de redes. Igual a 1 si hubo
participación en conglomerados; 0 en caso contrario.
o Conglomerados por información: Si hubo apoyo de los conglomerados como fuente de
información para llevar a cabo la innovación.
o Conglomerados por cooperación: Si hubo cooperación con conglomerados para llevar
a cabo la innovación.
o Conglomerados por recursos: Si hubo recursos con conglomerados para llevar a cabo
la innovación.
o Conglomerados por cualquier recurso: Si hubo uno o más tipos de apoyo de los
conglomerados para llevar a cabo la innovación.
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
El diseño metodológico se estructura a partir de tres niveles analíticos que corresponden a las
hipótesis formuladas. En primer lugar, se busca identicar el impacto directo de la cooperación
con universidades sobre la innovación. Para ello, la variable dependiente se mide de dos maneras
una variable dicotómica que indica si la empresa ha introducido innovaciones de producto o
proceso durante el periodo de referencia, y una variable de conteo que reeja el número total
de innovaciones desarrolladas. Estas aproximaciones permiten capturar tanto la probabilidad
de innovar como la intensidad del esfuerzo innovador.
En segundo lugar, se considera la aliación a conglomerado empresarial como variable
explicativa principal, medida mediante un indicador binario que toma el valor de uno cuando la
rma pertenece a un grupo o casa matriz, y cero en caso contrario. La literatura ha señalado que
esta aliación facilita el acceso a recursos nancieros, tecnológicos y humanos, factores que
podrían impulsar la innovación (Porter, 1998; Giuliani, 2007). No obstante, se plantea que la
cooperación con universidades actúa como mecanismo mediador que amplica o canaliza estos
benecios, al promover la transferencia de conocimiento cientíco y tecnológico (Perkmann &
Walsh, 2007; Ankrah & Omar, 2015).
Con el n de capturar esta mediación, se emplea la metodología propuesta por Baron y Kenny
(1986), la cual se basa en una secuencia de regresiones que permiten determinar si el efecto
de pertenecer a un conglomerado sobre la innovación se explica, en parte, por la cooperación
con universidades. Este enfoque se complementa con modelos de interacción que incorporan
términos cruzados entre la cooperación universitaria y la pertenencia a conglomerado, lo cual
permite examinar variaciones en la magnitud y dirección de los efectos.
Figura 1. Diagrama de mediación
Fuente: elaboración propia.
c`(efecto directo)
Pertenencia a
conglomerados (X) ab
c(efecto total)
Controles(c): tamaño, capital humano, formalización/protección, empujes, gasto en
I+D y Acti.
Cooperación con
Universidades V
centros de
investigación (M)
Desempeño
innovador (Y)
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Los modelos econométricos se estiman de acuerdo con la naturaleza de las variables
dependientes. Para las variables binarias innovación de producto o proceso, se utilizan modelos
probit y logit, que permiten estimar la probabilidad de que una empresa sea innovadora en
función de sus características y relaciones externas. Para las variables de conteo número de
innovaciones, se aplican modelos Poisson y Binomial Negativo ZIP, que ofrecen una mejor
representación de datos con distribución asimétrica y exceso de ceros. Este conjunto de modelos
garantiza consistencia estadística y comparabilidad de resultados entre diferentes dimensiones
del desempeño innovador.
En todos los casos, se controlan variables relevantes que pueden inuir en la capacidad de
innovación de las empresas, tales como el tamaño logaritmo del número de empleados, la edad
de la empresa, la condición exportadora, la intensidad tecnológica del sector, la formalidad
laboral y la región geográca. Estas variables permiten aislar el efecto neto de las redes de
conocimiento y la cooperación académica, reduciendo posibles sesgos de estimación.
De manera complementaria, se incorporan efectos jos sectoriales y regionales para capturar
heterogeneidades estructurales no observadas, así como errores estándar robustos agrupados
por sector. Asimismo, se consideran posibles problemas de endogeneidad derivados de la
simultaneidad entre innovación y cooperación, para lo cual se proponen instrumentos exógenos
como la distancia geográca a universidades y la densidad regional de conglomerados, variables
que inuyen en la probabilidad de cooperación sin afectar directamente la innovación.
Finalmente, se analiza la dimensión sectorial como moderadora del efecto mediador, incorporando
una variable que distingue entre manufactura y servicios intensivos en conocimiento. Este
paso permite evaluar si la cooperación universitaria tiene un peso diferenciado según el tipo
de actividad económica, en línea con la literatura que sugiere mayores dependencias del
conocimiento en los servicios (Tether, 2005; Arango & Páez, 2022). Con ello, la estrategia
empírica no solo evalúa las relaciones directas e indirectas entre conglomerados, universidades
e innovación, sino que también permite identicar patrones sectoriales y territoriales que
contribuyen a comprender la conguración de los sistemas de innovación en Colombia.
Resultados
Con el propósito de contrastar empíricamente las hipótesis derivadas del modelo conceptual y de
la estrategia metodológica previamente descrita, se estimaron diversos modelos econométricos
utilizando el software Stata, a partir de los microdatos de las encuestas EDIT X y EDITS
VIII. En una primera etapa, se construyeron variables binarias que capturan la cooperación
con universidades y la pertenencia a conglomerados empresariales, junto con indicadores de
innovación total y un conjunto de variables de control relacionadas con el tamaño, la edad y el
nivel de formalización de las rmas.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 21
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
A continuación, se aplicaron estadísticos descriptivos, análisis de correlaciones y pruebas
t de diferencia de medias, con el n de identicar patrones iniciales de asociación entre la
cooperación universitaria, la pertenencia a conglomerados y el desempeño innovador. Estos
resultados exploratorios permitieron observar tendencias signicativas que orientaron la
estimación de los modelos principales.
