1.INTRODUCCIÓN^*

El estudio de los Sistemas de Innovación, aunque cuenta aún con una escasa tradición, ha adquirido un relieve creciente durante la última década, en especial en el ámbito de la economía regional. Uno de los factores que se encuentran detrás de este fenómeno hace referencia a la importancia que los organismos internacionales han ido concediendo a la innovación como fuente del desarrollo y la competitividad, caracterizándola, además, como un proceso interactivo y complejo en el que toma parte una gran variedad de agentes, y en el que las relaciones, conexiones y retroalimentaciones entre ellos son fundamentales para la creación y difusión del conocimiento. Subyace tras esto una idea que va más allá de la materialización de los procesos de innovación en unos determinados productos, y que concibe esos procesos como sistemas de carácter holístico, donde las funciones de aprendizaje y el conocimiento constituyen no sólo sus ejes fundamentales, sino también sus resultados. Es en este contexto donde una herramienta de carácter descriptivo, como el enfoque de los Sistemas de Innovación, adquiere una importancia notable para progresar en el análisis.

Un Sistema de Innovación puede definirse como "el conjunto de organizaciones institucionales y empresariales que, dentro de un determinado ámbito geográfico interactúan entre sí con la finalidad de asignar recursos a la realización de actividades orientadas a la generación y difusión de conocimientos sobre los que se soportan las innovaciones que están en la base del desarrollo económico"(Buesa, 2002).

Aunque inicialmente el estudio de los Sistemas de Innovación hacía referencia al ámbito nacional (Lundvall, 1992; Nelson, 1993; Edquist, 1997), en poco tiempo varios analistas han aplicado ese concepto en el entorno regional (Braczyck, Cooke y Heidenreich, 1996; Cooke, Gómez Uranga y Etxebarría, 1997; Koschatzky, Zenker, y Kulicke, 2000). Las razones que fundamentaban este análisis se basan principalmente en la idea de que las industrias tienden a concentrarse en áreas específicas, así como la existencia de políticas descentralizadas, cuya aplicación se realiza en las regiones (Porter, 1990). En este sentido, el Sistema Regional de Innovación (SRI) puede entenderse como una parte del propio "nacional" en el que se inscribe de manera que las características principales de éste influyen sobre su configuración. Para países como España es necesario tener una visión de este tipo debido a su variedad regional con pautas de comportamiento diferenciado entre las Comunidades Autónomas, cuyas capacidades, recursos y resultados en el terreno de la innovación, como han destacado algunos autores (Acosta, Coronado, 1999), son muy diversos.

El objetivo de este trabajo es la determinación para el caso español de una tipología de Sistemas Regionales de Innovación, que permita ordenar la variedad aludida, identificando los rasgos que los caracterizan, contando para ello con la utilización de indicadores de recursos y resultados de la actividad tecnológica y productiva.

2. METODOLOGÍA

La elaboración de la tipología de los SRI a la que se acaba de aludir se ha basado en el aprovechamiento de la información existente sobre un conjunto de indicadores que se definen de acuerdo con las propuestas de la teoría de los Sistemas de Innovación (nacionales / regionales). Más concretamente, siguiendo el esquema ofrecido por Heijs (2001), estos indicadores se refieren a los cuatro subsistemas siguientes: las empresas innovadoras; la infraestructura de soporte a la innovación; las actuaciones públicas vinculadas a la innovación; y el entorno regional y global de la innovación. Hay que matizar, que la frontera entre estos subsistemas es a veces difusa, por lo que no resulta siempre fácil clasificar cada uno de los factores, elementos o agentes en un solo subgrupo.

En el Cuadro 1 aparecen las variables con las que se ha trabajado, su fuente estadística original, así como el aspecto que tratan de reflejar. En todos los casos se ha operado con la media de los años 1996, 1997 y 1998 para las distintas Comunidades Autónomas¹, con el objetivo de eliminar sesgos coyunturales, así como tener datos relativamente cercanos al periodo actual.

Una vez creada la base de datos con los indicadores y variables², se ha procedido a realizar un análisis estadístico para determinar cuales son los factores que subyacen a los indicadores de los SRI españoles; posteriormente considerando los valores obtenidos, se han clasificado las Comunidades Autónomas en grupos delimitados en función de sus similitudes y diferencias.

