Hacia un sistema de indicadores de CyT para la Provincia de Buenos Aires

Desde la actual gestión de la provincia de Buenos Aires (PBA), la Subsecretaría de Ciencia, Tecnología y Producción, dependiente del Ministerio de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica, hizo explícita una demanda que era necesario satisfacer hace ya mucho tiempo. Y es que nunca antes la provincia había contado con un sistema de indicadores de ciencia y tecnología (CyT), que pudiera servir de base para la planificación de política pública, tendiente a aunar esfuerzos para que cada vez más demandas socio-productivas puedan encontrar respuesta, contribuyendo de esta manera al desarrollo económico local.

En este marco, se le encomendó a la Universidad de José C. Paz (UNPAZ), la cual trabajó de manera conjunta con la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ), la confección de una serie de indicadores de CyT. Para ello, se contó con la colaboración de la Dirección Nacional de Información Científica (DNIC) del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Nación (MINCyT), que no solo compartió las bases del Relevamiento a entidades que realizan Actividades Científicas y Tecnológicas (RACT), sino que también facilitó el proceso de adecuación de dicha información, de alcance nacional, para un recorte provincial, con las medidas pertinentes de resguardo de la confidencialidad de los datos.

El primer y más reconocido modelo económico relacionado con la vinculación y transferencia de conocimiento (VyT) es el modelo lineal de innovación o modo 1 (Gibbons, et al., 1997). Se trata de un enfoque que predominó entre 1950 y 1970, cuando se consideraba que el cambio tecnológico dependía fundamentalmente de conocimientos científicos obtenidos mediante la investigación básica (Technology-Push). Estas nociones dominaron una percepción, afirmada desde el sentido común, que representaba la idea de la ciencia básica como un stock universal de conocimientos disponibles para ser "aplicados" a demanda del desarrollo tecnológico. A partir de la segunda mitad de los ´60, se hace más foco en el mercado como impulsor del proceso innovador, introduciendo una variante de este modelo lineal, ahora "empujado” por la Demanda (Market-Pull) (Rothwell, 1994; Ferreira, Torres, 2017).

En contraposición a dicha linealidad, entre 1960 y 1970 surgen las conceptualizaciones sistémicas de la escuela del Pensamiento Latinoamericano en Ciencia, Tecnología y Desarrollo (PLACTED), cuestionando el modelo lineal de innovación enfocado en la oferta, en un contexto en el cual la política pública del sector CyT y la universidad en particular buscan ejercer un rol protagónico en la planificación del desarrollo nacional (Frondizi, 1971; en Langer, 2008). En ese sentido, los autores del PLACTED relativizaron la idea de la CyT como “motor del progreso” (Dagnino et al., 1996) y se enfocaron en los obstáculos estructurales al desarrollo científico y tecnológico en la región, vinculados con la estructura productiva, la importación de tecnologías y las modalidades mismas de la producción y legitimación del conocimiento científico, definidas como “coloniales”, subordinadas a jerarquías de los países desarrollados, o destinadas a producir bienes de consumo para las elites y no a las necesidades y problemáticas propias de América Latina (Dagnino y Thomas, 1999).

Así como en los años 70 se prestó importancia a la dimensión geopolítica de la I+D en la reflexión latinoamericana, las ideas acerca de una universidad más “pragmática”, en contraposición a un modelo más cercano al paradigma humboldtiano, también comienzan a debatirse en este período (Langer, 2008). Una década más tarde, en el plano internacional, la expresión “sociedad del conocimiento” (circa 1980) comenzaba a reunir aportes que tendían a valorar el conocimiento científico como “factor de producción”, y el lugar asignado a las universidades en la generación de conocimiento utilizable con fines productivos se tornaba objeto de reflexiones y políticas públicas sectoriales. En línea con estas transformaciones operadas en países como Estados Unidos, en Argentina se consolidó un discurso orientado a fortalecer el vínculo entre las universidades y el sector privado (Buschini y Di Bello, 2015), y en las últimas décadas se ha desplegado una concepción renovada del rol de la Universidad como entidad destinada a contribuir con los procesos de desarrollo (Arbo y Benneworth 2007; Britto et al., 2019).