En la segunda etapa, se estimaron modelos de conteo Poisson y Zero-Inated Poisson para medir
el efecto de la cooperación universitaria y la aliación a conglomerados sobre la intensidad
innovadora, incorporando términos de interacción que permiten analizar la existencia de
efectos mediadores. Adicionalmente, se implementaron modelos logit y probit para examinar
los determinantes de la cooperación con universidades, lo que permite validar empíricamente
el mecanismo de mediación propuesto en las hipótesis.
El análisis fue replicado para los sectores manufacturero y de servicios intensivos en
conocimiento, con el objetivo de evaluar diferencias sectoriales en la magnitud e intensidad del
efecto. Finalmente, se realizaron pruebas de robustez mediante la inclusión de especicaciones
alternativas, variables instrumentales y efectos jos regionales y sectoriales, lo que garantiza la
consistencia estadística y la validez interna de los resultados obtenidos.
Tablas de estadísticas descriptivas
La tabla 1 muestra los estadísticos descriptivos de las principales variables utilizadas en el
análisis. Se observa que el promedio de innovaciones es relativamente bajo en ambos sectores,
con un valor ligeramente superior en servicios 1.36 frente a manufactura 1.15, lo que evidencia
un nivel moderado de intensidad innovadora. El tamaño promedio de las empresas es mayor en
el sector servicios, lo que sugiere una estructura empresarial más consolidada.
En cuanto a la cooperación con universidades, apenas entre el 3% y el 4 % de las empresas
reportan este tipo de colaboración, reejando una limitada articulación universidad–empresa.
Por su parte, la proporción de rmas que pertenecen a conglomerados también es reducida,
aunque ligeramente superior en servicios. Finalmente, la variable de formalización presenta
un valor medio mayor en manufactura, lo que indica un nivel más alto de formalidad en este
sector. Estos resultados preliminares sugieren que las empresas más grandes y formalizadas
tienen mayores probabilidades de participar en actividades de innovación.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
22
Tabla 1. Estadísticas descriptivas de las variables principales por sector
Fuente: elaboración propia con base en microdatos de la EDIT X (industria) y EDITS VIII (servicios), DANE.
Los resultados descriptivos evidencian diferencias estructurales entre los sectores analizados.
En promedio, las empresas del sector servicios registran un mayor número de innovaciones,
con 1.36 frente a 1.15 en la industria, lo que sugiere una intensidad innovadora superior
en actividades basadas en conocimiento. El tamaño promedio de las rmas de servicios,
representado por 4.35, también supera al de las industriales, que alcanza 3.73, reejando
estructuras organizacionales más amplias y con mayor capacidad para invertir en innovación.
La cooperación con universidades se mantiene baja en ambos sectores, con 3.4% en manufactura
y 4.2% en servicios, lo cual revela una articulación limitada entre el ámbito académico y el
empresarial. De igual forma, la proporción de empresas que pertenecen a conglomerados
es reducida, aunque ligeramente superior en el sector servicios, con 2.5% frente a 2.2% en
manufactura. En contraste, la formalización empresarial es más alta en la industria, con 43.2%,
frente al 27.3% en servicios, lo que indica una estructura más regulada y estable en el ámbito
manufacturero.
Industria Manufacturera
Sector servicios
Variable
Innovaciones totales
Tamaño (logs)
Personal calificado
Personal altamente calificado
Universidades como fuente
Conglomerado(cooperación)
Conglomerado(información)
Conglomerado(recursos)
Protección formal
Casa matriz
Empuje de demanda
Empuje de mercado
Empuje tecnológico
Gasto I+D (logs)
Variable
Innovaciones totales
Tamaño (logs)
Personal calificado
Personal altamente calificado
Universidades como fuente
Conglomerado(cooperación)
Conglomerado(información)
Conglomerado(recursos)
Protección formal
Casa matriz
Empuje de demanda
Empuje de mercado
Empuje tecnológico
Gasto I+D (logs)
Obs
6798
6798
6798
6798
6798
6798
6798
1978
6798
6798
6798
6798
6798
654
Obs
8812
8812
8812
8812
8812
8812
8812
2483
8812
8812
8812
8812
8812
687
Mean
1.15
3.731
.316
.005
.034
.022
.024
.022
.432
.02
.215
.218
.193
11.801
Mean
1.357
4.345
.445
.019
.042
.025
.026
.096
.273
.023
.204
.199
.19
11.779
Std. Dev.
4.341
1.305
.222
.017
.181
.147
.153
.148
.495
.142
.411
.413
.395
2.45
Std. Dev.
32.689
1.343
.283
.069
.2
.155
.159
.294
.446
.15
.403
.399
.393
2.66
Min
0
.405
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4.094
Min
0
.405
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5.384
Max
194
8.01
1
.5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
17.2
Max
3021
9.378
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
18.668
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 23
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
En conjunto, los resultados sugieren que las empresas más grandes y formalizadas presentan
mayores probabilidades de innovar, mientras que el sector servicios, pese a su menor
formalización, muestra un mayor dinamismo innovador impulsado por su dependencia de
fuentes externas de conocimiento.
