Agentes, funciones e impactos de los sistemas regionales de innovación by Jhon F Escobar

Autores • Jhon Fredy Escobar Soto

Agentes, funciones e impactos de los sistemas regionales de innovación

• Carlos María Fernández Jardón

www.sena.edu.co

• Indy Bibiana Bedoya Botero • María Fernanda Cárdenas Agudelo • Juan Felipe Herrera Vargas • Jaime Mosquera Gutiérrez • Johanna Arroyave Suarez • Luis Carlos Agudelo Patiño

AGENTES, FUNCIONES E IMPACTOS DE LOS SISTEMAS REGIONALES DE INNOVACIÓN

Editores Jhon Fredy Escobar Soto María Fernanda Cárdenas

AGENTES, FUNCIONES E IMPACTOS DE LOS SISTEMAS REGIONALES DE INNOVACIÃ&#x201C;N

Este libro es resultado del proyecto de investigación Código SIGP 19480 denominado Diseño y desarrollo de una metodología que permita la definición y aplicación de nuevos servicios tercerizados –BPO Business Process Outsourcing / KPO Knowledge Business Outsourcing– Financiado por el SENA y ejecutado por el grupo de investigación «Gestión de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico» Código Colciencias COL0110481

AGRADECIMIENTOS Los resultados presentados en este libro son producto del trabajo de investigación de los autores, gracias a los aportes de Sennova, al acompañamiento administrativo y técnico de los funcionarios del SENA, y al Centro de Comercio de la Regional Antioquia.

Primera edición, 1500 ejemplares. © Servicio Nacional de Aprendizaje SENA, 2016 © Jhon F. Escobar jfescobar@sena.edu.co, 2016 Servicio Nacional de Aprendizaje SENA - Regional Antioquia– Centro de Comercio - Calle 51 N 5770, torre sur, piso 7. Medellín COLOMBIA ISBN: 978-958-8845-81-4 El libro es un producto de distribución gratuita, por tanto está prohibida su venta o comercialización. No se permite la reproducción total o parcial de esta obra, ni su incorporación a un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier medio (electrónico, mecánico, fotocopia, grabación u otros) sin citar la fuente. La infracción de dichos derechos puede constituir un delito contra la propiedad intelectual. Libro Resultados de Investigación: Agentes, Funciones e Impactos de los Sistemas Regionales de Innovación. Director SENA Alfonso Prada Gil Director Regional Antioquia Juan Felipe Rendón Ochoa Subdirectora Centro de Comercio Ángela María Valderrama Vélez Editores: Jhon F. Escobar Soto María F. Cárdenas Pares evaluadores: Ph.D Santiago Quintero Ramírez, Universidad Pontificia Bolivariana. Ph.D Diana Patricia Giraldo Ramírez, Universidad Pontificia Bolivariana.

Edición, revisión de textos y diseño: Tragaluz editores Impresión: Marquillas S.A. Impreso en Medellín, Colombia Printer in Colombia, 2016

cjardon@uvigo.es

Indy Bibiana Bedoya Botero Estudiante PhD en Administración, Universidad de Misiones, Argentina.MsC en Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín. Ingeniera industrial, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín. Investigadora del grupo de investigación Gestión de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico, Centro de Comercio, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA). indybibiana@gmail.com

María Fernanda Cárdenas Agudelo PhD (C) en Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín. Especialista y MsC en Planeación Urbana y Regional, Universidad de Buenos Aires, Argentina. Ingeniera forestal, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Investigadora del grupo de investigación Gestión de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico, Centro de Comercio, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA). mfcarden@unal.edu.co

Jaime Mosquera Gutiérrez Ingeniero químico, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Profesor de Estadística, Universidad Católica de Oriente, Rionegro. Investigador Sennova, Centro de Comercio, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA).

Johanna Arroyave Suárez Especialista en Geomática, Universidad Militar Nueva Granada (Unimilitar), Bogotá. Ingeniera forestal, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Investigadora Sennova, Centro de Comercio, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA). ljarroya@gmail.com

Luis Carlos Agudelo Patiño PhD en Urbanismo, Territorio y Sostenibilidad, Universidad Politécnica de Valencia. Especialista en Ordenación del Territorio y Medio Ambiente, Universidad Politécnica de Valencia. Ingeniero forestal, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Profesor titular, Universidad Nacional de Colombia. lcagudel@unal.edu.co

Pág.

47 Cap. 2

jaimemosg@gmail.com

Pág.

75 Cap. 3

95 Cap. 4

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125 Cap. 5

Pág.

ur L b a ex ano ren pa y ta n e ca sió l m del so n u od su de rba elo elo M na de ed : e ell l ín

PhD en Economía y Matemática, Universidad de Vigo, España. MBA Executive, Escuela de Negocios Caixavigo, España. Licenciado en Ciencias Matemáticas, Facultad de Ciencias de la Universidad de Valladolid, España. Profesor experto en gestión del conocimiento y capital intelectual, Escuela Superior de Dirección del Conocimiento e Innovación, Euroforum, Escorial, Madrid.

23 Cap. 1

Pr op sa u r r c di ol o esta ná la nc d m r u ep e ic n t m SN a d mo ual arc I c e s de par o ol ist lo a om em de bi as an o

Carlos María Fernández Jardón

Pág.

Lo de s g nt en d ro er de e in de ado l Á no los res re va si d a M ció st e et n: e ema con ro s s oc po tu re im lit dio gi ie an d on nt a d el ale o de el V cas s Ab al o ur le rá

juanfelipeherrera@gmail.com

C in ien ge nov cia, co ne ac tec en n r rac ión nol 13 esp ión y s og pa ect de u im ía e íse o a riq p s i l P ue act be IB za o ro p : a en am er ná la er cáp lisi ic a it s no a s El (S Sis de RI) tem pa A de a te pe burr l Ár Reg cn l d á ea io ol e l (A M na og os M e l ía a VA tro de e i ge ): u po In nn nte n lit no ov s an an va ac de ál a d ció i ó c i i si el n n en s s V (C c o al Ti ia, br le ) ee l

jfescob1@gmail.com; jfescobar@sena. edu.co

Pág.

D sis el e pr te cos m eci ma iste ed sa de m ian nd in a te o c no nat bi on va ur bl ce ci al io p ón a m to : l et s ría

MsC en Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín. Ingeniero informático, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín. Líder Sennova e investigador del grupo de investigación Gestión de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico, Centro de Comercio, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA).

Co nt e

Juan Felipe Herrera Vargas

PhD (C) en Administración, Universidad de Misiones, Argentina. MsC en Gestión Tecnológica, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín. Ingeniero forestal, Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Investigador y líder del grupo de investigación Gestión de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico, Centro de Comercio, Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA).

Jhon Fredy Escobar Soto

ni do

AUTORES

153 Cap. 6

Contenido Presentación .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .13

2.3.4 Posiciones a favor del desarrollo

Prólogo .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .15

del concepto «ecosistemas

Referencias .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 18 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .19

de innovación» .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 58 2.3.5 Posiciones en contra del desarrollo del concepto «ecosistemas

1. Ciencia, tecnología e innovación y su

de innovación» .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 59

4.2.4 La empresa: agentes explotadores . .. .. 101

(IES) en Colombia y el AMVA:

agentes habilitadores .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 102 4.2.6 Los intermediarios de innovación: bróker tecnológico .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 102 4.3 Metodología .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..104

agentes generadores .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 135 5.2 Metodología .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..136 5.3 Resultados y discusión . .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..136 5.3.1 Identificación y selección de las

impacto en la generación de riqueza: análisis

2.4 Método .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 59

con respecto al PIB per cápita en 13 países

2.5 Resultados .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 61

de los agentes en el AMVA.. .. .. .. .. .. .. .. 104

iberoamericanos .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .23

2.6 Conclusiones.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 65

4.4 Resultados y discusión . .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..106

5.3.3 Procesamiento estadístico . .. .. .. .. .. .. .. 139

Resumen .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 23

2.7 Referencias.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 66

4.4.1 Agentes generadores .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 107

5.4 Conclusiones . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..143

4.4.2 Agentes transformadores .. .. .. .. .. .. .. .. 109

5.5 Referencias.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..144

1.1 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 26 1.2 Metodología .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 27

4.3.1 Diagnóstico y caracterización

universidades .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 136 5.3.2 Identificación y selección de variables 138

3. Propuesta de marco conceptual para

4.4.3 Agentes explotadores.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 109

1.2.1 Fase 1. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 27

desarrollar un modelo de dinámica de sistemas

4.4.4 Agentes habilitadores.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 111

6. La renta del suelo urbano y el modelo de

1.2.2 Fase 2. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 27

SNI colombiano . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .75

4.4.5 Los brókeres en el AMVA.. .. .. .. .. .. .. .. .. 112

expansión urbana: el caso de Medellín .. .. .. . 153

1.3 Marco conceptual .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 29

Resumen .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 77

4.4.6 Estructura del SRI en el AMVA . .. .. .. .. .. 113

Resumen .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..155

3.1 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 78

4.5 Conclusiones.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..113

6.1 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..156

3.2 Evolución del concepto de innovación:

4.6 Referencias.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..115

6.2 Sobre la renta del suelo urbano .. .. .. .. .. ..157

1.3.1 Competitividad, ciencia, tecnología e innovación.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 29 1.3.2 CTi en la estructura de medición

perspectiva sistémica .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .80

6.2.1 Renta absoluta, renta de monopolio y

3.3 Elementos del modelo . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 83

5. Los generadores de conocimiento dentro de

3.3.1 Funcionamiento del SNI .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 83

los sistemas regionales de innovación: estudio

competitividad .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 32

3.3.2 Variables y métrica . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 83

del caso del Área Metropolitana del Valle

desigual del capital y la «intensidad

1.4 Resultados y discusión .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 33

3.3.3 Políticas: definición de parámetros . .. .. .. 84

de Aburrá .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 125

de capital sobre la tierra».. .. .. .. .. .. .. .. .. 158

1.4.1 Fase I.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 33

3.3.4 Relaciones funcionales.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 84

Resumen .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..127

1.4.2 Fase II . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 35

3.4 Modelo del SNI colombiano .. .. .. .. .. .. .. .. . 84

5.1 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..128

1.5 Conclusiones . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 38

3.5 Conclusiones . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 86

5.1.1 La generación de conocimiento .. .. .. .. 129

expansión real de Medellín en los

1.6 Referencias.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 39

3.6 Referencias.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 87

5.1.2 La generación de conocimiento

últimos años .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..163

de la competitividad .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 30 1.3.3 El impacto de la CTi en la

en Colombia .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 129

composición orgánica del capital . .. .. .. 157

6.2.2 La renta diferencial tipo II, la distribución

6.2.3 Las articulaciones de la tierra urbana .. 158 6.3 El modelo de crecimiento planificado y la

6.4 Causas y efectos de las formas

2. Del ecosistema natural al sistema de

4. El Sistema Regional de Innovación (SRI) del

5.1.3 Los sistemas de categorización

de crecimiento urbano . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..168

innovación: precisando conceptos mediante

Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA):

universitaria. Los rankings

6.5 Conclusiones . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..169

bibliometría.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .47

un análisis sobre el papel de los agentes de

mundiales .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 132

6.6 Referencias.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..171

Resumen .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 49

ciencia, tecnología e innovación (CTi) . .. .. .. .. .95

2.1 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .50

Resumen .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 97

2.2 El ecosistema . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 51

4.1 Introducción .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 98

2.2.1 Características de los ecosistemas .. .. .. 54

4.2 Marco conceptual: los agentes del SRI.. . 100

2.2.2 Límites y escala .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 54 2.2.3 La ecología o el estudio de

4.2.1 Funciones de algunos de los agentes que forman parte de un SI .. .. .. .. .. .. .. .. 100

la naturaleza: flujos y balances .. .. .. .. .. .. 55

4.2.2 Las instituciones de educación superior .. .

2.3 Los sistemas de innovación .. .. .. .. .. .. .. .. . 56

(IES): agentes generadores . .. .. .. .. .. .. .. 101

2.3.1 El Sistema Nacional de Innovación . .. .. .. 56

5.1.4 Las instituciones de educación superior

4.2.5 El gobierno y las políticas:

2.3.2 El Sistema Regional de Innovación . .. .. .. 57 2.3.3 Ecosistema de innovación .. .. .. .. .. .. .. .. .. 58

4.2.3 Los centros de desarrollo tecnológico (CDT): agentes transformadores .. .. .. .. 101

LISTA DE FIGURAS Figura 1-1. Localización y municipios que conforman el Área Metropolitana del Valle de Aburrá 20 Figura 1-1. Dinámica de publicaciones que relacionan CTi y PIB en el periodo 1966-2015. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 34 Figura 1-2. Comparación de medias entre los valores observados y los estimados para 13 países. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 37

proceso de I+D+i . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 100 Figura 4-2. Sistema Nacional de Competitividad, Ciencia, Tecnología e Innovación .. .. .. .. .. ..103

Figura 2-4. Comportamiento de las búsquedas.

Figura 4-4. Mapa de la distribución de los agentes generadores y su nivel de madurez frente a la

explotadores con perfil innovador del SRI por tamaño empresarial. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..110 Figura 4-6. Mapa con la distribución de los agentes con funciones de bróker del SRI . ..112 Figura 5-1. Número de doctores graduados por millón de habitantes 2000-2013 para

término ecosystems en Scopus 1940-2016.

América Latina y el Caribe, y algunos países

(b)

de la región .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..130

para el término innovation. (c) El número de reportes de ecosystems e innovation y

Figura 5-2. Comportamiento de la producción científica y tecnológica de Colombia .. .. .. ..131 Figura 5-3. Agrupación por componentes

Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 28 Tabla 1-2. Factores tenidos en cuenta para la medición de la competitividad en diferentes países. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 31 Tabla 1-3. Variables incluidas en el índice de competitividad de los departamentos de Colombia (2014) que tienen relación con CTi. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 32 Tabla 1-4.Variables definidas para el cálculo del VIF. 35 Tabla 1-5. Resultados del modelo de regresión y VIF para cada variable. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 35 Tabla 1-6. Valor de los efectos fijos para cada país (se reportan los coeficientes

de ecosystem of innovation desde 1969 al

principales para los grupos de variables

transformados). .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 36

2015. (d) Se presenta el número de reportes

analizadas. a) Componentes en espacio

Tabla 2-1. Diversas definiciones de SNI . .. .. .. .. . 57

de innovation systems y ecosystem of

rotado para variables asociadas a docencia.