2.1. Factores latentes de los SRI

El análisis factorial es una técnica estadística que, a partir de un de un conjunto de variables cuantitativas, medidas en escala de intervalo o de razón, permite determinar un conjunto netamente menor de variables hipotéticas, o no observables llamadas factores que resumen prácticamente toda la información que reside en el conjunto original. Con esta técnica se ha procedido a realizar un análisis para apreciar los factores que describen a los sistemas de innovación de las regiones españolas.

La solución elegida es aquella que identifica cuatro factores en el modelo conservando una variabilidad original del 91,11 por 100. En el cuadro 2 se recoge la información obtenida, donde se señalan las correlaciones existentes entre las variables, y los factores³, y se designan estos últimos teniendo en cuenta su composición⁴.

Entorno Regional y Productivo de la Innovación

El primer factor identificado hace referencia al entorno regional y productivo de la innovación. Este eje factorial recoge una variabilidad del 37,76 por 100 y dada su composición puede hablarse de cuatro aspectos claves:

• La estructura productiva de la región
• Las instituciones de apoyo a la innovación, cuantificadas a través de la política del CDTI.
• El tamaño de la región.
• Los conocimientos acumulados a través de las patentes.

Papel de la Administración en los Sistemas de Innovación

El segundo eje factorial que mayor variabilidad recoge —un 23,38 por 100—, muestra los aspectos claramente relacionados con el papel de la Administración Pública, a través de los recursos humanos y financieros destinados a la I+D, así como el stock de capital derivado de la investigación científica. Adicionalmente aparecen también las variables relativas al capital–riesgo.

Nótese cómo existen relaciones ente las variables que configuran el factor 1 y el factor 2, lo que apoya la idea anteriormente expuesta de que los subsistemas que integran los SRI se encuentran interconectados.

Papel de las Universidades en los Sistemas de Innovación.

El tercer factor refleja claramente el papel de las Universidades medido a través de los recursos utilizados por ellas y sus resultados. Recoge una variabilidad del 17,6 por 100, destacando las correlaciones más altas en aquellas variables más vinculados al ámbito de la investigación, tanto en el caso de los recursos como de los resultados medidos a través de los alumnos de tercer ciclo.

Papel de las Empresas en los Sistemas de Innovación.

Finalmente, el cuarto y último factor muestra aquellos elementos que representan la capacidad innovadora de las empresas. Dicho factor capta una variabilidad del 15,34 por 100 y está constituido por variables relativas a los recursos humanos y financieros utilizados por las empresas en I+D, así como referentes a los centros tecnológicos.

2.2. Clasificación de Regiones: Análisis Cluster

Una vez detectados los factores latentes en los indicadores referidos a los SRI, se ha procedido a clasificar las regiones mediante la aplicación de la técnica cluster o de análisis de conglomerados a los valores adoptados por dichos factores.

El análisis cluster es una técnica multivariante que permite clasificar "individuos" en grupos, sin que se conozcan a priori los grupos que se formarán, ni su número. En este caso, los individuos son las Comunidades Autónomas y su aplicación tiene por objetivo determinar los tipos de Sistemas Regionales de Innovación existentes en España, así como las regiones que pertenecen a cada uno de ellos.

El análisis y clasificación se ha realizado teniendo en cuenta los factores anteriormente identificados, y los resultados de cinco a seis grupos se muestran en la Tabla 1⁵.

* Método aglomeración: vecino más próximo

Teniendo en cuenta los resultados, así como el examen detenido de las variables, la solución que nos parece más aceptable es la de cinco conglomerados. Además esta solución coincide con la que se obtiene con otro método de aglomeración⁶, lo que añade un elemento de confianza en la elección efectuada. En consecuencia, la tipología de SRI establecida en función de los factores identificados en el epígrafe anterior delimita cinco tipos de sistemas, cuatro de los cuales están constituidos por una sola Comunidad Autónoma —Madrid, Cataluña, País Vasco y Navarra— y otro por las restantes regiones.