Tabla 2. Correlaciones bivariados entre variables principales del modelo (sector industrial)
Manufacturera
Sector Servicios
1.00
0.31
0.07
0.12
0.39
0.37
0.33
0.34
0.07
0.18
0.31
0.46
0.45
0.44
0.28
1.00
0.03
0.11
0.26
0.29
0.23
0.23
0.17
0.34
0.19
0.36
0.36
0.36
0.54
1.00
0.10
0.07
0.07
0.07
0.06
0.07
0.09
0.04
0.08
0.08
0.08
0.28
1.00
0.11
0.10
0.10
0.09
0.12
0.11
0.07
0.11
0.12
0.10
0.19
1.00
0.33
0.37
0.36
0.06
0.14
0.31
0.29
0.30
0.29
0.27
1.00
0.28
0.26
0.06
0.22
0.26
0.59
0.59
0.53
0.13
1.00
0.50
0.16
0.10
0.33
0.24
0.23
0.24
0.32
1.00
0.14
0.10
0.36
0.23
0.23
0.23
0.23
1.00
0.01
0.05
0.03
0.03
0.06
0.23
1.00
0.08
0.25
0.24
0.22
0.07
1.00
0.21
0.21
0.19
0.16
1.00
0.88
0.81
0.09
1.00
0.81
0.10
1.00
0.12 1.00
(1)( 2) (3)( 4) (5)( 6) (7)( 8) (9)( 10) (11) (12) (13) (14) (15)
Variables
Innovaciones
totales (1)
Tamaño
(logs)
Personal
calificado
Personal
altamente
calificado
Universidades
como fuente
Conglomerado
(cooperación)
Conglomerado
(información)
Conglomerado
(recursos)
Protección
formal
Casa matriz
Empuje de
demanda
Empuje de
mercado
Empuje
tecnológico
Gasto I+D
(logs)
Innovaciones
totales (15)
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
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Nota: todas las correlaciones son signicativas al nivel del 1% (p < 0.01).
Fuente: elaboración propia con base en microdatos de la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (EDIT
II), DANE.
La matriz de correlaciones evidencia, para ambos sectores, asociaciones positivas y
estadísticamente signicativas entre las principales variables del modelo. En particular, la
relación entre la innovación total y la cooperación con universidades presenta un coeciente
positivo, lo que sugiere que las empresas que mantienen vínculos con instituciones académicas
tienden a mostrar mayores niveles de innovación. Asimismo, la correlación positiva entre
la innovación y el tamaño de la empresa indica que las rmas más grandes poseen mejores
condiciones estructurales y de recursos para innovar.
Por otra parte, la cooperación universitaria muestra una fuerte asociación con la pertenencia
a redes empresariales y a conglomerados. Este patrón conrma la coexistencia de estrategias
colaborativas que refuerzan el aprendizaje colectivo y la transferencia de conocimiento dentro
de los ecosistemas industriales. En conjunto, estos resultados respaldan la hipótesis H1, al
demostrar que la interacción entre universidades y conglomerados potencia la capacidad
innovadora de las empresas colombianas.
Tabla 3. Test de medias con varianzas Iguales
Industria Manufacturera. Test de media con varianzas iguales
Sector Servicios. Test de media con varianzas iguales
Fuente: elaboración propia a partir de resultados obtenidos en Stata.
Innovación total por conglomerados
(información)
Innovación total por conglomerados
(Cooperación)
Innovación total por conglomerados
(Recursos)
Innovación total por Universidades y
centros de investigación
6635
6648
1934
6500
163
150
44
298
0.914
0.928
3.869
0.783
10.724
10.947
7.522
9.134
-9.809
-10.018
-3.653
-8.351
.323
.337
1.115
.237
-30.35
-29.7
-3.3
-35.3
0
0
.001
0
Observaciones
= 0
Observaciones
= 1 Media= 0 Media= 1 dif. Error
estándar valor t p valor
Innovación total por conglomerados
(información)
Innovación total por conglomerados
(Cooperación)
Innovación total por conglomerados
(Recursos)
Innovación total por Universidades y
centros de investigación
8584
8596
2245
8362
228
216
238
450
1.202
0.825
4.936
0.629
7.211
22.518
3.668
14.889
-6.009
-21.694
1.268
-14.261
2.192
2.24
4.19
1.575
-2.75
-9.7
.3
-9.05
.006
0
.762
0
Observaciones
= 0
Observaciones
= 1 Media= 0 Media= 1 dif. Error
estándar valor t p valor
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 25
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Los resultados de las pruebas t de diferencia de medias evidencian contrastes signicativos en
la innovación total entre empresas que forman parte de conglomerados o redes y aquellas que
no. En el sector industrial, las rmas aliadas a conglomerados presentan en promedio diez
innovaciones más que las no aliadas, mientras que las que participan en redes empresariales
registran diferencias cercanas a nueve innovaciones adicionales.
En el sector servicios, aunque las magnitudes varían, las diferencias también son estadísticamente
signicativas: las empresas vinculadas a redes muestran un promedio de seis innovaciones
adicionales, y aquellas asociadas a conglomerados superan en más de veinte innovaciones a las
no vinculadas.
Estos resultados conrman que la pertenencia a conglomerados y la cooperación
interorganizacional están positivamente asociadas con el desempeño innovador. Además,
refuerzan empíricamente la hipótesis H1, que establece que la cooperación universitaria y la
participación en conglomerados potencian la innovación, al tiempo que anticipan el posible
efecto mediador de la vinculación académica propuesto en la H2.