Tabla 2 2. Ecuaciones de búsqueda utilizadas

innovation, respecto al

b) Componentes en espacio rotado para

porcentaje de búsquedas desde 2011 al 2016

variables asociadas a investigación y

en Google. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 63

y resultados arrojados. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .60 Tabla 3-1. Modelos del sistema de innovación

producción científica. c) Componentes en

por generaciones (adaptado de Rothwell,

Figura 2-5. Clusterización de las búsquedas en

espacio rotado para variables asociadas a

1994b). .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .80

Scopus: (a) Se presenta el mapa de análisis

transferencia de conocimiento al medio. d)

para los 2456 resultados, clusterizados en

Componentes en espacio rotado para todas

cuatro grupos. (b y c) Se presentan innovation

Figura 5-4. Agrupación de las IES por clúster. ..142

un acercamiento, dado que no se pueden

Figura 6-1. Ampliación del perímetro urbano

Figura 3-1. (a) Modelos lineales de innovación (Rothwell, 1994). (b) Modelo de múltiples retroalimentaciones de acuerdo con Kline y Rosenberg (1986)... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 82 Figura 3-2. Estructura del modelo del SIN .. .. .. . 86

Tabla 3-3. Elementos de DS en el modelo del SNI. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 85 Tabla 4-1. Funciones y actividades de los Tabla 4-2. Empresas (agentes explotadores) del AMVA y proporción con vocación innovadora... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..109 Tabla 4-3. Agentes habilitadores con presencia directa en el AMVA. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..111 Tabla 5-1. Criterios, indicadores y sus valores del Ranking de Shanghai Academic Ranking of World.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..133 Tabla 5-2. Criterios y pasos de la metodología para el SCImago-Institutions Rankings, 2016 .. ..134 Tabla 5-3. Criterios, indicadores y sus valores del Ranking Web de Universidades .. .. .. .. .. .. ..134 Tabla 5-4. Organización de las IES en Colombia según su finalidad y tipos de programas académicos ofrecidos. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..135 Tabla 5-5. Posición de las IES del AMVA en cuatro rankings mundiales, 2016 .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..137 Tabla 5-6. Variables identificadas y analizadas .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..138 Tabla 5-7. Centros de los conglomerados finales 140 Tabla 5-8. Distribución de las IES según clúster de pertenencia. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..141

las variables. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..139

ecosystem e innovation ecosystems con observar en los resultados genéricos . .. .. .. . 64

Tabla 3-2. Políticas en el SNI colombiano. .. .. .. . 85

intermediarios de innovación. .. .. .. .. .. .. .. ..104 Tabla 1-1. Indicadores de CTi reportados en la

(a) Se presenta el número de reportes para el

El número de reportes en Scopus 1940-2016

y más oscuro el más pobre. .. .. .. .. .. .. .. .. ..168

LISTA DE TABLAS.

función de generación de conocimiento. . ..108

por áreas del conocimiento. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 61

más claro el cluster de mayor nivel económico

(2003-2013). .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..107

Figura 4-5. Mapa de la distribución de los agentes

en diferentes publicaciones científicas

desastres y el nivel socioeconómico, siendo

del gasto en CTi e I+D en Antioquia

Figura 2-1. Agentes de un SRI .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 58 tecnológica. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .60

Figura 6-4. Relación entre la ocurrencia de

Figura 4-3. Comportamiento, por tipo de fuente,

Figura 2-2. Ruta para la realización de la vigilancia Figura 2-3. Reporte del término «ecosistema»

Figura 4-1. Intensidad de los agentes en el

de Medellín .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..165 Figura 6-2. Típica construcción en altura sobre la ladera suroriental de Medellín .. .. .. .. .. .. .. ..166 Figura 6-3. Tipología y formas de expansión de la ciudad sobre la ladera nororiental . .. .. .. .. ..166

PRESENTACIÓN

El desarrollo de capacidades en una comunidad se encuentra ampliamente influenciado por la existencia de información y la forma de analizar esa información para tomar decisiones con un criterio científico, valorando lo que conocemos, y a la vez dudando de la certeza de ese conocimiento. La aproximación realizada en este libro nos permite abordar los sistemas regionales de innovación a través de principios y

modelos de carácter universal, soportados en un proceso de investigación donde se cimientan bases que seguramente servirán para profundizar el análisis y a la vez definir políticas y tomar decisiones sobre esta temática en las instituciones que hacemos parte del Sistema Nacional de Innovación. Carlos Mario Duque Duque

Director Desarrollo Institucional Universidad de Antioquia

PRÓLOGO

Weber (1944) comenta que la innovación más transcendental de la sociedad occidental no son los descubrimientos científicos y sus aplicaciones técnicas, sino la organización racional, cuyas máximas expresiones son la administración legal y la corporación, que permiten una capitalización creciente y una inversión sistemática en I+D. Este invento es cada vez más importante en las nuevas sociedades postindustriales basadas en la I+D. La consecuencia es que las grandes corporaciones privadas o públicas, incluidos los Estados, convertidos en verdaderas empresas de seguridad y bienestar colectivos, son los principales líderes de los procesos de innovación sistemática. Esa importancia de la organización muestra cómo los recursos intangibles son esenciales para los procesos innovadores (Fdez-Jardón Fernández et al., 2016). La innovación es una condición primordial del progreso económico y esencial en la competitividad de las empresas y naciones (Freeman, 1982). Posiblemente este sea el secreto de los países emergentes que superan las denominadas trampas de pobreza y cruzan el umbral hacia el progreso (Gómez y Mitchel, 2014). En ese sentido, es esencial para la competitividad empresarial y social la capacidad de realizar innovaciones como base para el desarrollo científico y tecnológico, con la idea de mejorar el bienestar de la sociedad (Unesco, 1999).

El enfoque de la empresa basado en el capital intelectual sugiere que este último es uno de los activos fundamentales para la competitividad de las empresas y, en particular, para generar innovaciones. El capital intelectual se entiende como el conjunto de activos intangibles que permiten generar valor en la empresa (Bontis et al., 2000). Es habitual clasificar los componentes del capital intelectual en capital humano, estructural y relacional, de acuerdo con el sujeto en el que radica dicho capital, según se refiera a las personas, a la organización o a las relaciones que esta tiene con otras instituciones o personas (Martos et al., 2008). Cada uno de esos componentes es esencial para la innovación (Santos-Rodrigues et al., 1996). América Latina es un lugar de contrastes. Persisten en el tiempo grandes brechas sociales asociadas a la pobreza, la desnutrición y el analfabetismo junto a grandes riquezas. Esas desigualdades son la causa de que aumenten los niveles de hambre y desnutrición crónica, aun cuando los alimentos y los recursos naturales están disponibles. Ante esa problemática surge la necesidad de buscar propuestas que permitan afrontar esas situaciones de forma novedosa para mantener un crecimiento sustentable; es decir: se necesitan innovaciones. Aunque el concepto y el interés por estas últimas, desde un punto de vista

teórico, se introdujeron desde hace más de tres décadas, actualmente, en la mayoría de los casos, la innovación sigue existiendo solo en términos conceptuales. El número de innovaciones en las empresas es bajo si se tienen en cuenta las estadísticas sobre patentes (Abraham y Moitra, 2001; Takagi y Czajkowski, 2012). Una de las causas es el hecho de que muchas empresas innovadoras son, en su mayor parte, multinacionales, y su actividad de investigación y desarrollo se da, fundamentalmente, en su sede principal, que suele estar localizada en países situados fuera de América Latina. Sus filiales latinoamericanas dedican la mayor parte del tiempo a realizar actividades más operativas y rutinarias. En consecuencia, las innovaciones que ocurren en América Latina suelen estar destinadas a aspectos parciales, unas veces por medio de acciones de responsabilidad social, u orientadas a la salud, a la educación, a la generación de ingresos y a la atención de la juventud en riesgo o a las mujeres agredidas (Rodríguez Herrera y Alvarado Ugarte, 2008, p. 21). Otras son pequeñas mejoras en el funcionamiento organizativo de la empresa o adaptaciones a situaciones específicas del territorio, que buscan mejorar su competitividad y su imagen frente a los consumidores, pero no generan un clima de innovación que mantenga una competitividad real del territorio. Esos aspectos sugieren que el principal componente del capital intelectual para fomentar las innovaciones en Latinoamérica es el relacional, puesto que su nivel formativo y su capacidad organizativa y tecnológica se encuentran por debajo de los países más desarrollados.

La complejidad del proceso de innovación necesita combinar una variedad de elementos que favorecen la innovación, que son propios de cada región (Jardón, 2011) y que constituyen un importante insumo para la competitividad territorial, afectando el desempeño de las empresas, aumentando sus niveles de productividad y generando un ambiente que atrae trabajadores más cualificados y mayores inversiones (García, 2015). Esa complejidad ha llevado a ampliar el concepto de innovación, llegando a una visión más sistémica. Albornoz (2009) aporta los fundamentos de dicho concepto, basado en los sistemas de innovación, cuya fundamentación se remonta a Lundvall (1992), quien estudia los sistemas nacionales de innovación. Esos sistemas se caracterizan por una realimentación positiva y por la tendencia a su propia reproducción, pudiendo sus elementos articularse positivamente en círculos virtuosos, dentro de los cuales se refuerzan unos con otros en la promoción de los procesos de aprendizaje e innovación. El concepto de sistemas de innovación se ha aplicado sobre todo a los problemas de crecimiento y desarrollo en los países industrializados. Sin embargo, también es un concepto que debe aplicarse a los países en desarrollo, tales como los de América Latina. En este caso, las innovaciones son vistas como enraizadas en las actividades diarias de las empresas y en los poderes y capacidades de la gente común (Lundvall, 2002). Dentro de ese concepto es fundamental resaltar la importancia del capital relacional, que se manifiesta especialmente en las relaciones establecidas dentro de dichos sistemas. Esas relaciones suelen estar

asociadas a procesos complejos que necesitan contar con entidades intermediarias que establezcan un puente y conecten los diferentes agentes que componen el sistema (Klerkx y Leeuwis, 2008), a través de funciones de intermediación gracias a las cuales demandantes y oferentes de tecnología interactúan, de forma que se resuelvan las posibles asimetrías de la información en el mercado del conocimiento. Dichas asimetrías surgen como consecuencia de una comprensión incompleta de la disponibilidad, la fuente y la calidad de los productos y servicios por parte del comprador; y de una comprensión incompleta de las necesidades y requerimientos de los compradores por parte del vendedor (Partners, 2007). La existencia de capital relacional en las organizaciones que componen el Sistema Regional de Innovación facilita esa interacción y, a la vez, genera nuevo capital relacional, lo que enriquece el proceso y establece un círculo virtuoso de generación de innovaciones. Si bien son múltiples las teorías sobre los sistemas de innovación, los elementos

comunes a todos ellos incluyen la interrelación de las instituciones del conocimiento, los sistemas de apoyo organizados por las instituciones públicas y privadas del territorio, y las empresas como trasformadoras de ese conocimiento en valor para el mercado. La comprensión de esos elementos va a permitir avances en el conocimiento del capital relacional existente, de sus necesidades y de su potencialidad, con la idea de estructurar en el futuro sistemas de innovación regionales más eficientes para Colombia y para toda Latinoamérica Los trabajos expuestos a continuación presentan algunos aspectos de ese problema desde diferentes ámbitos y analizan el marco general de los sistemas regionales de innovación (SRI), su organización y sus características, con una aplicación especial al Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA). Todos ellos facilitan comprender cómo las relaciones se introducen en las diferentes fases del proceso de innovación. Carlos María Fernández Jardón

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INTRODUCCIÓN

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El Servicio Nacional de Aprendizaje, SENA, es un establecimiento público del orden nacional con personería jurídica, patrimonio propio e independiente, y autonomía administrativa, adscrito al Ministerio del Trabajo de Colombia. Ofrece formación gratuita a millones de colombianos que se benefician con programas técnicos, tecnológicos y complementarios, que, enfocados al desarrollo económico, tecnológico y social del país, entran a engrosar las actividades productivas de las empresas y de la industria para obtener mejor competitividad y producción con los mercados globalizados. En este contexto se origina el Sistema de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación del SENA (Sennova), que tiene como propósito fortalecer los estándares de calidad y pertinencia en las áreas de investigación, desarrollo tecnológico e innovación (I+D+i) de la formación profesional impartida en la entidad, con una orientación a la solución de problemas pertinentes del sector productivo y con una mirada abierta al mercado; de esta manera articula la participación de solucionadores internos, aprendices, instructores y directivos, y de los empresarios de la región.

Por esto, en el proyecto «Impacto de los intermediarios tecnológicos en el desempeño competitivo de los sistemas regionales de innovación (SRI) caso Medellín», del grupo de investigación Gestión de la Innovación y el Desarrollo Tecnológico (código Colciencias COL0110481) del SENA, Centro de Comercio de la Regional Antioquia, se decidió indagar sobre el impacto de la ciencia, la tecnología y la innovación (CT+i) en la sociedad para entender cómo se generan las interacciones que se desarrollan, por qué en un país o una región una acción de política tiene un resultado exitoso mientras en otro no, entre otras cuestiones. Las aplicaciones prácticas de la investigación se desarrollaron en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA), constituida por Medellín (como ciudad núcleo), Barbosa, Girardota, Copacabana, Bello, Itagüí, La Estrella, Sabaneta, Caldas y Envigado (Figura 1-1). La región alberga más de 3.731.447 habitantes y es el principal polo de desarrollo del departamento de Antioquia y el segundo conglomerado urbano más grande de Colombia.

Figura 1-1. Localización y municipios que conforman el Área Metropolitana del Valle de Aburrá.