2.3. Análisis de la Varianza

Con la finalidad de mostrar que existe una diferenciación significativa entre los cinco tipos de SRI delimitados anteriormente, así como para destacar los factores que, en cada caso, caracterizan a las actividades innovadoras, se ha realizado un análisis de la varianza a través del factor que clasifica las Comunidades Autónomas en cada uno de esos sistemas. Dada una variable dependiente cuantitativa (cuatro factores latentes identificados) y una variable independiente cualitiva (variable o factor que identifica cada CCAA con un cluster de pertenencia), el análisis de la varianza con un factor consiste en determinar el comportamiento de la variable dependiente en los grupos establecidos por los valores de la independiente. Con un nivel de significación del 95 por 100 se ha rechazado la hipótesis nula de igualdad de medias, por lo que se puede afirmar que los tipos de Sistemas Regionales de Innovación que se han detectado registran un comportamiento distinto en los cuatro factores. Los siguientes gráficos muestran la solución obtenidas través de las puntuaciones factoriales de las variables encargadas de resumir la información estadística.

Gráfico 1. Factor 1: Entorno nacional y regional de la innovación

El primer factor identificado -el entorno nacional y regional de la innovación- presenta un comportamiento diverso en los sistemas regionales delimitados a través de la técnica cluster. La Comunidad Autónoma que presenta un valor de esta variable hipotética superior al resto de regiones es Cataluña. En un segundo y tercer lugar, con unos valores bastante inferiores, aunque positivos⁷ , se sitúan Madrid y el País Vasco, correspondiendo la puntuación más baja, y negativa, a Navarra.

Se manifiesta así la gran importancia que dentro del Sistema de Innovación catalán poseen aquellos elementos vinculados con el entorno y la infraestructura de soporte, como la estructura productiva, las ayudas a la innovación en las empresas, el conocimiento acumulado y el tamaño regional. Y se muestran también, el menor relieve de estas variables en los demás casos, entre los que los de Madrid y el País Vasco puntúan, como se ha dicho ya, positivamente.

Gráfico 2. Factor 2: Papel de la Administración Pública en los SRI.

En el caso del factor que recoge aquellos elementos vinculados a la Administración Pública, (Gráfico 2) la situación también resulta bastante llamativa. Nos encontramos con una región, Madrid, donde la media es muy superior a las que obtienen las restantes. Se observa, por tanto, la importancia del eje administrativo público en este SRI, lo que le otorga unas características diferentes a las del resto. Por contra, y de manera más acentuada en el País Vasco y en Navarra, las demás regiones se caracterizan por tener unas puntuaciones negativas en este factor, lo que no es extraño teniendo en cuenta la preferente localización de las instituciones de la Administración que se ocupan de la ciencia y la tecnología en la capital de España.

Gráfico 3. Factor 3: El papel de las Universidades en los SRI

Como se aprecia en el Gráfico 3, el sistema universitario cuenta con un papel relativo claramente más destacado en el caso de Navarra que en las demás regiones. Madrid, con una puntuación positiva, ocupa una segunda posición, aunque a bastante distancia de aquella región. Mientras, en el lado opuesto, y con unos resultados negativos que le sitúan en la posición más desaventajada, se coloca el País Vasco. Cataluña y las demás Comunidades Autónomas también reflejan puntuaciones factoriales negativas..

Gráfico .4. Factor 4: El papel de las Empresas en los SRI.

Por último, en el caso del factor representativo de los aspectos más ligados al ámbito de las empresas innovadoras, las diferencias vuelven a ser notorias. Como se aprecia en el Gráfico. 4, la media de dicha variable hipotética toma un valor muy alto en el caso del País Vasco, lo que señala la importancia de este subsistema dentro del propio regional de innovación. En segundo y tercer lugar, con valores positivos, nos encontramos respectivamente con Madrid y Navarra, logrando Cataluña y las restantes Comunidades puntuaciones negativas

3. CONCLUSIONES

La investigación que hemos realizado, basada en técnicas multivariantes, ha posibilitado la construcción de una tipología de Sistemas Regionales de Innovación. Nos encontramos con una serie de Comunidades Autónomas más sobresalientes que el resto: Madrid, País Vasco, Navarra y Cataluña. A su vez, los Sistemas de Innovación de estas Comunidades poseen matices diferentes que los caracterizan.

En el caso de Madrid, el sistema se configura de forma que los cuatro factores en los que se sintetiza la información presentan valores superiores a la media de las Comunidades Autónomas. Destaca la importancia del eje articulado en torno a la Administración Pública, pero además, los valores de los demás ejes factoriales, en todos los casos, presentan una posición aventajada con respecto al promedio. Estos resultados apoyan la idea expuesta que identifica a Madrid como una Región Tecnológica por Excelencia (Acosta, Coronado, 1999) y se trata, por tanto, de un Sistema Regional de Innovación muy desarrollado frente al resto de los identificados en España.