Tabla 4. Modelo Poisson para innovación total en el sector manufacturero
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
26
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia a partir de resultados obtenidos en Stata con base en microdatos de la EDIT X (DANE)
El modelo Poisson estimado para el sector manufacturero muestra que la cooperación con
universidades tiene un efecto positivo y estadísticamente signicativo sobre la intensidad
innovadora. Esto respalda la hipótesis de que las universidades actúan como catalizadores
de conocimiento y refuerzan las capacidades de innovación de las empresas. Asimismo, la
interacción entre cooperación universitaria y redes de conglomerado presenta un coeciente
positivo y signicativo, conrmando el papel mediador de las universidades en la relación
entre pertenencia a conglomerados y desempeño innovador.
Entre las variables de control, destacan los efectos positivos de la presencia de casa matriz, la
capacidad de atracción y vinculación, y la base tecnológica interna, todos signicativos al 1 por
ciento. Estos resultados sugieren que las empresas más estructuradas, con respaldo corporativo
y mayor capital tecnológico, muestran un mejor desempeño innovador.
En conjunto, los hallazgos respaldan la hipótesis H2 al evidenciar que la cooperación con
universidades potencia el efecto de las redes empresariales sobre la innovación. En el contexto
manufacturero, esta interacción fortalece la capacidad de absorción y fomenta la generación de
nuevo conocimiento, consolidando el papel de las universidades como mediadoras clave dentro
del sistema nacional de innovación industrial.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 27
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Tabla 5. Modelo Poisson para innovación total en el sector servicios
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: Elaboración propia a partir de resultados obtenidos en Stata con base en microdatos de la EDITS VIII
(DANE).
Tamaño (logs)
Personal calificado
Personal altamente calificado
Fuentes verticales de conocimiento
Universidades como fuente
Conglomerado (cooperación)
Universidades como fuente
#Conglomerado(cooperación)
Conglomerado(información)
Universidades como fuente #Conglomerado
(información)
Conglomerado(recursos)
Universidades como fuente #Conglomerado
(recursos)
Protección formal
Casa matriz
Empuje de demanda
Empuje de mercado
Empuje tecnológico
Gasto I+D (logs)
Conglomerado(cooperación) #Gasto I+D (logs)
Conglomerado(información) #Gasto I+D (logs)
Conglomerado(recursos) #Gasto I+D (logs)
Conglomerado (cualquier soporte)
Universidades como fuente # Conglomerado
(cualquier soporte)
Conglomerado (cualquier soporte)# Gasto ACTI
(logs)
Gasto ACTI (logs)
Conglomerado(cooperación)# Gasto ACTI (logs)
Conglomerado(información)# Gasto ACTI (logs)
Conglomerado(recursos)# Gasto ACTI (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto ACTI
(logs)
Constante
Observaciones
0.514***
(0.0879)
0.824**
(0.397)
1.880**
(0.905)
1.087**
(0.526)
0.168
(0.283)
-3.697***
(1.205)
0.572
(0.391)
1.161
(0.938)
0.180
(0.442)
2.297***
(0.783)
-0.0787
(0.319)
0.434***
(0.167)
0.582**
(0.277)
2.358***
(0.483)
-1.546***
(0.281)
0.0210
(0.421)
0.0144
(0.0485)
0.249***
(0.0801)
-0.121*
(0.0626)
-0.206***
(0.0709)
0.346***
(0.0818)
0.174
(0.144)
1.203**
(0.554)
0.629*
(0.346)
0.233
(0.190)
-6.220***
(1.572)
0.447
(0.356)
2.317***
(0.801)
-0.145
(0.301)
2.571**
(1.194)
-0.0511
(0.242)
0.184**
(0.0763)
0.588***
(0.196)
1.459***
(0.299)
-1.087***
(0.306)
0.312
(0.233)
0.0507
(0.0378)
0.395***
(0.0942)
-0.175***
(0.0612)
-0.196**
(0.0833)
-2.695***
(0.363)
2,213
-4.547***
(0.802)
687
0.847
(0.570)
0.489
(0.321)
0.761***
(0.271)
0.963***
(0.280)
2.433***
(0.518)
-2.327***
(0.571)
0.604
(0.552)
0.105
(0.0690)
-3.018**
(1.436)
0.544
(0.547)
0.206**
(0.0970)
-2.065***
(0.764)
687
0.340***
(0.105)
0.213
(0.156)
2.167***
(0.544)
0.664*
(0.366)
0.0198
(0.274)
0.223***
(0.0822)
0.611***
(0.182)
1.483***
(0.301)
-1.484***
(0.527)
0.519*
(0.306)
-4.569***
(1.505)
0.502
(0.431)
0.0189
(0.0546)
0.276***
(0.0867)
-2.261***
(0.357)
2,213
VARIABLES (1)
inntot
(2)
inntot
(3)
inntot
(4)
inntot
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
28
El modelo Poisson estimado para el sector servicios revela una estructura más compleja en la
relación entre cooperación, conglomerados e innovación. El tamaño de la empresa y el grado de
formalización muestran efectos positivos y altamente signicativos, indicando que las rmas
más grandes y establecidas tienden a generar un mayor número de innovaciones.