La CTi es un proceso que se ha abordado desde la gestión tecnológica, la cual tiene como responsabilidad epistemológica la comprensión de los procesos de construcción e interrelación de instituciones, formas organizacionales y procesos de gestión para generar y aplicar el conocimiento científico y tecnológico (Robledo Velásquez, 2010). El presente libro se organiza en capítulos, de la siguiente manera:

El capítulo 1 hace un acercamiento a los conceptos de ciencia, tecnología e innovación; se identifican las principales variables CTi asociadas a competitividad y el comportamiento disímil entre países frente a dichas variables y su impacto en la generación de riqueza en 13 naciones iberoamericanas; para tal fin se utilizaron métodos estadísticos que permiten analizar la relación entre el PIB per cápita y las variables CTi.

El capítulo 2 busca hacer una correcta alineación de términos referentes a los sistemas de innovación y diferenciarlos de un término popularmente usado, como es «ecosistema de innovación», con base en un ejercicio bibliométrico de fuentes formales e informales a partir del cual se analiza la aparición, el uso y el contexto del término. Se entiende que la innovación es un proceso sistémico; sin embargo, está cargado de fenómenos sociales, culturales y económicos que lo hacen difícil de entender y predecir en sus comportamientos; es por esto que en el capítulo 3 se presenta una propuesta de marco conceptual para desarrollar un modelo de dinámica de sistemas del Sistema Nacional de Innovación (SIN) colombiano. Dicha propuesta es un acercamiento conceptual y se espera que en el marco de una nueva investigación se pueda llegar a identificar y aplicar la modelación. Las condiciones de las regiones muchas veces distan de las condiciones nacionales por particularidades en su estructura económica o administrativa y por las interacciones que se desarrollan; es por esto que en el capítulo 4 se hace un acercamiento descriptivo a un Sistema Regional de Innovación (SRI), caso Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA). En el capítulo 5 se presentan las instituciones del AMVA dedicadas a la

generación de conocimiento dentro de los sistemas regionales de innovación y se analizan frente a tres sistemas de ranking de calidad universitaria. Usando una técnica estadística y datos encontrados en diferentes reportes oficiales, se hace una propuesta de clústeres universitarios por perfiles: investigación y divulgación de conocimiento; formación tecnológica y procesos de diseño; y de otras instituciones de educación superior. Como futuros estudios se deben describir los otros agentes del SRI: transformadores (centros de desarrollo tecnológico); explotadores (empresas); y los habilitadores, especialmente las entidades del Estado que apoyan la configuración y consolidación de los SRI. El capítulo 6 es producto de un estudio paralelo que desde la economía y el ordenamiento del territorio trata de explicar el crecimiento urbano, tomando como caso a la ciudad de Medellín. Aunque no tiene un vínculo directo con los procesos de CT+i que se analizan en la investigación mencionada, sí ayuda a comprender algunas de las causas de la notoria concentración espacial de los agentes que participan en estos procesos, que no solo resultan en una segregación socioespacial de la población, sino también de los flujos que ocurren dentro del Sistema Regional de Innovación analizado.

CAPITULO 1

CIENCI A, TECNOLOGÍ A E INNOVACIÓN Y SU IMPACTO EN L A GENERACIÓN DE RIQUEZ A: ANÁLISIS CON RESPECTO AL PIB PER CÁPITA EN 13 PAÍSES IBEROAMERICANOS1 1.

Artículo modificado de Escobar, J. F., Jardón, C. M., Bedoya, I. B., Mosquera, J. (2016). Ciencia, tecnología e innovación y su impacto en la generación de riqueza: análisis del PIB per cápita en 13 países iberoamericanos. Rev. Espac. 37, 19.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Jhon Fredy Escobar Indy Bibiana Bedoya Carlos M. Fernández Jardón Procesamiento estadístico: Jaime Mosquera

Resumen La política de CTi y alguna literatura científica sugieren que la relación entre generación de riqueza y ciencia, tecnología e innovación (CTi) es lineal y directa: a mayor inversión en CTi, mayor generación de riqueza. Sin embargo, dicha condición no es generalizada para todos los países, especialmente los iberoamericanos. Este trabajo analiza el impacto de un conjunto de indicadores de CTi sobre el producto interno bruto per cápita (PIBpc) como variable indicadora de la generación de riqueza de un país y se asocia con su grado de competitividad. Se concluye que la respuesta del PIBpc depende de las condiciones individuales de cada país.

Palabras clave Indicadores de competitividad, ciencia tecnología e innovación, PIBpc, Sistema Regional de Innovación.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

C i e n c i a , t e c n o l o g í a e i nnovación y su impacto en la generación de riqueza: an ális i s c o n re s p e c t o a l PI B per cá pita en 13 pa íses iberoamericanos

1.1 Introducción

Romer (1990) sugiere que el crecimiento o generación de riqueza es motivado por el avance tecnológico. Dicho avance es el resultado de intervenciones que se hacen a través de la asignación de recursos en formación de personal, dotación de infraestructura o colocación de recursos financieros, entre otros, para realizar actividades de investigación y desarrollo (I+D) con el objetivo de alcanzar cambios técnicos (innovaciones) y con estos generar crecimiento económico, de tal suerte que las economías sean más competitivas. El conocimiento, el aprendizaje y la innovación son factores muy importantes para la competitividad global en una economía que se basa en el conocimiento (Lundvall et al., 2002; Solow, 2001). Para Iberoamérica, otros factores como infraestructura, medio ambiente y eficiencias de los mercados se han privilegiado como factores determinantes de competitividad (IMD, 2015); sin embargo, en las últimas décadas se ha buscado la generación de capacidades basadas en conocimiento que apoyen esta transformación económica y la generación de riqueza por medio de inversiones en CTi (Fernández Jardón, 2012). Dado que la generación de riqueza es una muestra de la competitividad (Consejo Privado de Competitividad, 2013; Ramírez y Parra Peña, 2014; Schwab et al., 2015), este

capítulo analiza la generación de riqueza, expresada en el país como PIB per cápita, y variables asociadas a los procesos de CTi con el objetivo de identificar indicadores de medición de competitividad producto de las CTi que tengan relación con el PIBpc, y a la vez expliquen una proporción de esa competitividad haciendo uso de los modelos tradicionales de crecimiento en los ámbitos nacional y regional. El capítulo se organiza del siguiente modo: en primer lugar se expone la metodología seguida en el trabajo. A continuación, los conceptos teóricos y la justificación de las relaciones. Después se analizan el comportamiento del PIB per cápita como indicador de la generación de riqueza durante el periodo 1996-2012 para 13 países iberoamericanos y su relación con los indicadores de CTI. Finalmente se exponen las conclusiones.

1.2 Metodología La investigación se desarrolló en dos fases. La primera se orientó a identificar las variables de CTi que tienen relación con la generación de riqueza. La segunda se centró en la búsqueda de bases de datos que cuenten con indicadores CTi en el país para Iberoamérica, junto con un análisis estadístico para entender la relación entre generación de riqueza e indicadores de CTi.

1.2.1 Fase 1 Vigilancia tecnológica: para este ejercicio se identificó un conjunto de preguntas orientadoras como insumo para la construcción de las ecuaciones de búsqueda: ¿qué es competitividad?, ¿cómo se mide la competitividad en el mundo?, ¿cuáles son las variables que integran la medición de competitividad y están asociadas a CTi?,

¿cuáles son los autores, las instituciones y los países más destacados en la temática? La revisión se hizo en las bases de datos científicas Scopus, ScienceDirect, Springer, Web Of Science, IEEE y Google Scholar. Con base en los resultados obtenidos se determinaron las variables de CTi que se relacionan con competitividad y que están asociadas con el PIB, el cual se normalizó en función de la población, es decir, se definió el producto interno bruto per cápita (PIBpc) como criterio de evaluación para la generación de riqueza.

1.2.2 Fase 2 Procesamiento estadístico: esta fase consistió en la construcción de la base de datos a partir de los índices de competitividad asociados a CTi, obtenidos de la Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología (RCYT) y del Banco Mundial (BM) para 22 países. Se analizaron datos de 13 de estos (Argentina, Brasil, Canadá, Colombia, Cuba, España, México, Panamá, Portugal, Paraguay, Trinidad y Tobago, Estados Unidos y Uruguay) para un período de 16 años (1996-2012). Para determinar los indicadores de ciencia y tecnología que mayor incidencia tienen sobre el PIBpc, se procedió como se detalla a continuación: • Panel de datos: las series de datos originales contienen registros de 205 indicadores de CTi, desde el año 1990 hasta el 2012. La primera etapa de la depuración consistió en seleccionar un periodo de tiempo que permitiera tener la mayor cantidad de registros posible. Dado que la RCYT se creó a mediados de la década de los 90, en los países latinoamericanos la medición de indicadores de CTi quedó bien sistematizada

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a partir de 1995 (Alcázar Farías y Lozano Guzmán, 2009); por esta razón se tomaron los registros de 1996 a 2012. • Selección de variables: se seleccionaron aquellos indicadores que correspondían al factor de sofisticación e innovación según el Consejo Privado de Competitividad (2014), a partir de los cuales se generó un primer grupo de variables (Tabla 1-1), que en adelante se denominará conjunto 1, y se construyó la base de datos con las variables de los indicadores seleccionados. Tabla 1-1. Indicadores de CTi reportados en la Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología Indicadores Indicadores de contexto Indicadores de insumos

Variables 4 variables Recursos financieros

16 variables

Recursos humanos

10 variables

Graduados en educación superior

3 variables

Indicadores de patentes

5 variables

Indicadores bibliométricos

21 variables

Fuente: elaboración con base en el ORCYT 2016.

• El conjunto 1 se depuró con base en la disponibilidad de información y se conservaron aquellos indicadores y países con más del 90 % de los registros disponibles para las variables seleccionadas (Bennett, 2001). Estos fueron elegidos para formar el conjunto 2. De igual manera se eliminaron las variables que aportan información redundante por colinealidad exacta; por ejemplo, «gasto CyT» y «gasto CyT» por habitante aportan la misma información.

• Se seleccionaron dos modelos de regresión múltiple para explicar el comportamiento del PIBpc en función de los indicadores del conjunto 2. • Se implementó el cálculo del factor de varianza inflada (VIF) para detectar la correlación entre variables independientes (Naimi et al., 2014). Esto se realizó con el fin de eliminar del análisis las variables correlacionadas, las cuales son colineales, es decir, dependientes entre sí (Graham, 2003), ya que esto puede causar inestabilidad en la estimación de los parámetros de regresión (Dormann et al., 2013). Un nivel aceptable de colinealidad corresponde a tener un conjunto de variables, cada una con un VIF menor que 10 (Chatterjee y Ali, 2006). De acuerdo con esto, las variables que tenían un VIF mayor que 10 fueron eliminadas. • Finalmente, se implementó un método de regresión within de efectos fijos, que considera la heterogeneidad del grupo de países. La regresión múltiple es una técnica estadística en la que se define una variable como dependiente (Y), para investigar su relación con otro conjunto de variables (X1, X2, X3 etc.). De modo particular, se analizaron dos modelos alternativos, siguiendo los criterios de múltiples modelos de crecimiento económico: un modelo lineal de regresión múltiple (ecuación 1). • • Ecuación 1.

Donde,

incluye los efectos fijos que se observan entre las características de los países y representa la perturbación usual de una

regresión lineal. Alternativamente se implementó un modelo de Cobb-Douglas ( Ecuación 2) o función de producción.

Ecuación 2.

En ambos modelos se usaron datos de panel con efectos fijos, con base en la prueba de Hausman (Cobacho y Bosch, 2005).

1.3 Marco conceptual 1.3.1 Competitividad, ciencia, tecnología e innovación El término competitividad se ha popularizado tanto en los lenguajes cotidianos como en los científicos; sin embargo, no hay consenso teórico con respecto a la definición del mismo ni claridad acerca de los aportes o los impactos de los procesos de CTi a la competitividad, puesto que estos dependen de indicadores cuantificables, que son consecuencia de la interacción de agentes heterogéneos que conforman los sistemas regionales de innovación (SRI) en los procesos de creación, difusión, uso y transferencia de conocimiento (Gyekye et al., 2012; Marroquín Arreola y Ríos Bolívar, 2012; Maza et al., 2013; Nadiri, 1993; Samimi y Alerasoul, 2009; Ulku, 2004; Wang et al., 2013). Es por esto que su conceptualización ha sido difusa y no está unívocamente definida (Esser et al., 1996; Porter, 1990), lo que a su vez ha implicado que sea compleja su medición y, en ocasiones, mal entendida la relación entre la competitividad y la productividad, asociada con el crecimiento de los países.

El concepto de competitividad ha evolucionado desde los años 80 y presenta perspectivas diversas. En sus inicios estuvo mayormente referido a la competitividad de firmas; luego evolucionó a niveles nacionales y en los últimos años diversos autores han resaltado su importancia en niveles subnacionales (Cancino Salas et al., 2008). Para la década de los 90 aparecen con fuerza el concepto de ventajas competitivas (Porter, 1991), la competitividad estructural (OCDE, 1992), los determinantes de la competitividad (Ferraz et al., 1996), la competitividad sistémica (Esser et al., 1996) y la competitividad global (Coriat, 1997). A partir de 1992 la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) ha realizado diversos estudios para sistematizar los enfoques de competitividad y los ha resumido en el concepto integral «competitividad estructural», en el que se distinguen tres factores (OCDE, 1992): • a) La innovación como elemento constitutivo central del desarrollo económico. • b) La capacidad de innovación de una organización industrial, situada fuera de las teorías tayloristas, para desarrollar capacidades propias de aprendizaje. • c) El papel de las redes de colaboración orientadas a la innovación y apoyadas por diversas instituciones para fomentar las capacidades de innovación. Ya que la competitividad es una variable de efecto y no de causa (Pinto, 1996), la forma menos controversial de medirla y definirla es por medio de la productividad (DNP, 2008), siendo así esta una variable de

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medida de la competitividad (Porter, 2004; Sala i Martín, 2008). En dicho contexto y para el objeto del presente capítulo se asumirá la competitividad como la capacidad integral de una economía para aumentar su producción, con tasas de crecimiento altas y sostenidas, con mayor bienestar para la población (Kacef, 2007), la innovación como un determinante de la competitividad al lograr el desarrollo de capacidades de innovación tecnológica (Robledo Velásquez et al., 2009) y el PIB per cápita como una variable respuesta que representa la capacidad de generación de riqueza y es una manifestación de competitividad.

