Sabemos que a inovação é o motor do crescimento corporativo. Como Strategy & demonstrou em sua pesquisa de 2015 com 1.757 executivos, “hoje a inovação é um dos principais fatores de crescimento orgânico para todas as empresas — independentemente de setor ou geografia”. De acordo com essa pesquisa, as 1000 empresas que mais gastaram em pesquisa e desenvolvimento (P&D) investiram US$ 680 bilhões naquele ano, 5% a mais que no ano anterior. Historicamente, a P&D tem sido vista também como o motor do crescimento econômico nacional.
Apesar da importância que a inovação representa para as empresas e também para a economia de forma mais ampla, apesar do aumento de 250% no número de cientistas e engenheiros envolvidos em P&D e apesar de todos os especialistas dedicados a fazer com que empresas inovem, o dinheiro que as empresas investem em P&D está gerando cada vez menos resultados. Na verdade, minha pesquisa demonstra que o retorno do investimento em P&D caiu 65% nas últimas três décadas.
Não é por acaso que essa queda no quociente de pesquisa, ou QP, das empresas (uma unidade de medida que desenvolvi para medir a produtividade da P&D, ou seja, o rendimento obtido com seus investimentos em inovação) mimetiza a queda do crescimento do PIB dos Estados Unidos nos últimos 30 anos.
● Comparação entre a Produtividade da P&D e o crescimento do PIB dos Estados Unidos ao longo do tempo
● Produtividade da P&D como QP bruto
● Crescimento nominal do PIB dos Estados Unidos
● Fonte: ANNE MARIE KNOTT, BASEADA EM DADOS DA COMPUSTAT E DO BUREAU OF ECONOMIC ANALYSIS
Uma explicação possível é que a P&D tenha se tornado mais árdua. Essa teoria foi apresentada pelo economista de Stanford Chad Jones. Jones propõe que há dois mecanismos por trás disso: primeiro, um efeito conhecido como “fishing out” (pesca) ou “cherry picking” (colheita de cerejas) — a noção de que as ideias mais óbvias são descobertas primeiro e, à medida que o tempo passa, a qualidade das remanescentes decai. Se pensarmos em inovações recentes, como computadores pessoais, a internet e smartphones, provavelmente ficaremos céticos em relação a essa ideia, mas a examinaremos de maneira mais específica em instantes. O segundo mecanismo é o da diminuição de resultados do trabalho de pesquisa — a suposição de que acrescentar mais pesquisadores diminui a quantidade de inovações por funcionário porque aumentam as chances de duplicarem os esforços uns dos outros. Essas duas ideias parecem plausíveis. Na verdade, o professor da Northwestern University, Robert Gordon, em The Rise and Fall of American Growth (Ascensão e Queda do Crescimento Norte-Americano), sustenta argumentos semelhantes. Se Jones e Gordon estiverem certos, a consequência nefasta será o declínio do crescimento até zero (exceto para crescimento populacional).
Eu tenho uma explicação mais otimista: as empresas estão piores em P&D. Embora as empresas estarem piores em P&D possa não soar mais otimista que P&D estar se tornando mais difícil, se for verdade, e se as empresas conseguirem restaurar seu QP anterior, segundo a teoria, a economia deveria desfrutar de crescimento perpétuo enquanto o investimento em P&D continuasse.
A grande questão é se Jones e Gordon estão certos e a P&D tornou-se mais difícil ou se eu estou certa e as empresas ficaram piores nessa área. Embora a queda de 65% no QP sugira que eu tenho razão e as empresas pioraram em P&D, se a P&D estiver mais difícil também parecerá que as empresas pioraram.
Como poderíamos testar essas hipóteses? Uma possibilidade é que, se a P&D realmente está mais difícil, deverá estar mais difícil para todos. Em outras palavras, haverá declínio não só na média do QP a cada ano, mas também em seu valor máximo. Portanto, se comparássemos a melhor empresa a cada ano (aquela que tivesse o QP mais alto) à melhor empresa no ano seguinte, as empresas dos anos posteriores deveriam ter QPs mais baixos que as dos anos anteriores.