Asimismo, variables como la presencia de casa matriz, la capacidad de atracción dentro del
conglomerado y los vínculos nancieros refuerzan el desempeño innovador, lo que evidencia
la importancia de la estructura corporativa y de la interacción con el entorno empresarial.
Si bien la cooperación con universidades no es estadísticamente signicativa de forma directa,
su interacción con las redes empresariales muestra un efecto positivo, lo que sugiere que la
colaboración académica incrementa la innovación cuando las empresas ya están insertas en
conglomerados consolidados. La interacción entre pertenencia a conglomerados y liderazgo
en innovación también es signicativa, indicando que el liderazgo amplica los efectos de la
cooperación en entornos colaborativos.
En conjunto, los resultados conrman parcialmente la hipótesis de mediación H2 y refuerzan
la hipótesis sectorial H3, evidenciando que en el sector servicios la innovación depende de la
sinergia entre cooperación, estructura interna y liderazgo, más que de la vinculación académica
aislada.
Modelo Zero-Inated Poisson
El modelo Zero-Inated Poisson (ZIP) se empleó para analizar la intensidad de la innovación
en el sector industrial, teniendo en cuenta la alta proporción de empresas que no registran
innovaciones. Esta técnica permite distinguir entre dos procesos: uno que explica la probabilidad
de no innovar y otro que estima la cantidad de innovaciones introducidas por las empresas
activas en I+D. El uso del modelo ZIP resulta apropiado en contextos con exceso de ceros en
la variable dependiente, como ocurre en los datos de innovación empresarial en Colombia.
En este análisis, el interés principal radica en identicar el papel mediador de la cooperación
universitaria dentro de las redes de conglomerado y su impacto sobre el desempeño innovador
de las rmas manufactureras.
Tabla 6. Modelo Zero-Inated Poisson para la intensidad innovadora en la industria
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia con base en resultados Stata–EDIT.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
30
Los resultados conrman que la cooperación con universidades tiene un efecto positivo
y signicativo sobre la cantidad total de innovaciones, lo que refuerza la idea de que las
instituciones académicas actúan como fuentes clave de conocimiento para el sector industrial
colombiano. La interacción entre cooperación universitaria y pertenencia a conglomerados
en red también muestra un coeciente positivo y altamente signicativo, evidenciando que
la colaboración académica amplica los benecios de las redes empresariales en términos de
generación y difusión de conocimiento.
Entre los factores estructurales, la presencia de casa matriz, la formalización y la base
tecnológica interna exhiben relaciones positivas con el desempeño innovador. Estos resultados
reejan que las empresas con mayor estructura organizativa, recursos técnicos y estabilidad
institucional tienen mejores condiciones para aprovechar las sinergias de cooperación y generar
innovaciones.
Por otro lado, las variables asociadas a la densidad de conglomerado y a la interacción UNI ×
conglomerado cooperativo presentan efectos negativos. Esto puede interpretarse como una señal
de saturación de vínculos o de redundancia en la circulación de información dentro de ciertos
conglomerados industriales, donde la excesiva interconexión podría limitar la diversicación
del conocimiento.
En conjunto, los hallazgos del modelo ZIP respaldan la hipótesis H2, conrmando que la
cooperación universitaria actúa como un mediador clave entre la aliación a conglomerados
y la innovación empresarial. Las rmas que combinan redes académicas y empresariales
logran convertir sus entornos cooperativos en plataformas efectivas de aprendizaje y desarrollo
tecnológico.
El modelo Zero-Inated Poisson aplicado al sector servicios permite examinar cómo la
innovación empresarial se ve inuenciada por una combinación de factores estructurales,
organizacionales y relacionales. Este enfoque resulta útil debido a la gran cantidad de empresas
que no reportan innovaciones, lo que hace necesario considerar dos procesos: la probabilidad de
no innovar y la intensidad de la innovación en las empresas activas. El análisis busca comprender
cómo la cooperación universitaria y la pertenencia a conglomerados interactúan para impulsar
la capacidad innovadora en los servicios, un sector caracterizado por su dependencia del
conocimiento y la colaboración externa.
Tabla 7. Modelo Zero-Inated Poisson para la intensidad innovadora en el sector servicios
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 31
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia con base en resultados Stata–EDITs.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
32
Los resultados evidencian que la cooperación con universidades tiene un efecto positivo y
signicativo sobre la cantidad de innovaciones introducidas por las empresas de servicios,
conrmando que la vinculación académica contribuye al fortalecimiento de las capacidades
tecnológicas. Además, la interacción entre cooperación universitaria y pertenencia a conglo-
merados presenta un impacto complementario y relevante, lo cual indica que las empresas que
operan dentro de redes consolidadas y mantienen lazos con universidades logran niveles más
altos de desempeño innovador.
Por otro lado, variables como el tamaño empresarial, la formalización y la existencia de una
casa matriz también inuyen de manera positiva en la innovación, reejando que las estruc-
turas organizativas sólidas y con respaldo corporativo favorecen la absorción y aplicación del
conocimiento. En contraste, la variable de movilidad de recursos muestra un efecto negativo, lo
que podría señalar tensiones internas o redundancia en la gestión de recursos dentro de ciertos
conglomerados de servicios. Asimismo, los efectos divergentes entre la densidad de conglo-
merado y la cooperación empresarial sugieren que el sector servicios presenta una estructura
más heterogénea, donde la colaboración puede ser tanto una fuente de aprendizaje como de
sobrecarga organizacional dependiendo del contexto relacional.