1.3.2 CTi en la estructura de medición de la competitividad La competitividad, con la intensificación de la globalización, es un tema que ha ganado interés para las empresas y las políticas públicas desde los años 80. Paralelamente, organismos privados nacionales e internacionales, los gobiernos y los centros de investigación vienen desarrollando acciones para entender su significado, determinantes y formas de medición (UdeA, 2006). Medir la competitividad implica una definición del nivel de agregación internacional, nacional y regional de los índices que la calculan, los cuales a su vez se componen de subíndices y estos de pilares de análisis para enmarcar las variables que conforman dicha medición. El Sistema Nacional de Competitividad, Ciencia, Tecnología e Innovación (SNCCTI) recapitula dos de los indicadores de competitividad más conocidos en el mundo:

• a) El índice de competitividad global (Index Global Competitiviness, ICG), pionero

en la medición de la competitividad territorial y creado en 1979 por el Foro Económico Mundial (World Economic Forum, WEF). Mide la capacidad de una nación para lograr un crecimiento económico sostenido en el mediano plazo (University et al., 2011). • b) El Anuario Mundial de Competitividad, elaborado por el Instituto Internacional para el Desarrollo Gerencial (International Institute for Management Development, IIMD), mide la competitividad a partir de la calificación de las habilidades de las economías por medio de cuatro factores (IMD, 2015): desempeño económico, eficiencia del gobierno, eficiencia empresarial, infraestructura; y 20 subfactores. El factor de infraestructura mide aspectos como educación, infraestructura científica e infraestructura tecnológica, que se articulan con los factores de innovación y sofisticación medidos por el WEF (se retomarán posteriormente). Con base en índices nacionales e internacionales (WEF, 2011; Subdere, 2013; CEPAL 2007, 2014; CPC y U. del Rosario, 2013; UdeA et al., s. f.), en la Tabla 1-2 se presentan algunos de los pilares o factores clave de medición de la competitividad más utilizados en el cálculo de estos índices en distintas regiones y países del mundo. (Ver la Tabla 1-2 en la próxima página) En el ámbito de la competitividad territorial es común la elaboración de índices compuestos, donde los conjuntos de indicadores son medidos y agregados, lo que permite elaborar un indicador único del nivel de competitividad de un territorio determinado; estos índices compuestos

buscan establecer comparaciones entre áreas geográficas a lo largo del tiempo (Subdere, 2013). Para el caso de Colombia, el índice departamental integra The Global Competitiveness Index Framework y algunos elementos regionales de competitividad, como aparece en la Tabla 1-3, en la cual se identifican en los pilares 7, 9 y 10 las variables asociadas a CTi. (Ver la tabla 1-3 en la próxima pagina) Tabla 1-2. Factores tenidos en cuenta para la medición de la competitividad.

Pilar o factor

Reino Unido

IIMD

Chile

Colombia

Ecuador

Institucionalidad

Infraestructura

Macroeconomía

Salud

Educación

Mercado laboral

Mercado financiero

Preparación tecnológica

Mercadeo

Sofisticación de negocios

Innovación

Recursos naturales

Filipinas

Países europeos

WEF

X X

X X X

X X

Fuente: Consejo Privado de Competitividad, Colombia, 2012.

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Tabla 1-3. Variables incluidas en el índice de competitividad de los departamentos de Colombia (2014) que tienen relación con CTi Factor

Pilar

Variable Cobertura en educación superior. Graduados en posgrado.

Factor: eficiencia

Pilar 7: educación superior y capacitación

Calidad en educación superior. Cobertura instituciones de educación superior con acreditación de alta calidad. Bilingüismo. Dominio de segundo idioma.

Pilar 9: sofisticación y diversificación

Sofisticación. Sofisticación de exportaciones. Inversión en promoción del desarrollo productivo.

Factor: sofisticación e innovación

Investigación. Investigación de alta calidad. Pilar 10: innovación y dinámica empresarial

Revistas indexadas. Inversión en CTi y patentes. Inversión en ACTi. Patentes y diseños industriales.

Fuente: elaboración propia con base en el Consejo Privado de Competitividad y CEPEC, Universidad del Rosario (2014).

1.3.3 El impacto de la CTi en la competitividad Uno de los factores medidos en los indicadores de competitividad de los países es el porcentaje del PIB invertido en investigación y desarrollo (I+D), debido a que es un elemento determinante en los procesos de innovación y fundamental para mejorar la competitividad internacional (Castro et al., 2014); adicionalmente se ha encontrado que la inversión en I+D tiene una consecuencia significativa y positiva en el tamaño del PIB en países desarrollados (Gyekye et al., 2012). De acuerdo con lo anterior, los subíndices relacionados con la CTi cobran importancia, ya que destacan el vínculo entre la innovación y la competitividad; siendo, en términos de innovación, el Global Innovation Index (GII), realizado de forma conjunta por la Organización Mundial de

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la Propiedad Intelectual (OMPI), la Universidad Cornell y la Escuela de Negocios INSEAD, el responsable de medir la influencia de las políticas orientadas a la innovación en el crecimiento económico y el desarrollo (Dutta, 2012). Adicional al GII para medir el impacto de la innovación en la competitividad y los factores asociados a esta, como son la ciencia y la tecnología, otras instituciones públicas y privadas han identificado diferentes combinaciones de indicadores que dan orientaciones para cuantificar las actividades de CT en los países. Manual de Frascati (OCDE, 2002), Canberra (OCDE, 1995), Manual de Oslo (Measurement et al., 2005), Manual de Bogotá (RICYT et al., 2001), Manual de Santiago (Red Iberoamericana de Indicadores de Ciencia y Tecnología, 2015), Manual de Lisboa (Lugones et al., 2014). Si bien se presupone que la CTi ayuda a mejorar la competitividad de los países, no está claro si esa competitividad, fruto de la CTi, termina generando más riqueza. De hecho, se ha encontrado en otros estudios que la inversión en I+D no tiene un efecto significativo sobre el nivel de ingresos (Birdsall y Rhee, 1993; Nadiri, 1993). Aunque diferentes autores señalan que la innovación sí tiene un efecto significativo en el crecimiento económico (Marroquín Arreola y Ríos Bolívar, 2012), en estudios posteriores se encontró que las variables relacionadas con el esfuerzo en I+D no dan una medida completa de la innovación, por lo cual, modelos de crecimiento que lo incluyan no son capaces de explicar el crecimiento económico sostenible (Ulku, 2004).

1.4 Resultados y discusión 1.4.1 Fase I El estudio realizado contempló una ecuación de búsqueda bibliométrica definida como, (TITLE-ABS-KEY (competitiveness) AND TITLE-ABS-KEY (gdp) OR TITLE-ABSKEY (science) OR TITLE-ABS-KEY (technology) OR TITLE-ABS-KEY (innovation)) para un período de observación comprendido entre 1966 y 2015. Como se observa en la Figura 1-1a, los temas asociados con la competitividad presentan un comportamiento creciente en términos de los resultados de estos procesos, documentados de manera formal a través de artículos científicos. Se reportaron un total de 18.176 documentos en todo el histórico analizado, de los cuales 10.482 son científicos y la agrupación geográfica de publicaciones incluye países como Estados Unidos, China e Inglaterra (Figura 1-1b). Esto revela la concentración de investigación en pocos países. En los países iberoamericanos, si bien el tema es fundamental para el desarrollo de las economías, no está profundamente estudiado. Hay que destacar que Colombia, comparado con Chile y Venezuela, es el que más reportes presenta.

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Figura 1-1. Dinámica de publicaciones que relacionan CTi y PIB en el periodo 1966-2015.

Tabla 1-4. Variables definidas para el cálculo del VIF Tipo de variable

Demográficas

Macroeconómicas

Titulados

Patentes

Publicaciones

Variables analizadas

Etiqueta

Población en millones.

Pob

Porcentaje de personas económicamente activas.

PEA.pt

PIB per cápita.

PIB.pc

Gasto en I+D por habitante (USD).

GUSID

Titulados de grado por mil habitantes.

Tgr

Titulados de maestría por mil habitantes.

Mae

Titulados de doctorado por mil habitantes.

Doc

Tasa de dependencia.

Tdep

Tasa de autosuficiencia.

Taut

Coeficiente de invención.

CInv

Publicaciones SCI por cada cien mil habitantes.

SCI

Publicaciones PASCAL por cada cien mil habitantes.

PASC

1.4.2 Fase II Se calcularon los factores VIF para el modelo lineal y para las variables transformadas del modelo linealizado; las variables que tienen significancia estadística con un nivel de confianza del 99 % se presentan en la Tabla 1-5. Tabla 1-5. Resultados del modelo de regresión y VIF para cada variable

Fuente: Scopus. Source: Scopus, consulted in June 2016.

Modelo lineal

Variables

Cobb-Douglas linealizado

De la búsqueda y depuración de las bases de datos del Banco Mundial y del RCYT se identificaron 12 variables asociadas a la CTi que pueden explicar la competitividad en términos del PIBpc, que adicionalmente cumplen con las condiciones estadísticas (Tabla 1-4).

Coeficiente

Error estándar

Valor T

Valor P

VIF

Tgr

0.0231

0,0435

0,5305

0,5966

1,7277

Doc

0.1651

0,0259

6,3736

2,15E-09

7,4821

Tdep

0.0011

0,0003

3,9875

1,04E-04

1,0757

Taut

0,8617

0,2502

3,4447

7,42E-04

1,7705

CInv

0,8617

0,0080

4,0826

3,39E-06

1,9516

PASC

0,0169

0,0157

1,0079

0,2826

6,0758

PEA,pt

6,7538

2,0866

3,2368

1,49E-03

1,9324

LNTgr

0,4031

0,0830

2,93E-06

1,5335

LNMae

0,2014

0,0422

4,30E-06

3,1653

LNTdep

0,0005

0,0183

0,9768

1,5152

LNCInv

-0,0404

0,0623

0,5184

4,3449

LNPASC

0,2999

0,1142

9,54E-03

4,7863

LNPEA.pt

2,5088

0,7416

9,14E-04

1,6431

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Para el modelo Cobb-Douglas linealizado se identificaron seis variables que fueron estadísticamente significativas: LNTgr, LNMae, LNTdep, LNCInv, LNPASC, LNPEA.pt. Para el modelo lineal se identificaron siete variables estadísticamente significativas: Tgr, Doc, Tdep, Taut, CInv, PASC, PEA.pt, de acuerdo con los valores reportados. Se presenta una tasa de cambio positiva para todas, excepto para el coeficiente de invención (CInv). La prueba de Hausman para ambos casos arroja un valor —p de , lo cual indica que es adecuado implementar un modelo de efectos fijos, presentados en la Tabla 1-6. Esto implica que las condiciones de las variables se ven directamente afectadas por las condiciones de cada país en cuanto a sus condiciones reportadas en torno a CTi.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Donde Ei son los efectos fijos por país reportados en la Tabla 1-6. La comparación de medias resultado del modelo en forma exponencial y los datos recuperados del Banco Mundial y el RCYT muestran que el modelo captura la tendencia en los países analizados. En particular, los valores de Argentina, Colombia, Cuba, Portugal y Uruguay muestran un alto ajuste entre los valores observados y los datos del modelo (Figura 1-2). Figura 1-2. Comparación de medias entre los valores observados y los estimados para 13 países.

Tabla 1-6. Valor de los efectos fijos para cada país (se reportan los coeficientes transformados) Pais

Modelo lineal

Modelo Cobb-Douglas Lineal

Argentina

-2.6115

1.1084

Brazil

-4.1257

-0.0079

Canada

-4.5046

0.3459

Colombia

-2.9172

0.8466

Cuba

-3.7015

0.1272

Mexico

-2.6352

1.0114

Panama

0.8753

-2.6352

Paraguay

0.4039

-3.2586

Portugal

0.4039

0.0110

Spain

-4.9799

0.7640

Trinidad and Tobago

-2.4651

1.2514

Uruguay

-2.8221

0.9130

USA

-6.2450

0.8345

62.52%

64.04%

R2 adjusted

55.16%

56.89%

Fuente: Self-produced

De acuerdo con los coeficientes de regresión, se encontró que la función de producción Cobb-Douglas linealizada es más precisa que el modelo lineal para determinar la respuesta del PIB.pc. La Ecn 3 presenta el modelo en su forma exponencial original.

El panel de datos analizado considera información principalmente de países latinoamericanos en vías de desarrollo. Para este grupo de países se ha encontrado que los esfuerzos en I+D de alta tecnología tienen un impacto positivo, pero estadísticamente no significativo (Wang et al., 2013). En este estudio se encontró que no todos los indicadores de ciencia y tecnología son aptos para explicar el crecimiento económico, dado que hay evidencias de una autocorrelación

fuerte entre ellos. Es por esto que propuestas como las presentadas por Castelblanco Gómez y Velásquez (2016), que proponen como variables independientes número de investigadores en el área de I+D (por millón de personas), inversión en I+D (como porcentaje del PIB), número de patentes concedidas a residentes y población total, presentan un ajuste superior al 97 % en el coeficiente de correlación, el cual es producto de colinealidad más que de robustez

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del modelo. Por otro lado, autores como Wang et al. (2013) señalan que la inversión en I+D en sectores de alta tecnología tiene efecto significativo y positivo en países de ingresos altos, mientras que para países de ingresos medios, el efecto es significativo pero negativo. Para nuestro caso, el modelo tiene un ajuste del 64,04 %; sin embargo, los procesos estadísticos y la depuración del panel eliminan los efectos de colinealidad y autocorrelación, y presentan un modelo con efectos fijos para cada país; con esto aparece un reconocimiento de las particularidades del impacto de la inversión en CTi. De igual manera, para ejercicios iniciales de entendimiento de la competitividad como producto de la CTi, se identifican variables que pueden servir de base para la definición de lineamientos y políticas.