Contar con información estadística, indicadores y modelos interpretativos para conocer lo que ocurre con el sistema científico y tecnológico resulta de vital importancia, ya que las decisiones de política científica deben basarse en información confiable y actualizada, al mismo tiempo que acorde a las características propias de los sistemas regionales, para que el desarrollo científico y tecnológico pueda contribuir a satisfacer las necesidades socioeconómicas.

En este sentido, resulta central el papel de las universidades en la producción de conocimiento, especialmente en países como el nuestro, donde el escenario socioeconómico plantea un conjunto de demandas que las interpela de un modo diferente a los entornos de las universidades de otros países con mayor grado de desarrollo. En ese contexto, los gobiernos de muchos países de América Latina han puesto en marcha políticas de estímulo a la vinculación entre universidad y sector productivo, así como iniciativas para financiar infraestructuras universitarias, con el objeto expreso de contribuir a la transferencia de los resultados de la actividad investigadora y docente al conjunto de la sociedad (Manual de Valencia, 2017).

Esto resulta clave, por un lado, para dotar a las universidades de instrumentos necesarios para desarrollar estrategias propias de vinculación con el entorno y permitir, a su vez, la medición efectiva de su desempeño. Por otro lado, un sistema de indicadores permite a los gobiernos de la región basar sus decisiones de asignación de recursos sobre la base de evidencia práctica. Adicionalmente, le sirve a las empresas y otras entidades como referencia a la hora de procurar apoyo por parte de universidades y otros centros públicos de investigación para proyectos innovadores cuya problemática es afín a la de las instituciones académicas (Manual de Valencia, 2017).

¿De qué hablamos cuando hablamos de indicadores?

Un indicador es una medida cuantitativa o cualitativa que sintetiza información que se desea evaluar a través del tiempo, presentando fenómenos complejos resumidos en cifras sencillas y evaluaciones descriptivas (UNESCO-WAPP, 2003). Se construyen a partir de información disponible que responda preguntas específicas en un contexto específico, así como la estandarización de dicha información que permita la comparación entre actores relacionados (Rubio, et al, 2015).

De acuerdo a Mondragón, los indicadores presentan las siguientes características: (1) pertenecen a un marco teórico o conceptual; (2) son específicos y se vinculan con los fenómenos económicos, sociales, culturales o de la naturaleza sobre la cual se pretende actuar con objetivos claros; (3) son explícitos, de manera que su nombre sea suficiente para entender qué tipo de indicador es; (4) se encuentran disponibles para varios años, para poder observar el comportamiento del fenómeno a través del tiempo, regiones y/o unidades administrativas y lograr comparabilidad; (5) son relevantes y oportunos para la aplicación de políticas que permitan establecer metas y transformarlas en acciones; (6) no son exclusivos de una acción específica, por lo que pueden servir para estimar el impacto de dos o más fenómenos; (7) son claros y de fácil comprensión; (8) cada indicador debe tener su definición, forma de cálculo y metadatos para su entendimiento, es decir, ser autónomo; (9) técnicamente deben ser sólidos, válidos, confiables, comparables, factibles, exactos y consistentes; y (10) ser sensibles a los cambios en el fenómeno (Rubio, et al, 2015).

Los indicadores constituyen un elemento de diagnóstico y, por lo tanto, los más aptos son aquellos que resultan ser más funcionales al tipo de diagnóstico que se pretenda realizar. Discutir sobre indicadores, por consiguiente, es discutir acerca de cómo diagnosticar. La construcción de indicadores de CyT conlleva, en forma inherente, una reflexión acerca del proceso social mediante el cual son generadas aquellas actividades de las que éstos dan cuenta. En otras palabras, la cuestión de los indicadores remite al desempeño de actores sociales concretos, en un determinado contexto, desde la perspectiva intencional de formular diagnósticos orientados a la toma de decisiones y a la gestión (Albornoz, M., 1994).