En síntesis, los hallazgos del modelo conrman la hipótesis de mediación H2, al demostrar
que la cooperación universitaria refuerza el vínculo entre redes empresariales e innovación.
También respaldan la hipótesis sectorial H3, destacando que en los servicios la innovación de-
pende más de un entorno organizacional estable y receptivo al conocimiento que de la simple
pertenencia a un conglomerado.
Modelo Logit
El modelo Logit estimado para el sector manufacturero permite identicar los factores que in-
uyen en la probabilidad de que una empresa establezca cooperación con universidades. Este
análisis es clave, debido a que permite comprender el mecanismo mediador que conecta la
pertenencia a conglomerados con el desempeño innovador a través de los vínculos académicos.
Tabla 8. Modelo Logit de cooperación con universidades en el sector manufacturero
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 33
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia con base en resultados Stata–EDIT.
Los resultados del modelo conrman que las empresas formalizadas y con estructura corporati-
va estable son las más propensas a establecer cooperación con universidades. Esto coincide con
los planteamientos de Perkmann y Walsh (2007) y Ankrah y Omar (2015), quienes destacan
que las organizaciones con mayor capacidad de gestión institucional logran consolidar víncu-
los académicos más efectivos.
Del mismo modo, la relación positiva entre liderazgo innovador y cooperación académica in-
dica que las rmas con mayor proactividad tecnológica tienden a buscar alianzas estratégicas
para complementar su conocimiento interno. Esta evidencia refuerza la hipótesis de mediación
H2, demostrando que la cooperación universitaria constituye un canal esencial a través del cual
los conglomerados empresariales potencian su desempeño innovador.
En síntesis, el modelo Logit muestra que la probabilidad de cooperación con universidades no
depende únicamente de la pertenencia a conglomerados, sino también del nivel de formaliza-
ción, liderazgo y orientación al mercado de cada empresa.
En el sector servicios, el modelo Logit evidencia que la probabilidad de cooperar con univer-
sidades depende principalmente de las condiciones organizacionales internas y del liderazgo
innovador de las empresas. Estos resultados reejan que, a diferencia del sector manufacturero,
la estructura corporativa y la orientación hacia la creatividad y el aprendizaje tienen un peso
más determinante que la aliación a conglomerados.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
34
Tabla 9. Modelo Logit de cooperación con universidades en el sector servicios
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia con base en resultados Stata–EDITS.
Los resultados del modelo reejan que en el sector servicios la cooperación universitaria no
surge como un efecto estructural de los conglomerados, sino como resultado del desarrollo
interno de capacidades dinámicas. Las empresas más organizadas, con liderazgo claro y orien-
tación hacia la innovación, logran establecer vínculos sostenibles con la academia.
Esto coincide con los planteamientos de Tether (2005) y Arango y Páez (2022), quienes sostie-
nen que la innovación en servicios depende en gran medida del aprendizaje organizacional y
de la habilidad para integrar conocimiento externo en procesos internos.
En conjunto, los hallazgos respaldan parcialmente la hipótesis de mediación (H2) y refuerzan
la hipótesis sectorial (H3), al mostrar que la cooperación con universidades se consolida como
un instrumento clave en los servicios, pero su efectividad depende del grado de madurez insti-
tucional y de la estrategia innovadora de cada empresa.
Modelo Probit
El modelo Probit aplicado al sector manufacturero permite identicar los factores que explican
la probabilidad de cooperación entre empresas y universidades. En esta estimación, destacan
Protección formal
Casa matriz
Empuje de demanda
Empuje de mercado
Empuje tecnológico
Conglomerado (cualquier soporte)
Gasto I+D (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto I+D (logs)
Gasto ACTI (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto ACTI (logs)
Constante
Observaciones
0.429*
(0.222)
1.419***
(0.244)
0.400
(0.344)
0.357
(0.294)
0.102
(0.283)
0.256
(1.023)
0.275***
(0.0612)
0.0340
(0.0814)
-5.843***
(0.829)
687
0.707***
(0.140)
1.490***
(0.188)
0.572**
(0.236)
0.0865
(0.195)
-0.0348
(0.181)
2.004**
(1.008)
0.327***
(0.0402)
-0.0885
(0.0686)
-7.502***
(0.596)
2,213
(1)
Universidad como
fuente de información
(2)
Universidad como
fuente de información
VARIABLES
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01 35
Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
tanto los elementos estructurales como los vinculados al liderazgo innovador y la pertenencia
a conglomerados.
Tabla 10. Modelo probit de cooperación con universidades en el sector manufacturero
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia con base en resultados Stata–EDIT.
Los resultados conrman que la cooperación universitaria en el sector manufacturero responde
principalmente a la estructura institucional, la formalidad y la capacidad de liderazgo innovador
de las empresas. Las rmas con mayor nivel de organización y respaldo corporativo son las
que logran articular vínculos académicos estables, lo que refuerza su potencial de aprendizaje
y transferencia tecnológica.
Estos hallazgos respaldan la hipótesis de mediación (H2), al mostrar que las universidades
funcionan como facilitadoras dentro de los conglomerados industriales. Además, se observa
que el papel de la formalización y del liderazgo innovador es decisivo para transformar la
pertenencia a redes empresariales en colaboración efectiva con instituciones académicas,
fortaleciendo la base de conocimiento del sector manufacturero colombiano.