1.5 Conclusiones Es posible evaluar el impacto de la CTi en la generación de riqueza estimada como PIB. pc; sin embargo, la explicación depende del grado de sofisticación y desarrollo de los

países. Para el caso de los países en desarrollo, el bajo coeficiente de regresión del modelo linealizado evidencia un ajuste pobre con los datos analizados, lo que sugiere que los indicadores de CTi no son el principal factor para medir la generación de riqueza para todos los países. La regresión de efectos fijos logra capturar la heterogeneidad del panel de datos de acuerdo al país, tal como lo muestra la comparación de medias. Adicionalmente, los bajos coeficientes de regresión para ambos modelos indican que el PIBpc, y por tanto la generación de riqueza, no pueden ser explicados en su totalidad por los indicadores de CTi para los países en desarrollo. Con base en los resultados obtenidos, las variables de CTi que dan cuenta del impacto que este genera sobre el PIBpc en países iberoamericanos son: titulados de grado por mil habitantes (Tgr), titulados de maestría por mil habitantes (Mae), publicaciones PASCAL por cada cien mil habitantes (PASC) y porcentaje de personas económicamente activas (PEA.pt).

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Notas

CAPITULO 2

DE L E COSISTE M A N ATURAL AL SISTEM A DE INNOVACIÓN: PRECISANDO CONCEPTOS MEDIANTE BIBLIOMETRÍA

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Jhon Fredy Escobar María Fernanda Cárdenas Indy Bibiana Bedoya

Resumen Las ciencias administrativas y sociales permanentemente hacen analogías con las ciencias naturales con el objetivo de enriquecer el acervo científico; esto ha permitido su maduración y, con ello, la creación de nuevas teorías que les son fundamento en ese proceso de construcción de ciencia. Este capítulo se basa en un ejercicio bibliométrico sobre los conceptos sistemas de innovación, ecosistema de innovación y ecosistema. Con el objetivo de analizar el uso de la expresión ecosistema de innovación y con base en esto demostrar a la comunidad académica, administrativa y social que en estas ciencias existe la suficiente madurez conceptual y las herramientas propias para abordar la temática y, por tanto, que el uso del término ecosistema en áreas como la innovación no solo es redundante, sino de baja rigurosidad académica y científica.

Palabras clave Sistema de innovación, ecosistema de innovación, Sistema Regional de Innovación.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

D el ec o s i s t e m a n a t u r a l a l sistem a de innova ción: p recis a n d o c o n c e p t o s m edia nte bibliom etr ía

2.1 Introducción

El objetivo del presente trabajo no es la construcción de un criterio de demarcación entre ciencias; mucho menos cuando dicho proceso pertenece al ámbito de la filosofía científica. Lo que se busca es demostrar la importancia del crecimiento de acervo científico a partir del uso correcto de términos y conceptos; en este caso, una diferencia marcada entre «sistema» y «ecosistema» para el campo de las ciencias administrativas. Los ecosistemas pueden ser delimitados, descritos y estudiados según las necesidades del trabajo que se esté desarrollando y siguiendo los criterios de cada investigador. En general, es común diferenciar entre sistemas sociales, sistemas ecológicos y sistemas socioecológicos como la conexión entre ambos. Esta es una simplificación útil para evitar dificultades en la práctica. Sin embargo, estas decisiones se hacen más complicadas cuando se incorporan elementos de sostenibilidad, entendida como la capacidad de crear, evaluar y mantener las condiciones de adaptación de los sistemas en el tiempo (Gunderson y Holling, 2001; Pavitt, 1992), que requieren reconciliar las imposiciones ecológicas, económicas y sociales (Dale, 2001) de los sistemas sociales y de los sistemas ecológicos. De cualquier forma, entender los ecosistemas es prerrequisito para mantenerlos saludables y productivos.

En el campo de los investigadores sobre temas de innovación, emprendimiento y otros ámbitos administrativos y sociales es común el uso o la apropiación de definiciones desde la biología, la ecología y otras ciencias duras como homónimos para explicar condiciones empresariales; sin embargo, dicho uso debería hacerse cuando las ciencias administrativas no tienen otros recursos o cuando la similitud entre las dos dimensiones es tan directa que no es necesaria ninguna adaptación y basta con parear elementos y así su explicación. No es el caso cuando hacemos referencia en innumerables ocasiones a las expresiones «ecosistema de innovación», «ecosistema de emprendimiento», «ecosistema empresarial» y muchos más, sin tener en cuenta que es suficiente nombrarlos sistemas porque ya tienen grados de complejidad lo suficientemente amplios para explicar los flujos, las relaciones y los impactos. Este capítulo presenta una revisión de literatura sobre las definiciones del término ecosistema desde su génesis y campo de aplicación para diferenciar su uso en el campo biológico y en el campo de la innovación. Se profundiza en los conceptos ecosistema, innovación y ecosistema de innovación, y se hace una validación de estos, así como de los escenarios de aplicación, mediante un proceso bibliométrico, usando la base de datos Scopus©, acompañado de un análisis de los resultados obtenidos.

2.2 El ecosistema Los ecosistemas son la unidad básica de estudio de la ecología. En 1886, Ernst Haeckel propuso el término oecología, del griego

oikos, que significa «casa», combinado con la raíz logos, que significa «la ciencia o el estudio de». De tal manera que la ecología se refiere al estudio de los pobladores de la Tierra, incluyendo plantas, animales, microorganismos y seres humanos, quienes conviven como componentes dependientes entre sí (Odum, 1994). Para Haeckel, la ecología era el cuarto campo de la biología, que estudia las relaciones ambientales de los organismos y distingue morfología (forma), fisiología (función interna) y taxonomía (semejanzas). Originalmente se aplicaba al estudio de unos organismos con otros o de las relaciones de estos con su ambiente (Barnes et al., 1998). En este sentido, la ecología como ciencia y los ecosistemas como unidad básica de estudio incluyen tanto los organismos como el medio ambiente no viviente, cada uno influenciado por las propiedades del otro y ambos necesarios para el mantenimiento de la vida tal como la conocemos sobre la Tierra (Odum, 1973). En la «Evaluación de los ecosistemas del milenio» (ME, 2005), estos se definieron como un complejo dinámico de comunidades de plantas, animales, microorganismos y medio ambiente inorgánico que interactúan como una unidad funcional. Los seres humanos son parte integral de los ecosistemas. Cabe recordar que los ecosistemas, como sistemas, generalmente se entienden a partir de la teoría de sistemas atribuida al trabajo que Von Bertalanffy inició en las décadas de 1920 y 1930, aunque sus publicaciones más conocidas son de los años 60 (Waltner-Toews et al., 2008). La teoría general de sistemas de Von Bertalanffy

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fue una de las primeras escuelas de pensamiento que proveyeron modelos y modos alternativos de investigar las ciencias. Este pensamiento sistémico enfatiza en la conectividad, el contexto y la retroalimentación. Las preguntas de investigación identifican y explican interacciones, relaciones y patrones. Las propiedades esenciales de las partes de un sistema solo pueden ser entendidas desde la organización de este como un todo, dado que ellas emergen de la configuración de las relaciones ordenadas, que son específicas de un sistema en particular (Von Bertalanffy, 1968). Por tanto, la comprensión del sistema proviene del entendimiento de las partes, que operan juntas, más que de las partes separadas (Waltner-Toews et al., 2008). Los ecosistemas presentan diferencias ostensibles de tamaño, ya que tanto un pequeño charco de agua lluvia como una cuenca oceánica pueden constituir uno, esto depende del objeto del análisis: la descripción de un sistema siempre depende de la perspectiva del observador y de la pregunta o el problema que esté interesado en resolver; por tanto, cuando se habla de un sistema, no se habla de un objeto físico, sino, más bien, de una representación mental limitada de él. No obstante, en cualquier estudio de ecosistemas debe superarse su mera descripción como una lista de especies componentes, número y distribución, ya que no es información suficiente para determinar cómo trabaja una comunidad biótica. Para un entendimiento completo de la naturaleza, también debe ser investigada la proporción de las funciones. Además, hasta donde sea posible, la estructura y la función son mejor estudiadas en conjunto. Según Odum

(1973), puede decirse que el flujo de energía y la circulación de los materiales son los dos grandes principios o leyes de la ecología general, puesto que estos se aplican igualmente a todos los ambientes y a todos los organismos, incluyendo el hombre. Y junto con los factores limitantes, se constituyen en elementos fundamentales para la comprensión de los servicios ambientales. A lo anterior puede sumársele el flujo de información, un tercer elemento importante en la definición de la estructura del sistema. Perry (1994) afirma que para comprender cualquier sistema, bien sea una máquina, organismos individuales o ecosistemas, es necesario saber dos cosas: i) su fuente de poder y ii) qué influencia su trayectoria o el curso que sigue a través del tiempo. Esta trayectoria puede medirse a través de numerosos elementos del sistema de interés, como el comportamiento de organismos individuales, el desarrollo de organismos, cambios en las propiedades del ecosistema en el tiempo y ciclos del clima. Estos dos modos de entendimiento se refieren a la energía y a la información, respectivamente, donde la información es cualquier cosa que ejerce influencia sobre el patrón (el arreglo espacial y temporal de las cosas), más que sobre su contenido de energía. Por otro lado, hay dos conceptos que son críticamente importantes para comprender los sistemas biológicos. Uno es la información o los patrones. El otro es la reacción o retroalimentación, en la cual un componente de los sistemas modifica a otro componente que es afectado por este o, tal vez, modifica su propio comportamiento dependiendo del contexto ambiental (Perry, 1994).

De este modo, el ecosistema es entendido como una comunidad sobre la cual actúan factores ambientales y fuerzas físicas. Así, un ecosistema viable debe tener (Perry, 1994): • Una fuente de energía. Normalmente es la energía solar capturada por las plantas. • Un suministro de materiales o materias primas, como carbono, nitrógeno, fósforo, agua, entre otros. Una consideración importante en este punto es el movimiento de los materiales en el ecosistema. Caminos más o menos cíclicos de los elementos químicos que van y vuelven entre los organismos y el ambiente son conocidos como ciclos biogeoquímicos. Bio se refiere a organismos vivos y geo a las rocas, al suelo, al aire y al agua sobre la Tierra. La biogeoquímica es así el estudio del intercambio (esto es, el movimiento de idas y vueltas) de los materiales entre los componentes vivos y no vivientes de la biosfera (Odum, 1973). • Mecanismos para almacenar y reciclar. En la mayoría de los ecosistemas, los materiales entran periódicamente desde el exterior del sistema, pero a menudo entran en cantidades insuficientes o en el momento equivocado para suplir los requerimientos. Virtualmente, en todos los ecosistemas naturales terrestres, uno o más nutrientes esenciales ingresan al sistema a tasas muy lentas y la productividad es sostenida por alguna combinación de reciclaje y uso de reservas almacenadas. Puede enunciarse aquí el concepto de factores limitantes, dado que el éxito de una población o comunidad depende de un complejo de condiciones y cualquier condición que se aproxime o exceda el límite de tolerancia para el organismo o

grupo en cuestión es un factor limitante. A pesar de que la energía proveniente del Sol y las leyes de la termodinámica fijan los límites últimos de toda biosfera, ecosistemas diferentes tienen combinaciones diferentes de factores que pueden poner limitaciones posteriores a la estructura biológica y a la función (Odum, 1973), no obstante las adaptaciones que pueden emerger para utilizar, aprovechar y reutilizar los elementos limitantes del modo más eficiente posible. • Mecanismos que le permitan persistir. Las fluctuaciones climáticas y las perturbaciones periódicas de una forma u otra son comunes en casi todos los ambientes terrestres. De hecho, ellos son lo suficientemente persistentes como para considerarlos legítimos componentes de los ecosistemas. En los ecosistemas que permanecen viables, el componente biológico (la comunidad de organismos) debe ser capaz de lidiar con los «ataques» y resistir a estas perturbaciones o recuperarse eficientemente de estas. Más aún, la comunidad debe tener mecanismos para prevenir su autodestrucción, como por ejemplo evitar que los animales consumidores de plantas acaben toda la vegetación y corten así la fuente de energía. Afrontar de manera exitosa las perturbaciones no quiere decir que el carácter del ecosistema sea incambiable. Al contrario, la composición de especies y las características físicas pueden cambiar radicalmente luego de una alteración significativa y regresar lentamente al estado original después de muchos años. Por tanto, un ecosistema es más dinámico que estático y sus límites cambian en el tiempo y en el espacio.

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Lo anterior, sin embargo, no debe interpretarse como que los ecosistemas son capaces de absorber cualquier ataque y seguir funcionando. Perturbaciones nuevas o aquellas que no han formado parte de la historia del sistema pueden causar cambios irreversibles. Los ecosistemas en el planeta están siendo objeto de varios tipos de perturbaciones inducidas por el hombre, para las cuales no han desarrollado mecanismos de defensa (Perry, 1994).

2.2.1 Características de los ecosistemas De acuerdo con Perry (1994), los ecosistemas se caracterizan por: • a) Una red de interacciones e interdependencias entre las partes. Los animales y los microorganismos requieren de la energía suministrada por las plantas y, a su vez, estas no pueden persistir sin los animales y microorganismos que intervienen en el reciclaje de nutrientes y regulan los procesos del ecosistema. Nótese que la interdependencia dentro de un ecosistema se relaciona con la función que cada parte cumple. Algunas funciones dentro de los ecosistemas pueden ser desarrolladas por más de una especie (propiedad conocida como redundancia), mientras que en otros casos hay especies únicas para llevar a cabo un papel funcional determinado (llamadas keystones).