El Sistema Regional de Innovación del País Vasco es muy distinto al anterior. Aquí poseen un papel muy importante los elementos vinculados directamente con las empresas que desarrollan I+D. Es más, los otros factores se encuentran poco desarrollados, especialmente los que reflejan la actividad de la Universidad y la Administración Pública, cuyo papel relativo es inferior a la media del conjunto de las Comunidades Autónomas.

Navarra también posee un SRI peculiar, dado el papel preferente que corresponde a las universidades que allí se ubican, y por consiguiente a las fuentes de recursos y resultados proporcionados por ellas. Tiene asimismo cierta importancia el factor que se identifica con la actividad de las empresas innovadoras. Y por contra, los factores referidos al entorno regional y a la Administración Pública registran valores por debajo de la media española.

Por último, Cataluña muestra lo que se podría llamar un Sistema de Innovación en fase creciente. Es un sistema, que a diferencia de lo que ocurre en País Vasco, Navarra y Madrid, no se encuentra diferenciado por los factores que aluden al papel de los agentes -que, en todos los casos, puntúan por debajo de la media nacional-, sino por la importancia adquirida por las actividades productivas y la infraestructura que rodea el ámbito de la innovación -entorno regional- y que engloba una gama amplia de elementos que favorecen el desarrollo del conocimiento tecnológico.

Con respecto al resto de las Comunidades Autónomas, se podría decir que son Sistemas de Innovación de segundo orden. Se trata de regiones situadas en la periferia tecnológica, que no destacan en ninguno de los factores identificados. Este hecho se comprueba observando como las puntuaciones factoriales poseen siempre un valor negativo. Son, por tanto, regiones todavía con importantes debilidades, que deberían tener un tratamiento diferenciado con respecto a las antes señaladas en lo que concierne a las políticas científicas y tecnológicas.

En resumen, ha de destacarse la importancia que tienen las pautas de comportamiento diferenciado entre las regiones, lo que indica una composición heterogénea del Sistemas español de Innovación. Tal heterogeneidad ha de ser tenida en cuenta por los planificadores nacionales de la ciencia y la tecnología, así como por los gobiernos regionales, para desarrollar políticas capaces de atenuar las diferencias interregionales y favorecer de ese modo el avance de las Comunidades Autónomas menos desarrolladas.

Ver la siguiente información adicional (en formato PDF) Cuadro 1. Variables utilizadas en la investigación Cuadro 2: Factores delimitadores de los Sistemas Regionales de Innovación

BIBLIOGRAFÍA

ACOSTA, M; CORONADO, D. (1999): "Innovación Tecnológica y Desarrollo Regional".Información Comercial Española, octubre, no. 781, pp. 103-116.

AIMC (varios años): Marco general de los medios en España (varios años). Madrid.

AIMC (2001): Audiencia de Internet. EGM. Madrid.

BRACZIK, H.J., COOKE, P., HEIDENREICH, R. (eds.) (1996): Regional Innovation systems. London. London University Press.

BUESA, M. (2002):El sistema regional de innovación de la Comunidad de Madrid. Documento de trabajo nº 30, Instituto de Análisis Industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

BUESA, M., CASADO, M. HEIJS, J. GUTIERREZ –GANDARILLA, A. (2001a): Indicadores del sistema regional de innovación basados en las Estadísticas de I+D. Programa de Indicadores de la Ciencia y la Tecnología en la Comunidad de Madrid. Informe de Investigación, nº 1. Instituto de Análisis industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

BUESA, M., CASADO, M. HEIJS, J., GUTIERREZ –GANDARILLA, A. (2001b): Estimación del stock de capital Tecnológico: comparación en el marco europeo. Programa de Indicadores de la Ciencia y la Tecnología en la Comunidad de Madrid. Informe de Investigación, nº 2. Instituto de Análisis industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

BUESA, M., CASADO, M. HEIJS, J., MARTÍNEZ, M., GUTIERREZ –GANDARILLA, A. (2001): Las ayudas a la Innovación Empresarial gestionadas por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial. Programa de Indicadores de la Ciencia y la Tecnología en la Comunidad de Madrid. Informe de Investigación, nº 6. Instituto de Análisis industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