El modelo probit estimado para el sector servicios identica los determinantes que inuyen en la
probabilidad de cooperación entre las empresas y las universidades. A diferencia de la industria,
Protección formal
Casa matriz
Empuje de demanda
Empuje de mercado
Empuje tecnológico
Conglomerado (cualquier soporte)
Gasto I+D (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto I+D (logs)
Gasto ACTI (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto ACTI (logs)
Constante
Observaciones
0.508***
(0.162)
0.750***
(0.162)
-0.644**
(0.259)
0.797***
(0.271)
0.114
(0.167)
1.390**
(0.679)
0.141***
(0.0329)
-0.0669
(0.0527)
-3.333***
(0.443)
654
0.323***
(0.104)
0.710***
(0.136)
-0.0971
(0.147)
0.468***
(0.158)
0.0984
(0.121)
1.557**
(0.616)
0.150***
(0.0218)
-0.0592
(0.0415)
-4.019***
(0.329)
1,733
(1)
Universidad como
fuente de información
(2)
Universidad como
fuente de información
VARIABLES
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
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Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
36
los resultados muestran una menor intensidad en la relación entre los factores estructurales y el
establecimiento de vínculos académicos, aunque ciertos elementos organizacionales mantienen
un papel destacado.
Tabla 11. Modelo probit de cooperación con universidades en el sector servicios
Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: elaboración propia con base en resultados Stata–EDITS.
Los hallazgos del modelo para el sector servicios conrman parcialmente la hipótesis
de mediación H2, mostrando que la cooperación con universidades se explica más por las
capacidades internas tales como el liderazgo innovador y la solidez institucional— que por la
estructura de conglomerado. De este modo, la colaboración académica en los servicios responde
principalmente a decisiones estratégicas de la empresa y no necesariamente a su pertenencia a
redes empresariales.
Estos resultados también respaldan la hipótesis sectorial H3, ya que evidencian que, si bien
las universidades continúan desempeñando un papel fundamental en la transferencia de
conocimiento, su impacto en los servicios depende en mayor medida del contexto organizacional
y de la capacidad de las rmas para absorber y aplicar el conocimiento cientíco en su actividad
económica.
Protección formal
Casa matriz
Empuje de demanda
Empuje de mercado
Empuje tecnológico
Conglomerado (cualquier soporte)
Gasto I+D (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto I+D (logs)
Gasto ACTI (logs)
Conglomerado (cualquier soporte) # Gasto ACTI (logs)
Constante
Observaciones
0.226*
(0.126)
0.841***
(0.145)
0.232
(0.195)
0.211
(0.169)
0.0176
(0.159)
0.0548
(0.563)
0.158***
(0.0347)
0.0274
(0.0453)
-3.345***
(0.451)
687
0.378***
(0.0748)
0.893***
(0.110)
0.294**
(0.124)
0.0308
(0.106)
-0.0263
(0.0978)
0.751
(0.541)
0.166***
(0.0207)
-0.0242
(0.0373)
-3.943***
(0.301)
2,213
(1)
Universidad como
fuente de información
(2)
Universidad como
fuente de información
VARIABLES
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
Discusión
Los resultados obtenidos en el presente estudio conrman la importancia de la cooperación
con universidades y centros de investigación como un componente decisivo en la dinámica
innovadora de las empresas colombianas. En ambos sectores analizados, los modelos
econométricos evidencian que las rmas que mantienen vínculos académicos presentan un
mayor número de innovaciones y una probabilidad superior de introducir nuevos productos o
procesos.
Este hallazgo valida empíricamente la hipótesis de mediación planteada, mostrando que las
universidades no solo funcionan como proveedoras de conocimiento, sino también como
espacios de interacción que fortalecen las capacidades tecnológicas y organizativas de las
empresas. Además, las diferencias sectoriales observadas reejan que la innovación en los
servicios depende en mayor medida de las estructuras internas y de la gestión del conocimiento,
mientras que en la industria el efecto mediador de la cooperación académica es más directo y
sostenido.
Al comparar estos resultados con investigaciones previas, se encuentran coincidencias relevantes
con los planteamientos de Porter (1998) y Breschi y Malerba (2005) sobre los benecios de las
redes empresariales y los conglomerados en la generación de conocimiento colectivo. De igual
forma, los efectos positivos de la cooperación universidad–empresa respaldan los hallazgos
de Perkmann y Walsh (2007) y Ankrah y Omar (2015), quienes señalan que estas relaciones
amplían la capacidad de absorción y la legitimidad tecnológica de las rmas. Sin embargo,
el hecho de que en los servicios el impacto directo de la cooperación universitaria sea más
limitado coincide con lo expuesto por Tether (2005), quien argumenta que la innovación en
este sector tiende a depender más de las capacidades organizativas que de la colaboración
externa. Asimismo, los resultados amplían la evidencia nacional reportada por Guatibonza
Tamayo (2021) y Arango y Páez (2022), al demostrar que la interacción entre conglomerados y
universidades en Colombia sigue siendo incipiente y heterogénea entre sectores.
Desde una perspectiva teórica, los hallazgos contribuyen al fortalecimiento del marco de análisis
sobre sistemas de innovación, al demostrar que la cooperación universitaria no opera de manera
aislada, sino integrada dentro de redes empresariales y regionales. Este enfoque complementa
los aportes de la literatura sobre la “triple hélice” (Etzkowitz y Leydesdor, 2000), al evidenciar
que los vínculos universidad–empresa pueden transformar las aglomeraciones industriales en
entornos de aprendizaje dinámico.