• b) Sinergia. Indica que el comportamiento de todo el sistema no puede predecirse por el comportamiento o las características integrales de alguna de sus partes o del sistema cuando estas se consideran de manera separada. Esencialmente, el concepto nace de una propiedad básica de la

materia: el todo es mayor que la suma de las partes. Virtualmente, todos los patrones de la naturaleza emergen de interacciones de organismos y su ambiente, de diferentes especies y de distintos niveles de la jerarquía global. El resultado es la sinergia: una interacción de fuerzas locales y holísticas que generan complejidad, estabilidad de dinámicas e imprevisibilidad. • c) Estabilidad. Es un concepto simple, pero a la vez complejo, que no significa ausencia de cambio, sino que el sistema puede moverse al ritmo de las trasformaciones para conservar sus propiedades o funciones. Los procesos de perturbaciones, el crecimiento y el descenso producen cambios continuos en la naturaleza. La estabilidad del sistema quiere decir que a) los cambios se mantienen dentro de ciertos límites y b) los procesos claves y potenciales son protegidos y conservados. • d) Límites difusos. A diferencia de un organismo, un ecosistema no tiene piel que claramente lo separe del mundo exterior. Los ecosistemas son definidos por conexidad y los conectores se extienden a través del tiempo y del espacio para integrar cada ecosistema local dentro de una red de ecosistemas cada vez mayores que conforman paisajes, regiones y, eventualmente, toda la biosfera de la Tierra.

2.2.2 Límites y escala El trazado de los límites de un sistema debe estar basado en ciencia, pero es también una forma de arte y una decisión política y ética. Por tanto, cada persona que estudia sistemas debe especificar los criterios con los cuales los delimita (Waltner-Toews et

al., 2008). Según estos autores, demarcar un sistema tiene que ver con valores, expresa lo que las personas sienten que es importante en una situación dada. De esta manera, este primer paso para hacer una descripción adecuada puede expresar lo que la gente considera que debe estar en el centro del debate y lo que puede quedarse relegado. De igual manera, la escala seleccionada para la descripción de un sistema tiene una profunda influencia en la comprensión que se logre de una situación dada. Las escalas apropiadas para considerar un caso específico dependen, igualmente, de las preguntas que se pretendan resolver y de lo que se esté buscando. El sistema debe observarse desde varias escalas para poder identificar la escala adecuada y útil según los objetivos. Con base en las entidades biofísicas, los sistemas pueden enmarcarse en términos de comunidades, paisajes, energía y flujo de materiales, dinámica de poblaciones, etc. Diferentes ventanas al mismo mundo. Por tanto, además de considerar cuáles son las escalas apropiadas para una descripción del sistema, puede haber diversos tipos de perspectivas para hacerlo y seleccionar la apropiada puede ser tan importante como una correcta selección de la escala de estudio por las mismas razones. Por último, para entender un sistema es necesario conocer no solo lo que hay dentro de los límites del mismo, sino también las influencias que recibe del exterior, dadas por su contexto local o regional (Waltner-Toews et al., 2008) y por las interconexiones con niveles jerárquicos superiores.

2.2.3 La ecología o el estudio de la naturaleza: flujos y balances La ecología o el estudio de los ecosistemas ha cambiado significativamente en las últimas décadas. El antiguo paradigma de la ecología se caracterizaba por una creencia en que los ecosistemas se desarrollaban como los organismos hasta alcanzar un estado final estable: los ecosistemas deben cambiar, pero esto era visto como un estado transitorio. Una intrusión extraña en una comunidad balanceada e inmutable dentro de un ecosistema saludable era rápidamente eliminada en el mismo sentido que un organismo saludable dispone de los desechos. En contraste, los cambios son entendidos como la esencia de la naturaleza en la visión moderna, y la comprensión de las reglas que la gobiernan y la mantienen dentro de ciertos límites se convierte en un elemento central de la ecología. Entender la diferencia de estos dos enfoques y sus implicaciones en el manejo y la conservación de los ecosistemas es fundamental. El primero asume que se requiere proteger la integridad de un ecosistema para la eternidad dibujando una línea alrededor de este, para luego alejarse. El segundo reconoce que la integridad del ecosistema depende de complejos procesos que reflejan no solamente lo que ocurre en su interior, sino también lo que ocurre en su alrededor como resultado de los límites difusos del sistema y de la estructura jerárquica de la naturaleza. En este sentido, si se quiere conservar la integridad de un ecosistema, bien sea protegido o manejado, se debe conocer y entender no solamente lo que es, sino también lo que lo hace ser (Perry, 1994).

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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Una de las definiciones comúnmente aceptadas de biodiversidad es «la variedad de vida y sus procesos», que cubre casi todo; y añade algo importante: la biodiversidad es más que solo especies, esto es, la vida en todas sus manifestaciones. Franklin divide la biodiversidad de un ecosistema dado en tres componentes: composición, estructura y función (Franklin et al., 1981).

2.3 Los sistemas de innovación Los sistemas de innovación (SI) presentan dimensiones y condiciones diferenciadoras para su caracterización; pueden ser nacionales, regionales, sectoriales o tecnológicos, pero tienen una característica intrínseca: implican la creación, difusión y uso del conocimiento (Carlsson et al., 2002). La innovación es un proceso social, dinámicamente complejo y no lineal en el que participan múltiples actores con respuestas y comportamientos no conocidos a priori (Robledo Velásquez, 2010), que ha sido estudiado como un evento sistémico que se relaciona con los territorios en diferentes ámbitos. Durante la década de los años 80, Freeman (1982, 1987) y Lundvall (1988) hacen un acercamiento al desarrollo conceptual del sistema de innovación (SI) y presentan las bases para una definición y la caracterización; posteriormente evoluciona el concepto y aproximan el término SI a la teoría del juego schumpeteriano identificando comportamientos, agentes y reglas (Freeman y Soete, 1997; Lundvall et al., 2002; Vertova, 2014).

2.3.1 El Sistema Nacional de Innovación Las interacciones de los diferentes agentes dieron lugar al surgimiento del concepto de Sistema Nacional de Innovación (SNI) (Freeman, 1987a) para tratar de explicar la dinámica de innovación en los territorios; este concepto fue desarrollado más adelante por Pavitt (1992) y Nelson (1993). Inicialmente, el concepto se orientó al análisis del SNI como una red de instituciones públicas y privadas cuyas actividades e interacciones contribuyen a la producción, difusión y uso de nuevo conocimiento económicamente útil dentro de las fronteras nacionales (Vera-Cruz y Lackiz, 2011), y a mejorar el desempeño innovador de las empresas. El concepto de SNI emerge como una manera de entender la economía nacional y global. Se origina de los conocimientos sobre la teoría de política económica y su conocimiento del ascenso económico de Japón luego de la Segunda Guerra Mundial (Freeman, 1987a); y también de la exploración de Lundvall (2010) sobre las interacciones sociales de proveedores y clientes y su rol en la generación de innovación en Dinamarca. Por su parte, Freeman (1987a) también enfatizó en la red de instituciones y en las nuevas tecnologías hechas por dicha red. De acuerdo con la perspectiva de Freeman (1987a) y Lundvall (2010), la competitividad de las naciones está basada en la innovación. Por otro lado, la OCDE se enfocó en la distribución de la tecnología y en los aspectos de información de la información para definir un SNI, tal y como se presenta en la Tabla 2-1.

Tabla 2-1. Diversas definiciones de SNI Investigador

Definición de SNI

Freeman (1987)

La red de instituciones en el sector público y privado, cuyas actividades e interacciones inician, importan, modifican y difunden nuevas tecnologías.

Lundvall (1992)

Los elementos y las relaciones que interactúan en la producción, difusión y uso de conocimiento nuevo y económicamente útil dentro de las fronteras de un Estado nacional.

Nelson (1996)

Un conjunto de instituciones cuyas interacciones determinan el desempeño innovador de las empresas nacionales.

OCDE (1997)

El enfoque de SNI hace énfasis en que los flujos de tecnología e información entre personas, empresas e instituciones son la clave de los procesos de innovación.

Fuente: elaborado con base en Joseph et al. (2013).

2.3.2 El Sistema Regional de Innovación La región está definida como una «porción de territorio determinada por caracteres étnicos o circunstancias especiales de clima, producción, topografía, administración, gobierno, etc.» (RAE y ASALE, 2016). Sin embargo, dicha definición exige integrar otros atributos que la hacen diferenciable y que son de tipo histórico, social y económico. Estas condiciones hacen que dicha porción de territorio tenga condiciones diferenciadoras de otros territorios y, por tanto, se configure en una unidad de planificación y de estudio (Sandoval, 2014). El posicionamiento de agentes e instituciones dentro de territorios específicos facilita en gran medida su articulación y hace posible la generación de sinergias hacia el conjunto del tejido social (Montero y Morris, 1999). La razón de ser de los SRI reside en la existencia de trayectorias tecnológicas y de mejora de la productividad, que se

basan en el conocimiento tácito, el aprendizaje local (Gainza Lafuente et al., 2005) y en la presencia de organizaciones de generación y difusión del conocimiento, cuyos resultados pueden ser explotados económicamente por el conjunto de las empresas de un territorio; así, los SRI se conciben como la infraestructura institucional de apoyo a la innovación y su difusión, que se desarrolla en la estructura productiva de la región (BID, 2011). Cabe resaltar que el SRI debe considerarse como un sistema abierto y ligado a otros sistemas de innovación (BID, 2011). En la Figura 2-1 se muestra un modelo de SRI en el que aparecen los diferentes agentes: generadores, transformadores, explotadores y habilitadores, y en las zonas de intersección se destacan los agentes que cumplen funciones conocidas como de intermediación o bróker.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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Figura 2-1. Agentes de un SRI.

2.3.3 Ecosistema de innovación Desde la década de los 90 se ha intentado investigar la dimensión sistémica de la innovación en diferentes niveles de la economía y la sociedad, al punto de debatir si la innovación puede ser explicada desde el enfoque de sistemas ecológicos o ecosistema, con el fin de justificar la naturaleza evolutiva de las interrelaciones de los distintos actores, sus actividades innovadoras y su entorno (Oh, Phillips, Park y Lee, 2014). En dicho caso, se han presentado dos corrientes:

2.3.4 Posiciones a favor del desarrollo del concepto «ecosistemas de innovación» La analogía biológica es defendida por autores como Bailey y Ford (2003) y Nickles (2003), citados por Melrose, Perroy y Careas (2015), bajo la idea central de que la innovación puede ser entendida como un proceso

evolutivo que toma lugar en un ecosistema heterogéneo (Londoño, 2012), compuesto por organizaciones e individuos en interacción (Carrillo y Contreras, 2015), como un ecosistema social, que opera de la misma manera que los biológicos (Bloom y Dees, 2008). Gobble (2014)1 define el ecosistema de innovación como un «sistema adaptativo complejo no lineal, donde los mismos insumos no siempre producen los mismos productos, y en el cual el comportamiento del sistema no es la suma de sus partes individuales y donde los efectos se producen en estado de equilibrio». Los agentes que componen el ecosistema de innovación interactúan e intercambian (recursos e información) conocimiento entre sí en un entorno o unidad espacial determinada, 1

Charting the innovation ecosystem.

que está estructurada por las interacciones de los diferentes elementos contenidos en este, que incluyen además la orientación de los marcos de actuación para los individuos en forma de leyes, normas, elementos éticos y morales, y procedimientos de intervención aceptados (Londoño, 2012). Por lo tanto, en este sentido la gestión de la innovación es la gestión de las interacciones en un ecosistema que se quiere modificar y que está compuesto por organismos que actúan como agentes de capacidades limitadas que buscan satisfacer necesidades de adaptación y supervivencia. El enfoque de ecosistema de innovación es visto como un complemento de los sistemas de innovación exitosos. La «ecología de la innovación» depende parcialmente de la presencia de elementos como el talento, las empresas, las instituciones y el capital; pero más aún de sus identidades, es decir, las capacidades de red, la cultura de la confianza y la cooperación pragmática (Jucevičius y Grumadaitė, 2014).

2.3.5 Posiciones en contra del desarrollo del concepto «ecosistemas de innovación» Autores como Jucevičius y Grumadaitė (2014), Oh et al. (2014) y Papaioannou et al. (2007) refutan el uso de la analogía de dichos sistemas y advierten sobre el cuidado que debe tenerse al realizar comparaciones directas entre los sistemas biológicos y los

socioeconómicos, puesto que sustentan que no solo son imprecisas, sino que pueden conducir a problemas de reduccionismo y funcionalismo. En dicha línea, Oh, Phillips, Park y Lee (2014) afirman que el concepto de «ecosistema de innovación» no está claramente definido, carece de rigor académico y que la analogía con los ecosistemas naturales es también deficiente, ya que un ecosistema de innovación no es una entidad evolucionada, sino más bien diseñada (Papaioannou et al., 2007) y sus agentes están geográficamente localizados y centrados en el desarrollo de una tecnología específica, por lo que suele configurarse a los ecosistemas de innovación como un elemento fundamental de las ciudades inteligentes, cuyo objetivo funcional es permitir el desarrollo tecnológico y la innovación, que a su vez son impulsados por una dinámica económica (de conocimiento y comercial), en lugar de los intercambios de energía (Jackson, 2012).

2.4 Método Para la realización de la vigilancia tecnológica se construyó un conjunto de ecuaciones que desarrollaron el tema de investigación partiendo de lo general para llegar a lo particular, tal y como se presenta en la Figura 2-2.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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Figura 2-2. Ruta para la realización de la vigilancia tecnológica.

Para esto se generaron las búsquedas en la base de datos Scopus2 aplicando las ecuaciones referenciadas en la Tabla 2-2. En la misma tabla se observa el proceso de depuración de las ecuaciones.

A partir del resultado bibliométrico de Scopus© y Google© se construyeron gráficos sobre áreas del conocimiento, número de publicaciones y comparaciones entre ellas. Se realizó un análisis de clusterización de términos usando el software OSviewer_1.6.5® con la siguiente estructura: se parte de una base de datos del corpus del archivo de texto. Sobre los términos extraídos que cumplan con criterios de coocurrencia entre los artículos se crea un mapa en el que la distancia entre dos términos proporciona una indicación de la cantidad de coocurrencia: cuanto menor es la distancia entre dos términos, mayor

es el número de coocurrencias de los mismos. El tamaño hace referencia al número de coocurrencias y el color al clúster con el que el término tiene mayor afinidad; por lo general, el software configura entre tres y seis clústeres. Las líneas muestran la conexión entre datos dentro del clúster y entre términos de diferentes clústeres.