E não foi isso que encontrei ao examinar 40 anos de dados financeiros de todas as empresas de capital aberto dos Estados Unidos. Descobri que o QP máximo estava na verdade aumentando ao longo do tempo! Quando você pensa em todas as empresas fascinantes que foram criadas como parte da economia digital isso parece plausível, mas ainda há motivo para ficar cético quando se nada contra a corrente. Em seguida, chequei se o mesmo padrão se repetia caso, em vez de observar todas as empresas de capital aberto, eu restringisse minha atenção a um setor específico, como indústria ou serviços. Descobri que o QP máximo aumentava também dentro dos setores. Então busquei observar definições genéricas de indústria, como Instrumentos de Medição (sistema padrão de classificação industrial 38) e, em seguida, definições cada vez mais específicas, como a de Instrumentos Cirúrgicos, Médicos e Odontológicos (SIC 384) e, então, Equipamento Odontológico (SIC 3843). O que descobri foi que, quanto mais eu restringia a busca, mais o Quociente de Pesquisa máximo diminuía ao longo do tempo (vide gráfico abaixo). Portanto, a teoria de Jones procede em nível da indústria.
● Quanto mais específica a medição da indústria, mais sombrio o panorama do QP
● VARIAÇÃO ANUAL DE PQ MÁXIMO
● todas as empresas
● todas as indústrias
● indústrias com definições específicas
● indústrias com definições mais específicas
● indústrias com definições ainda mais específicas
● Fonte: ANNE MARIE KNOTT, BASEADA EM DADOS DA COMPUSTAT
As implicações desse padrão são particularmente empolgantes. O que ele sugere é que, enquanto as oportunidades dentro das indústrias diminuem com o tempo – o que de fato acontece – , as empresas reagem criando novos setores com mais oportunidades tecnológicas. Assim que percebi esse padrão, foi fácil pensar em exemplos. De fato, muitos destes são mencionados no debate atual sobre disrupção. Alguns exemplos são a morte da máquina de escrever e dos telefones fixos e sua substituição respectiva por computadores pessoais e celulares. Embora haja muitos outros exemplos, o que é verdadeiro nos dois casos que me ocorreram é que o mercado para a nova tecnologia é de fato muito mais amplo do que aquele para a tecnologia que substituiu.
Para exemplificar, temos que os computadores pessoais desfrutam de uma base instalada nos Estados Unidos de 310 milhões de máquinas, enquanto a base instalada de máquinas de escrever elétricas era de apenas 10 milhões de máquinas em seu auge em 1978. Embora não possamos prever se esse padrão de crescimento de QP máximo se manterá para sempre, ele persistiu pelos últimos 40 anos para os quais se dispõe de dados.
A boa notícia, então, é que embora os setores industriais possam estar condenados, as empresas não necessariamente estarão. Elas podem migrar para setores em que há mais oportunidades e deixar aqueles com oportunidades que diminuem. Essa notícia também fornece uma lição importante no que diz respeito ao aumento no QP: as empresas deveriam se diversificar para evitar diminuição de oportunidades em seu próprio setor. Esse padrão geral tem pelo menos um século de idade e, de fato, é a gênese da P&D industrial. Essa gênese é capturada em vívidos históricos da DuPont, General Motors e Standard Oil no influente livro do historiador Alfred Chandler, Strategy and Structure (Estratégia e Estrutura).
Para resumir, parece que a diminuição da capacidade de impulsionar crescimento a partir de P&D por parte das empresas (e da economia) se origina no fato de aquelas terem piorado em inovação, não no fato de a inovação estar mais difícil. E essa é uma ótima notícia porque o problema de as empresas estarem cada vez piores é passível de conserto, enquanto o problema de a inovação se tornar mais difícil não é. O desafio, obviamente, é saber o que consertar e como fazê-lo.
Anne Marie Knott é professora de estratégia na Olin Business School da Washington University em St. Louis e autora do livro How Innovation Really Works (Como funciona a inovação de fato).