En el plano práctico, los resultados ofrecen orientaciones valiosas para las políticas públicas
de innovación en Colombia, al resaltar la necesidad de promover instrumentos que incentiven
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 9(16), pp. 9-41. Primer Semestre de 2026
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.16.01
Juan S. Salinas-Romero, Fernando Barrios-Aguirre
38
la colaboración entre empresas y universidades, especialmente en regiones donde la densidad
de conglomerados es baja y la inversión en I+D sigue rezagada. El fortalecimiento de los
mecanismos de transferencia tecnológica, las ocinas de enlace universidad–empresa y los
programas conjuntos de investigación podrían contribuir a cerrar las brechas observadas en la
articulación institucional.
No obstante, el estudio presenta algunas limitaciones que deben considerarse al interpretar los
resultados. En primer lugar, la información utilizada proviene de bases de datos secundarias
EDIT X y EDITS VIII que, aunque conables, pueden subestimar ciertas formas de innovación
no registradas o de carácter informal. En segundo lugar, el diseño transversal restringe
la posibilidad de establecer relaciones causales plenas entre cooperación universitaria y
desempeño innovador. Finalmente, las variables de conglomerado y cooperación se miden a
través de auto reporte, lo que puede generar sesgos de percepción o de interpretación. Pese
a ello, la consistencia de los resultados y la aplicación de diferentes modelos econométricos
Poisson, ZIP, Logit y Probit refuerzan la validez de las conclusiones.
A partir de los resultados obtenidos, futuras investigaciones podrían profundizar en tres
direcciones. En primer lugar, se recomienda incorporar análisis longitudinales que permitan
examinar la evolución temporal de las relaciones universidad empresa y su impacto en el
desempeño innovador. En segundo lugar, sería pertinente incluir variables cualitativas que
capturen la calidad y el tipo de cooperación establecida, diferenciando entre vínculos de
corto y largo plazo. Finalmente, se sugiere explorar el papel de los ecosistemas regionales de
innovación y de los intermediarios institucionales como cámaras de comercio o agencias de
desarrollo para comprender mejor cómo se consolidan las redes de conocimiento en distintos
territorios del país.
Conclusión
El análisis realizado demuestra que la cooperación con universidades constituye un elemento
esencial para explicar las diferencias en el desempeño innovador de las empresas colombianas,
tanto en el sector manufacturero como en el de servicios. Los resultados obtenidos a partir
de los modelos econométricos conrman que las rmas que participan activamente en redes
académicas presentan mayores niveles de innovación y aprovechan con mayor ecacia los
benecios derivados de pertenecer a conglomerados empresariales. Esto refuerza la idea de que
las universidades no solo actúan como proveedoras de conocimiento cientíco, sino también
como mediadoras que transforman las interacciones empresariales en procesos de aprendizaje
colectivo y desarrollo tecnológico.
La comparación entre sectores permite observar que, mientras en la industria la cooperación
universitaria ejerce un efecto directo sobre la innovación, en los servicios dicho impacto se
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Redes de conocimiento y desempeño innovador: el papel mediador de las universidades en conglomerados colombianos
maniesta de forma más dependiente de las estructuras internas, el liderazgo y la formalización
organizativa. Esta diferencia sectorial reeja la diversidad de trayectorias de aprendizaje y la
necesidad de estrategias diferenciadas para fortalecer la innovación según el tipo de actividad
económica. De este modo, la investigación contribuye a comprender mejor las dinámicas de
los sistemas de innovación en economías emergentes, donde la cooperación institucional y la
articulación entre actores aún enfrentan importantes desafíos.
Desde una perspectiva práctica, los hallazgos ofrecen una base empírica útil para orientar
políticas públicas y estrategias empresariales. Fomentar la vinculación universidad empresa,
promover consorcios tecnológicos y fortalecer las ocinas de transferencia de conocimiento
puede generar entornos más favorables para la innovación y la competitividad nacional.
Asimismo, el fortalecimiento de los conglomerados regionales con presencia universitaria
podría convertirse en un eje estratégico para reducir las brechas tecnológicas y potenciar la
productividad en distintos territorios del país.
Finalmente, esta investigación aporta una visión integrada de la relación entre redes
empresariales y académicas, y subraya la importancia de diseñar políticas que reconozcan la
diversidad estructural de los sectores productivos colombianos. Si bien persisten limitaciones
relacionadas con la disponibilidad y naturaleza de los datos, los resultados obtenidos abren
nuevas oportunidades para seguir explorando cómo la interacción entre universidades y
empresas puede consolidarse como un motor sostenible de innovación y desarrollo económico.
Declaración de contribución de autoría CRediT
Juan S. Salinas-Romero: Conceptualización, Curación de datos, Análisis formal, Investigación, Metodología,
Software, redacción: borrador original – Preparación, creación y/o presentación del trabajo publicado,
especícamente la redacción del borrador inicial (incluyendo la traducción sustantiva), redacción (revisión y
edición).
Fernando Barrios-Aguirre: Conceptualización, Curación de datos, Análisis formal, Investigación, Metodología,
Administración de proyectos, Software, Supervisión, Validación, Visualización, redacción: borrador original –
Preparación, creación y/o presentación del trabajo publicado, especícamente la redacción del borrador inicial
(incluyendo la traducción sustantiva), redacción (revisión y edición).
Declaración de conictos de interés
Los autores declaran no tener ningún conicto de intereses.
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