2.5 Resultados El término ecosistema, entendido desde la biología, ha trascendido su uso análogamente o como campo de estudio a otros sistemas para referirse a ámbitos territoriales, sociales, económicos, industriales o empresariales, como se muestra en la Figura 2-3.

Tabla 2-2. Ecuaciones de búsqueda utilizadas y resultados arrojados Nivel de refinamiento

Ecuación

Número de resultados

Primera búsqueda

(TITLE-ABS-KEY (ecosystem))

307.395

Segunda búsqueda

TITLE-ABS-KEY (innovation)

284.364

Tercera búsqueda

((TITLE-ABS-KEY (ecosystem ) AND TITLE-ABS-KEY (innovation)))

Cuarta búsqueda

(TITLE-ABS-KEY (ecosystem innovation))

Quinta búsqueda

TITLE-ABS-KEY ( ecosystem of innovation)

Sexta búsqueda

TITLE-ABS-KEY (innovation systems)

2.465

91.177

Fuente: elaboración propia, 2016. Refinado por idiomas = (ENGLISH). Período de tiempo = máximo 20 años.

Scopus es una base de datos bibliográfica de resúmenes y citas de artículos de revistas científicas. Cubre aproximadamente 18.000 títulos de más de 5.000 editores internacionales, incluyendo 16.500 revistas revisadas por pares de las áreas de ciencias, tecnología, medicina y ciencias sociales, además de artes y humanidades. Es editada por Elsevier y es accesible en la web para los subscriptores. Las búsquedas en Scopus incorporan páginas web científicas mediante Scirus, también de Elsevier, y bases de datos de patentes. Scopus también ofrece perfiles de autor que cubren afiliaciones, número de publicaciones y sus datos bibliográficos, referencias y detalles del número de citas que ha recibido cada documento publicado. Tiene sistemas de alerta que permiten a quien se registre rastrear los cambios de un perfil. Usando la opción Scopus Author Preview se pueden realizar búsquedas por autor con el nombre del afiliado como limitador, verificar la identificación del autor y poner un sistema de aviso automático que alerte de los cambios en la página del mismo mediante RSS o e-mail, lo cual permite indagar en la base de datos.

Figura 2-3. Reporte del término «ecosistema» en diferentes publicaciones científicas por áreas del conocimiento. Fuente: Scopus 2016.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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En cuanto a la asociación de los términos «ecosistema» e «innovación», desde el punto de vista bibliométrico se ve reflejado en los resultados que aparecen en Scopus como fuente formal y en Google Trends como fuente informal o de literatura gris (Figura 2-4). La Figura 2-4a y la Figura 2-4b muestran que las referencias de los términos «ecosistema» e «innovación» en los títulos, resúmenes y palabras clave de las publicaciones científicas son comunes en las tres últimas décadas. La Figura 2-4c hace referencia a procesos de innovación y su asociación con ecosistemas; sin embargo, al profundizar en los resultados es común encontrar dicha relación sobre innovaciones tecnológicas para el estudio y monitoreo de los ecosistemas. La expresión «ecosistema de innovación» aparece en artículos científicos a partir del 2006, con un promedio de una referencia por año hasta 2015, pero pocas veces aparece una definición, tampoco sus condiciones, estructura, modelos de evaluación o similares; esto implica que, al no contar con una delimitación clara, es muy complejo entender sus alcances y, por esto, apropiarlo. El concepto de «sistema de innovación» tiene más de 5.300 referencias en promedio entre el 2006 y el 2014, y dentro de estos artículos sobresalen autores que han definido, delimitado, propuesto modelos y clasificado los SI (Freeman, 1987;

Joseph et al., 2013; Kline y Rosenberg, 1986; Nelson, 1993; Pavitt, 1992; Rothwell, 1994; Vera-Cruz y Lackiz, 2011). La Figura 2-4d muestra cómo es el comportamiento de las expresiones «ecosistema de innovación», «ecosistema» e «innovación» en Google desde el 2002 al 2016. En la Figura 2-4 se puede observar que la expresión ecosystem of innovation (ecosistema de innovación) es marginal en las fuentes formales (Scopus) e informales (Google), lo que indica que es poco usada por la comunidad académica y medianamente referenciada en espacios no académicos. A partir de los datos exportados de la tercera búsqueda en Scopus ((TITLEABS-KEY (ecosystem) AND TITLE-ABS-KEY (innovation)) se realizó un análisis de clusterización de términos usando el software OSviewer_1.6.5®; como se presenta en la Figura 2-5, se generaron cuatro clústeres partiendo de mínimo 10 coocurrencias de un término entre los 2465 artículos. El primer clúster de color rojo, que representa el concepto innovation, con 131 términos asociados; el segundo, sustainable development, con 122 términos asociados; el tercero, ecosystem, con 52 términos asociados; finalmente, el cuarto clúster, human, con 42 términos asociados (Figura 2-5a).

Figura 2-4. Comportamiento de las búsquedas. (a) Se presenta el número de reportes para el término ecosystems en Scopus 1940-2016. (b) El número de reportes en Scopus 1940-2016 para el término innovation. (c) El número de reportes de ecosystems e innovation y de ecosystem of innovation desde 1969 al 2015. (d) Se presenta el número de reportes de innovation systems y ecosystem of innovation, respecto al porcentaje de búsquedas desde 2011 al 2016 en Google.

Figura 2-5.

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Figura 2-5. Clusterización de las búsquedas en Scopus: (a) se presenta el mapa de análisis para los 2456 resultados, clusterizados en cuatro grupos. (b y c) Se presentan innovation ecosystem e innovation ecosystems con un acercamiento, dado que no se pueden observar en los resultados genéricos

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

De las Figuras 2-5 b) y c) se puede inferir que innovation ecosystem e innovation ecosystems, si bien aparecen en la documentación científica, se ubican en el clúster de innovation, pero no se encuentran relacionados con otros términos del mismo clúster, lo que implica su marginalidad con un reporte de ocurrencia del 0,75 % en un universo de 9.018 coocurrencias. Lo anterior va en la línea de los autores que refutan el uso del término «ecosistema de innovación», Jucevičius y Grumadaitė (2014), Oh et al. (2014), Papaioannou, Wield y Chataway (2007), puesto que sustentan que no solo son imprecisas, sino que pueden conducir a problemas de reduccionismo y funcionalismo; reduccionismo es lo que hace Colciencias (Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación), por ejemplo, al introducir el término «ecosistema científico» y usar indiscriminadamente «ecosistema de innovación» al referirse, en el caso del primero, a una … … red de actores nacionales (Instituciones de Educación Superior –IES acreditadas, no acreditadas, empresas/ agremiación, y opcionalmente centros de investigación, de desarrollo tecnológico y/o de innovación) e internacionales que se articulan alrededor de focos estratégicos a partir de las necesidades de país que respondan a las características de contextos regionales para generar y usar conocimiento en función del desarrollo social y productivo del país (Colciencias, 2016).

2.6 Conclusiones Los resultados bibliométricos demuestran que el concepto «ecosistema de innovación» es usado en el ámbito científico de manera marginal y que la expresión que mejor describe la integración de acciones de creación, difusión, apropiación y comercialización de productos y procesos de conocimiento, al igual que las interacciones entre ellos, es «sistemas de innovación». Si bien «ecosistema de innovación» aparece con mayor recurrencia en fuentes informales o de literatura gris (Google), su importancia es marginal. En la literatura, el estudio del sistema de innovación se viene dando desde las ciencias administrativas y económicas y desde las ciencias naturales; es por esto que se encuentra en las dos primeras la suficiente robustez conceptual y estructural para describir de manera adecuada los SI. Se propone usar el concepto «sistema de innovación» en lugar de «ecosistema de innovación» para analizar las relaciones entre los agentes generadores, transformadores, explotadores y habilitadores que configuran un sistema de innovación en sus diferentes dimensiones, así como el análisis sobre las funciones de intermediación o bróker que estos realizan.

2.7 Referencias • Bailey, J. R., Ford, C. M. (2003). Innovation and evolution: managing tensions within

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Notas

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Notas

CAPITULO 3

PROPUESTA DE M ARCO CON CE PTUAL PARA DESARROLL AR UN MODELO DE DINÁMICA DE SISTEMAS SNI COLOMBIANO 74

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Jaime Mosquera Juan Felipe Herrera Jhon Fredy Escobar Carlos M. Fernández Jardón

Resumen El Sistema Nacional de Innovación (SNI) desde la perspectiva desarrollada en el capítulo 2 permite explicar los flujos generados de las acciones de CTi en términos de información, tecnología, personas y otros recursos a escala nacional; sin embargo, los modelos construidos hasta ahora no dan cuenta de estas relaciones de manera objetiva. En la última década se han presentado un conjunto de modelos teóricos con el propósito de caracterizar las conexiones complejas entre los diferentes agentes involucrados en dicho sistema y, gracias a la versatilidad de los modelos computacionales, se han hecho intentos usando dinámica de sistemas (DS). No obstante, estos modelos recurren a un enfoque basado en variables soft, lo cual hace difícil una apropiada validación. En este capítulo los modelos de SNI son revisados, como preludio para el entendimiento de la innovación como un evento sistémico. Luego, un modelo conceptual es propuesto para identificar las variables de estado, los flujos y los parámetros.

Palabras clave Sistema Nacional de Innovación, dinámica de sistemas, variables soft, variables hard.

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3.1 Introducción

Un modelo es una representación conceptual, matemática o computacional de un sistema, con la emulación de algunas de sus propiedades y funciones (Singh, 2009). Los modelos son usados para estudiar y resolver problemas que ocurren en el mundo real sin incurrir en costos financieros y económicos (Borshchev y Filippov, 2004). Además permiten hacer cambios en el sistema y llevar a cabo experimentos controlando los factores deseados; ejemplo de ello son los experimentos de dinámica de fluidos de Osborne Reynolds en el siglo XIX (Barker, 2000). Pueden resultar de modelos físicos, en los cuales todas las dimensiones de un sistema son reducidas respecto a ciertas variables críticas (Sedov and Kisin, 1982). Adicionalmente, existen modelos matemáticos donde las interacciones de elementos de un sistema son descritas por medio de ecuaciones. Los modelos físicos y matemáticos han sido el enfoque clásico en ciencia e ingeniería. Con la llegada de computadoras más ponderosas aparecieron los modelos computacionales, en los que modelos matemáticos son resueltos con la ayuda de técnicas numéricas. En este contexto emerge el enfoque de simulación como una disciplina basada en la implementación de modelos computacionales que pueden involucrar cálculos matemáticos, gráficos por computadora e, incluso, modelación

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

discreta, con el propósito de representar el comportamiento de un sistema o un fenómeno sujeto a estudio (Singh, 2009). Dependiendo de la hipótesis y del objeto de estudio, un modelo puede ser estático si no depende del tiempo o dinámico si representa un sistema que evoluciona con el tiempo. La dinámica de sistemas (DS) es una técnica de modelación y simulación computacional que aplica EDO (ecuaciones diferenciales ordinarias) para modelar sistemas dinámicos, caracterizados por interdependencia, interacción mutua, retroalimentación de información y causalidad circular. Estos sistemas surgen de situaciones complejas en los ámbitos social, económico, ecológico, administrativo o de la ingeniería (Richardson, 2009). El campo fue desarrollado por Jay W. Forrester a mediados de los años 50 sobre la base de los modelos matemáticos de ingeniería para mejorar el entendimiento de los procesos industriales y determinar la falla o éxito de las empresas (Forrester, 1968). La DS fue aplicada casi exclusivamente a los problemas corporativos o administrativos hasta los años 60, cuando Forrester, en colaboración con Collins, desarrolló un modelo urbano (Forrester, 1969). Desde entonces, las aplicaciones de DS se han expandido desde problemas corporativos o industriales hasta incluir la gestión de la investigación y desarrollo (I+D), el estancamiento y decaimiento urbano, los ciclos de la mercancía y la dinámica del crecimiento en un mundo finito. Hoy en día es aplicada en economía, política pública, estudios ambientales, defensa, para construir teoría en ciencias sociales y otras áreas, así como en su campo de origen, la administración (Richardson, 2009). La extensión de las

técnicas de simulación ha sido lograda porque son alternativas factibles cuando experimentar o hacer prototipos del sistema real es costoso o imposible (Borshchev y Filippov, 2004). Este atributo importante las ha proyectado como alternativas viables a la ejecución de experimentos en ciencias sociales, superando así consideraciones económicas y éticas. Un contribuyente importante de este método novedoso es el ya mencionado Forrester, quien desarrolló un modelo de simulación a escala nacional a través de DS para entender el comportamiento socioeconómico y proponer políticas alternativas (Forrester et al., 1976). La DS es una técnica factible cuando se está tratando con sistemas complejos. Complejidad se refiere a estructuras con bucles, de orden superior, no lineales y retroalimentadas (Samara et al., 2012), dinámicas, autoorganizadas, adaptativas, no intuitivas, resistentes a las políticas y caracterizadas por intercambios. En este sentido, los SI emergen de una interacción completa de agentes: generadores (universidades), reguladoras (agencias de política pública), explotadores (empresas) y transformadores (centros de desarrollo tecnológico) (Kayal, 2008). El modelo social a escala nacional de Forrester y los SI convergen en el concepto de Sistema Nacional de Innovación (SNI). Considerando que los SNI son sistemas socioeconómicos, los cambios en sus reglas pueden generar consecuencias indeseadas en los sistemas educativos, económicos o empresariales de un área geográfica. Tanto la complejidad como la generación de consecuencias indeseadas hacen adecuado implementar un experimento computacional en un modelo de DS.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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El objetivo principal de este capítulo es generar un marco conceptual para el modelado SNI a través del caso de Colombia mediante DS. Para esto se revisan los conceptos de innovación como sistema y los modelos SNI; adicionalmente se propone un modelo conceptual para este.