¿Cómo saber qué medir?

Saber qué medir es el primer principio de la medición y determina tanto las medidas e instrumentos a utilizar, como el valor que tendrá el resultado de esa medición (Geisler, 2000). El carácter multifacético de la CyT presenta el reto de saber en concreto qué se quiere medir para saber cómo hacerlo y obtener los resultados deseados (Rubio, et al, 2015). Es necesario, por lo tanto, llevar a cabo una reflexión acerca de los rasgos idiosincráticos de la región para adecuar a ellos ciertos indicadores internacionalmente utilizados para establecer comparaciones, pero hay que abordar, además, la tarea de construir aquellos otros que permitan un mejor diseño y aplicación de las políticas públicas en esta materia, atendiendo las especificidades de la región (Albornoz, M., 1994).

En 1930, se llevaron a cabo en la Unión Soviética los primeros intentos de medición de la investigación y el desarrollo experimental (I+D), aplicando datos estadísticos, y en 1940, se iniciaron en EEUU. Sin embargo, no fue hasta 1950 cuando la National Science Fundation (NSF), de EEUU, comenzó a enviar periódicamente a las empresas norteamericanas encuestas para recabar datos estadísticos de la I+D que se realizaba en ellas. A finales de los años cincuenta, la mayoría de los países, estimulados por el rápido crecimiento de los recursos nacionales dedicados a I+D, comenzaron a recoger datos sobre estas materias por medio de encuestas. Desde entonces, el número de indicadores disponibles para evaluar la ciencia y la tecnología se ha incrementado ampliamente. Entre los años cincuenta y sesenta se establecieron los primeros indicadores de I+D, los de inversiones y gastos, a los que se añadieron, en la década siguiente, los de patentes y balanza de pagos tecnológicos. En los ochenta surgió la Bibliometría, y con su uso los indicadores bibliométricos de resultados de la ciencia. Se establecen también los indicadores de recursos humanos y los de productos de alta tecnología. Los indicadores de inversiones en I+D son los más antiguos. Miden los recursos nacionales dedicados a ciencia y tecnología, y permiten comparar dichos recursos entre los diferentes países y regiones, y entre un mismo país a lo largo de distintos períodos. Éstos son: financiación pública y gastos en I+D y personal dedicado a I+D (Sancho Lozano, 2002).

El Grupo de Expertos Nacionales en Indicadores de Ciencia y Tecnología (NESTI, por sus siglas en inglés), junto con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), ha trabajado durante 40 años en la elaboración de manuales para ser la guía metodológica en la construcción de indicadores, que permitan mediciones y comparaciones internacionales. Con este propósito, se redactaron cinco manuales para la elaboración de indicadores de ciencia y tecnología: 1) el Manual de Frascati describe la medición de los gastos y recursos humanos destinados a Investigación y Desarrollo Experimental; 2) el Manual de Oslo da

El período de referencia de la información sistematizada abarca los años 2017, 2018 y 2019 del RACT, por el hecho de que en los mismos se presenta una metodología homogénea, comparable y representativa para la Provincia de Buenos Aires.

A través de un abordaje que se dirige desde lo más general a lo más particular, cada sección comienza visibilizando el peso que tiene la provincia de Buenos Aires (PBA) en el contexto nacional, para mostrar luego la participación de los distintos tipos de instituciones que allí realizan I+D y, una vez hecho esto, se pone el foco en la información provista específicamente por las universidades.

El interés central del documento en cuestión gira en torno a este tipo de instituciones en particular por el hecho de que, durante las últimas décadas, se registra una demanda creciente por parte de muchos gobiernos, tanto en países industrializados como en desarrollo, para que las mismas desempeñen un papel más activo y contribuyan así en mayor medida al crecimiento y desarrollo económico. En este sentido, las universidades constituyen actores clave en el tejido social, por su desempeño en actividades de docencia, investigación y extensión, con las que cumplen sus misiones básicas y se vinculan con el entorno socioeconómico. Estas misiones forman parte del modelo normativo de la universidad moderna, pero en su desenvolvimiento histórico han registrado variaciones en su desempeño concreto, configurando distintos tipos de universidad, con perfiles específicos, en contextos regionales muy diferentes (Manual de Valencia, 2017).