BUESA, M., CASADO, M. HEIJS, J. MARTÍNEZ, M.,GUTIERREZ –GANDARILLA, A. (2002a): Los Centros Tecnológicos en España. Programa de Indicadores de la Ciencia y la Tecnología en la Comunidad de Madrid. Informe de Investigación, nº 7. Instituto de Análisis industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

BUESA, M., CASADO, M. HEIJS, J., MARTÍNEZ, M., GUTIERREZ –GANDARILLA, A. (2002b):Indicadores de Recursos humanos en Ciencia y Tecnología. Programa de Indicadores de la Ciencia y la Tecnología en la Comunidad de Madrid. Informe de Investigación, nº 8. Instituto de Análisis industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

BUESA, M., CASADO, M. HEIJS, GUTIERREZ –GANDARILLA, A. MARTÍNEZ, M., (2002): El Sistema Regional de I+D+I de la Comunidad de Madrid. Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid. Dirección General de Investigación. Madrid.

COOKE, P., GÓMEZ URANGA, M., ETXEBARRÍA, G. (1997): "Regional Systems of Innovation: Institutional and Organisational Dimensions". Research Policy, no. 26, pp. 474-491.

DEPARTAMENTO DE ADUANAS E IMPUESTOS ESPECIALES (varios años): Fichero territorial de Aduanas e Impuestos Especiales. Agencia Estatal de la Administración Tributaria. Madrid.

EDQUIST, C.(1997): Systems of Innovation Technologies, Institutions and Organizations. London. Pinter.

HEIJS, J. (2001): Sistemas Nacionales y Regionales de Innovación y Política Tecnológica. Documento de trabajo nº 24. Instituto de Análisis Industrial y Financiero. Universidad Complutense. Madrid.

INE (varios años): Contabilidad regional de España (varios años). Madrid.

INE (varios años): Encuesta de Población Activa (varios años). Madrid

INE (varios años): Estadística de Enseñanza Superior Universitaria (varios años). Madrid.

INE (varios años): Estadística sobre las actividades en Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico (I+D) (varios años). Madrid.

KOSCHATZKY, K., KULICKE, M., ZENKER, A. (eds.) (2000): Innovation Networks. ISI.

LUNDVALL, B.A. (1992): National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive learning. London. Pinter.

MARTÍ, J. (2001): Capital Inversión en España 2000. Civitas. Madrid.

NELSON, R.R. (eds.) (1993): National Innovation Systems: A Comparative Study. New York. Oxford University Press.

PORTER, M.E. (1990): The Competitive Advantage of Nation. London. Mac Millan.

ZENKER, A. (2000): "Innovation, Interaction and Regional development: Structural Characteristic of Regional innovation Strategies". En Ksoschatzky, K, et.al. (eds) (2000), pp. 208-222.

Notas:

[*] Este artículo se inscribe en el Programa de Indicadores de la Ciencia y la Tecnología que financia la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid (Dirección General de Investigación) en el marco del Contrato Programa 2000-2003 suscrito con la Universidad Complutense de Madrid

[1]  En este trabajo no se ha incluido Ceuta y Melilla al carecer de información estadística en gran parte de las variables utilizadas.

[2] Para la creación de la base de datos ha sido necesario en algunos casos, la elaboración de explotaciones "ad hoc" por parte del INE. En otros, se ha precisado la aplicación de algún modelo de estimación, como ocurre con el stock de capital científico y tecnológico y, finalmente, algunos datos se han obtenido directamente de fuentes primarias, como los referidos a los Centros Tecnológicos o a las patentes. Los problemas metodológicos que se plantean en el empleo de las distintas fuentes se estudian en Buesa, Casado, Heijs, Gutiérrez de Gandarilla y Martínez Pellitero (2002).

[3] Se incluyen entre paréntesis las correlaciones entre la variable y el factor. Las flechas indican correlaciones existentes con otros factores.

[4] A partir de un proceso de prueba y error, se han fijado los indicadores que forman parte del análisis, suprimiéndose aquellos que no aportan información a este modelo: personal en plantilla de los centros tecnológicos; tasa utilización RRHH en ciencia y tecnología; calidad RRHH en ciencia y tecnología; población de personas que ha usado Internet; población de personas que lee con frecuencia los diarios.

[5] El número que aparece reflejado en la tabla indica cuál es el cluster de pertenencia de cada CCAA.

[6] Vecino más alejado

[7]  Los valores positivos denotan cierta intensidad del factor superior a la media del conjunto de las Comunidades Autónomas; y los negativos lo contrario.

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