Instituciones que juegan de locales

Cabe explicitar que en la mayor parte del documento se hace referencia únicamente a las universidades consideradas locales por la DNIC, es decir, aquellas que declaran tener un 90% o más de recursos humanos o inversión en I+D en el territorio provincial. En este sentido, de acuerdo al RACT, 6 de cada 10 instituciones de la PBA que invierten en I+D tienen una fuerte impronta local.

Acerca de la creación de una tipología para las universidades de la PBA

Las tipologías utilizadas por la Secretaría de Políticas Universitarias (SPU) procuran establecer distinciones entre las universidades en virtud del tamaño de la matrícula: Pequeñas: hasta 10.000 estudiantes; Medianas: entre 10.001 y 50.000 estudiantes; Grandes: más de 50.000 estudiantes. En términos de este estudio, y a efectos de revisar los indicadores de I+D de dichas instituciones, consideramos que la matrícula, si bien constituye una dimensión imprescindible para evaluar la magnitud de las universidades, no logra dar cuenta por sí misma del peso de la I+D y sus potencialidades.

Por este motivo, y en busca de evidenciar la heterogeneidad existente al interior del sistema universitario provincial, se confeccionó una tipología de las universidades en función del año en que fueron fundadas, con el objetivo de distinguir las diferentes trayectorias de unas y otras y cómo las mismas inciden sobre los distintos indicadores de I+D sistematizados. Cabe aclarar que los períodos considerados para la construcción de dicha tipología no guardan una relación estricta con las oleadas fundacionales de universidades nacionales, ya que para mantener el secreto estadístico del RACT se optó por incluir a la UNLP dentro de la primera generación, junto con las universidades del siglo XX fundadas hasta la década de 1990. De esta manera, las universidades quedaron subdivididas en tres generaciones: Primera generación: fundadas hasta 1989; Segunda generación: fundadas entre 1989 y 1999; y Tercera generación: fundadas a partir del 2000.

Para presentar el caudal de información del RACT sistematizado en un conjunto de indicadores que permitieran el abordaje de las especificidades de la provincia de Buenos Aires, se optó por dividir el estudio en cuatro secciones:

Sección 1. Breve contextualización de la política CyT nacional y provincial de 2003 a 2019

En esta primera sección se buscó contextualizar el escenario nacional y provincial en materia de política científico-tecnológica durante el periodo previo a los años que fueron sistematizados en base al RACT (2017-2019), con el objetivo de dejar en evidencia el cambio de tendencia producido a partir de la asunción del gobierno de Mauricio Macri a fines del año 2015.

Con este norte, se buscó mostrar la evolución entre 2003 y 2019 de una serie de indicadores referidos al Presupuesto nacional para la función Ciencia y Técnica, la inversión en I+D –a nivel nacional y provincial-, tanto pública como privada (Gráfico 1), y la cantidad de recursos humanos destinados a I+D, tanto en el Sistema Nacional como en el Sistema Provincial de CyT.

Gráfico 1 . Inversión total en I+D (pública y privada). Provincia de Buenos Aires (2004-2019). En % del PBG y en millones de $ constantes

Fuente: Elaboración propia en base a la DNIC-MINCYT y la Dirección Provincial de Estadísticas de la PBA.

Sección 2. Acerca de las instituciones que realizan I+D en PBA

Esta segunda sección fue introducida para mostrar cuáles son los distintos tipos de instituciones que informan en el RACT el llevar a cabo actividades de I+D en la provincia de Buenos Aires. Actualmente, el relevamiento incluye un total de 237 instituciones: organismos públicos (organismos de ciencia y otros que realizan actividades de I+D), todas las universidades públicas y privadas, y un directorio de entidades sin fines de lucro. Asimismo, es importante señalar que la mayor parte de los datos del estudio sólo refieren a las instituciones que la Dirección Nacional de Información Científica (DNIC) considera locales: aquellas que declaran tener un 90% o más de recursos humanos o inversión en I+D en el territorio provincial. Por este motivo, no queda incluida la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) dentro de las universidades locales, así como tampoco el CONICET en su conjunto dentro de los organismos de ciencia y tecnología (OCT) locales. No obstante, cabe aclarar que, si bien la Universidad Nacional de San Martín es considerada “no local” por la DNIC, se decidió incluirla dentro del universo considerado “local” a los fines exclusivos del presente estudio, dada su importancia en el entramado universitario de la PBA.

De esta manera, se identifican los siguientes: Organismos de Ciencia y Tecnología (OCT), Entidades sin fines de lucro (ESFL), Universidades públicas y universidades privadas. Como se puede apreciar en el siguiente gráfico (Gráfico 2), los OCT y las universidades públicas tienen un peso mucho más significativo en el escenario provincial respecto al que poseen a nivel nacional.

Gráfico 2. Distribución de las instituciones que realizan I+D. Total País y PBA (2019).

ESFL: Entidades sin fines de lucro; OCT: Organismos de Ciencia y Tecnología; UPRI: Universidades Privadas, UPUB: Universidades Públicas.

Fuente: Elaboración propia en base al RACT – MINCyT.

Sección 3. Acerca de la inversión en I+D en PBA

En esta sección, el foco está puesto en los distintos indicadores que permiten caracterizar la inversión ejecutada por las instituciones que realizan I+D en la provincia de Buenos Aires. En este sentido, una vez enmarcado el peso que tiene la provincia en el territorio nacional (Gráfico 3), se aborda desde el origen y destino de los fondos, hasta el promedio de inversión por proyecto, por tipo de investigación, por campo de aplicación y por objetivo socioeconómico, entre otros.

Gráfico 3. Participación de la inversión en I+D (en millones de pesos corrientes). Total PBA sobre Total País (2019).

Fuente: Elaboración propia en base a datos del RACT – MINCyT.

Como fuera previamente mencionado, los distintos indicadores confeccionados fueron cruzados tanto por tipología de universidades como por subespacios productivos regionales, afín de dar cuenta de la heterogeneidad característica al interior del sistema universitario provincial y de constituir un instrumento que contribuya a la planificación de política pública en la temática.

El presente artículo busca destacar la importancia que reviste la reciente publicación del documento Síntesis de Indicadores de Ciencia y Tecnología para la Provincia de Buenos Aires, tanto para el ámbito científico como para la planificación de política pública. En vistas a ello, el haber establecido allí cruces de análisis de acuerdo a una tipología de universidades y a subespacios productivos regionales permitió dimensionar las asimetrías características del sistema de ciencia y tecnología provincial. Dicha heterogeneidad torna necesario un esfuerzo adicional a la hora de la planificación de políticas públicas que propendan a estimular y encauzar procesos de vinculación y transferencia de conocimiento entre las universidades y el entramado socio-productivo. En otras palabras, impone la necesidad de generar instrumentos que sean pensados específicamente para la realidad con la cual buscan trabajar.

Asimismo, también vale la pena destacar la existencia de este tipo de trabajos, realizados de manera conjunta entre distintas instituciones del sistema científico tecnológico, tanto a nivel provincial como nacional. La vinculación y la transferencia de conocimiento resultaron así procesos clave para la concreción del documento, contribuyendo al mismo tiempo a la consolidación del sistema científico-tecnológico local.

En este sentido, el contar con un sistema de indicadores de ciencia y tecnología específico para la provincia de Buenos Aires -por primera vez en su historia- constituye un hito que merece ser destacado, por brindar una herramienta que esperamos resulte de utilidad para futuras investigaciones y para la toma de decisiones por parte de los hacedores de política pública, en pos de contribuir al desarrollo socio-económico local.