3.2 Evolución del concepto de innovación: perspectiva sistémica De acuerdo con la OCDE, la innovación es: Producción o adopción, asimilación y explotación de una novedad con valor agregado en esferas económicas y sociales; renovación y ampliación de productos, servicios y mercados; desarrollo de nuevos métodos de producción; y establecimiento de nuevos sistemas de gestión. Se puede considerar tanto como un proceso como un resultado (Edison et al., 2013). Una gran variedad de modelos apareció con el fin de entender la innovación como un proceso. Estos están clasificados en cinco generaciones, como se señala en la Tabla 3-1. Tabla 3-1. Modelos del sistema de innovación por generaciones (adaptado de Rothwell, 1994b) Generación

Característica

1.ra generación

Después de la II Guerra Mundial

La innovación es entendida como un proceso lineal con énfasis en el desarrollo tecnológico (technology push).

2.da generación

Mediados de los 60

La innovación es interpretada aún como un proceso lineal, pero el mercado toma gran importancia (marketing pull).

Finales de los 70

Los modelos mentales son enriquecidos con retroalimentaciones entre diferentes etapas del proceso, así como con vínculos entre la ciencia y el mercado. Este enfoque conceptual dio origen a los modelos mezclados (Kline y Rosenberg, 1986). El modelo lineal distorsiona la naturaleza de la innovación porque considera a la I+D como la única fuente de innovación e ignora flujos de retroalimentación e interacciones entre las distintas etapas del proceso (Samara et al., 2012).

3.ra generación

Época

Generación

4.ta generación

5.ta generación

Más allá de la 5ta generación

Época

Característica

En los 80

Las retroalimentaciones y los controles excesivos fueron eliminados porque no eran apropiados. Desde entonces, los modelos de innovación se hicieron más robustos porque incluyeron otros agentes en el proceso de innovación, tales como las universidades. El sistema se ve como una red. El concepto de SNI aparece.

En los 90

La innovación involucra varios agentes (universidades, clientes y otros). Modelos sistémicos y en red son presentados (Trott, 2011). Estudios orientados a políticas combinan el enfoque de SNI con la terminología de benchmarking corporativo (Nelson, 1993).

Contemporánea

Los procesos de innovación abierta aparecen; su principal objetivo es compartir recursos y distribuir riesgos de los procesos de innovación entre los diferentes agentes (Chesbrough, 2006). Además de las retroalimentaciones, los retardos de tiempo en la toma de decisiones y la transformación del conocimiento son considerados (Samara et al., 2012). Se formulan modelos matemáticos de la difusión de la innovación (Sterman, 2000) y de SIN (modelo de múltiples retroalimentaciones).

El primer modelo del proceso de innovación adopta un comportamiento lineal (Figura 3-1a). El concepto lineal de innovación puede llevar a la conclusión de que altas inversiones en I+D tendrían consecuencias positivas en la productividad y el crecimiento. Sin embargo, durante los años 70 y 80, el surgimiento de nuevas e importantes tecnologías fue seguido de una reducción en la productividad en la mayoría de países de la OCDE (la productivity paradox). Un enfoque sistémico comenzó con el modelo retroalimentado de Kline y Rosenberg (1986) (Figura 3-1b). Por su parte, Lundvall identificó aspectos verdaderamente sistémicos y complejos en el proceso de innovación: Es una intrincada interacción entre micro y macro fenómenos. Donde las macro estructuras condicionan la micro dinámica y viceversa, nuevas macro estructuras son formadas por los micro procesos. En un contexto dinámico esto significa que necesitamos entender los sistemas como seres complejos y caracterizados por la co-evolución y la auto organización (Lundvall, 2007) . De acuerdo con esta tendencia, la innovación es explicada dentro de un sistema (Los SI, sistemas de innovación).

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

3.3 Elementos del modelo 3.3.1 Funcionamiento del SNI Los SNI están constituidos por tres subsistemas, basados en la clasificación de los agentes: generadores (instituciones de educación superior, IES), transformadores (centros de desarrollo tecnológico) y explotadores (empresas) (Escobar et al., 2016). Desde el punto de vista de la DS, los agentes no son niveles en sí mismos, sino más bien un conglomerado de niveles que puede representar las funciones de los agentes. El funcionamiento de un SNI implica la aparición de una red intricada de relaciones entre agentes. Estas interacciones funcionan de la siguiente manera:

R-K C f F D I S

Links through knowledge to research and return paths. If problem solved at node K, link 3 to R not activated. Return from research (link 4) is problematic-therefore dashed line. Central chain of innovation. Feedback loops. Important feedback. Direct link to and from research from problems in invention and design. Support to scientific research by instruments, machines, tools and procedures of technology. Support of research in scientists underlying product area to gain information directly and by monitoring outside work. The information obtained may apply anywhere along the chain.

(b) Figura 3-1. (a) Modelos lineales de innovación (Rothwell, 1994). (b) Modelo de múltiples retroalimentaciones de acuerdo con Kline & Rosenberg (1986).

• Intercambio de personal, dinero y conocimiento entre empresas, universidades e instituciones públicas de investigación (Joseph et al., 2013). • Difusión de conocimiento y tecnología en empresas (Joseph et al., 2013). • Como se mencionó, es preferido el enfoque en variables duras o cuantitativas (hard). Por esta razón, el conocimiento es representado por productos de conocimiento, tales como artículos, patentes y prototipos. • Las condiciones macroeconómicas que determinan el clima empresarial y el monto de los incentivos a la innovación. Esta situación influye en la capacidad de I+D y en el ambiente para la innovación (Samara et al., 2012).

3.3.2 Variables y métrica Los métodos y modelos convencionales están basados en información hard. Estos están implementados para ciencias naturales

e ingeniería. Por otro lado, los científicos en ciencias sociales se han interesado en medir cualidades con el fin de tratar con configuraciones complejas. Es por esto que toman variables cualitativas (categóricas) o soft (semicuantitativas) (Roy y Mohapatra, 2000). Las variables soft contienen información sobre recursos intangibles tales como el know-how, el capital intelectual o el conocimiento (Ortiz et al., 2006). De acuerdo con Forrester, no deberían ser omitidas porque su influencia en fenómenos sociales y empresariales es significativa (Forrester, 1961). A pesar de su importancia, no son factibles en simulación, y particularmente en DS, donde los vínculos causales son el paradigma central. Las relaciones causales en DS pueden derivarse en su mayoría de correlaciones, análisis de regresión, análisis de conglomerado y de múltiple clasificación. Sin embargo, con variables soft todos estos métodos de análisis, la causalidad no puede ser inferida o verificada. Por lo tanto, la validez y la confiabilidad de los modelos se hace subjetiva, y es preferible un enfoque cuantitativo (Roy y Mohapatra, 2000). La técnica de DS se origina en la ingeniería de servomecanismos, no en la teoría general de sistemas ni de la cibernética (Richardson et al., 1981). En este sentido, tres tipos de variables pueden ser reconocidas: variables de Estado, que representan niveles de un sistema o sus propiedades susceptibles de acumulación. Variables endógenas, que son las tasas o variables auxiliares; mientras que las variables exógenas corresponden a proyecciones (Dyner et al., 2008). Un modelo SIN-DS puede ser implementado para ejecutar experimentos cambiando variables que modifiquen los flujos de entrada. Desde el punto de vista de un

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diseño experimental, son factores estudiados. Por otro lado, los niveles son variables de respuesta, que permiten observar influencia en los cambios (Gutiérrez Pulido y De la Vara Salazar, 2008). En un modelo de simulación, como es el caso de la DS, todos los aspectos del SNI deben ser representados por una combinación de parámetros, relaciones funcionales y variables.

Tabla 3-2. Políticas en el SNI colombiano

3.3.3 Políticas: definición de parámetros Las economías de países en vías de desarrollo están orientadas por la eficiencia (Porter, 1990). En esta etapa la competitividad está impulsada por la educación superior y la capacitación, mercados de bienes eficientes, mercados laborales funcionales, mercados financieros sofisticados, un gran mercado doméstico o extranjero y la habilidad para aprovechar los beneficios de las tecnologías existentes (Sala i Martín et al., 2007). Sin embargo, en los países desarrollados, las economías están impulsadas por la innovación, lo que les permite sostener más altos salarios y un alto estándar de vida gracias a negocios capaces de competir con productos nuevos y únicos (Sala i Martín et al., 2007). Por lo tanto, en algunos países en vías de desarrollo, como se muestra en el capítulo uno, se pueden impulsar la ciencia, la tecnología y la innovación (CTi) como un mecanismo para el crecimiento económico. De hecho, Kim y Dahlman (1992) sugieren que las políticas públicas del gobierno para promover la ciencia y la tecnología son un aspecto clave en los países en vías de desarrollo. Estas políticas son diseñadas para fortalecer la ciencia y la tecnología, crear necesidades de mercado para la tecnología y proveer vínculos que mejoren la transferencia tecnológica entre agentes (Kayal, 2008).

Las políticas influencian el proceso de innovación (Metcalfe, 1994) imponiendo restricciones y definiendo los parámetros del sistema. Un modelo en DS es ideal para analizar el efecto que tienen estas (Samara et al., 2012)

3.3.4 Relaciones funcionales De acuerdo con el marco conceptual, la descripción y medición de los SNI a través de un modelo en DS se logra considerando una serie de actividades, representadas por flujos y niveles, que son expresados como funciones matemáticas. Los niveles son funciones calculadas como resultado de la integración numérica de un conjunto de EDO (Ecuación 4):

Política

Parámetro asociado

Artículo 361 de la Constitución Política de Colombia

Fracción del ingreso general de regalías: 10 %. Inversión real en CTi: 0,2 % del PIB. Inversión en CTi esperada: 1 % del PIB (comenzando en 2010).

Política nacional marco: Ley 1286 de CTi de 2009 Conpes 3582 de 2009

500 candidatos doctorales por año Cofinanciamiento: Pequeñas y medianas empresas (pymes): 65 % del costo proyectado. Grandes compañías: 40 % del costo proyectado.

Decreto 1500 del 2012

Sistema Nacional de Competitividad e Innovación

iNNpulsa Colombia 2012

Financiación de actividades de CTi

Ley 1753 de 2015

Creó los planes y acuerdos estratégicos departamentales de CTi como una herramienta para focalizar la inversión del fondo de CTI del SGR.

Fuente: adaptado de Colciencias (2016).

Las variables que pueden acumularse trabajan bien como flujos; los flujos son cada uno de los términos en esas EDO. Son construidos con relaciones matemáticas entre parámetros, factores estudiados e, incluso, variables de nivel. Los retardos son características adicionales implementadas en variables cuando son considerables (Sterman, 2000).

3.4 Modelo del SNI colombiano De acuerdo con una revisión de las políticas colombianas, el gobierno está interesado en esta tendencia, e. g. El Artículo 29 de la Ley 1286 de 2009 ordena apoyar proyectos de CTi, incluso con riesgo de capital. Lista de algunas políticas, identificando parámetros importantes en la operación del SIN y la construcción del modelo.

En un ejercicio de búsqueda de indicadores de ciencia y tecnología (RICyT, 2014), de estadísticas del sistema educativo (MEN, 2016) y de información de las empresas en la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (EDIT) (DANE, 2015)

se identificaron relaciones funcionales que podrían ser útiles en la construcción de un modelo del SNI de Colombia. La Tabla 3-3 muestra algunas relaciones, clasificadas por su tipo de función.

Tabla 3-3. Elementos de DS en el modelo del SNI Flujos

Niveles

Retardos

Tasa de producción de artículo y patentes. Tasa de natalidad y mortalidad, tasa de graduados. Difusión de conocimiento: Tasa de adopción de productos o nuevas tecnologías. Tasa de innovación a partir de productos nuevos.

Personal: graduados de pregrado, maestría y doctorado, PEA (población económicamente activa), consumidores. Productos de conocimiento: artículos, patentes, prototipos.

Educación: por ejemplo, transición de la secundaria al pregrado, y del pregrado a la maestría. Transformación de conocimiento: los artículos pueden convertirse en patentes, y las patentes en prototipos.

Finalmente se propone una estructura para el modelo SNI de acuerdo con los elementos discutidos (ver Figura 3-2).

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• Edison, H., Bin Ali, N. y Torkar, R. (2013). Towards innovation measurement in the software industry. J. Syst. Softw, 86, 1390-1407. doi:10.1016/j.jss.2013.01.013.

3.5 Conclusiones Se ha presentado un marco conceptual para desarrollar un modelo en DS del SNI colombiano. El modelamiento del SNI requiere un conjunto de variables con suficiente información que permita la parametrización, calibración y proyección. La mayoría de los modelos de SNI son establecidos sobre la base de variables soft. Aunque estas variables pueden contener información de fuerzas impulsoras y recursos intangibles (flujos de conocimiento, aspectos emocionales y, en general, aspectos cualitativos), carecen de estabilidad, rigor y relación funcional

determinística con el tiempo. Por lo tanto, estos modelos no tienen la posibilidad de ser validados correctamente. Por esta razón se requiere identificar variables asociadas a indicadores medibles o hard. Este estudio permitió recolectar información sobre los generadores. Sin embargo, se requiere mayor información del sistema empresarial para complementar el modelo en las funciones de los explotadores. Se sugiere consultar de manera más profunda la EDIT o, de ser necesario, ejecutar una encuesta.

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Sistema

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Información

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Notas

CAPITULO 4

EL S IS T EM A REGION AL DE IN N OVACIÓN (S RI) DEL ÁREA ME TROPOLITAN A DEL VALLE DE AB U R R Á (AM VA ) : UN ANÁLISIS SOBRE EL PAPEL DE LOS AGENTES DE CIENCIA, TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN (CTI) 94

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Jhon Fredy Escobar Soto Indy Bibiana Bedoya Carlos María Fernández Jardón Johanna Arroyave

Resumen Existe un conocimiento limitado sobre la configuración de los agentes de un Sistema Regional de Innovación (SRI) y de las funciones tecnológicas necesarias para concretar exitosamente la innovación tecnológica, específicamente de aquellas funciones que son producto de la interacción y cooperación entre agentes, así como del papel de los intermediarios dentro del sistema. Este capítulo presenta una revisión conceptual de los agentes generadores, transformadores, explotadores y habilitadores del SRI, un análisis sobre las funciones de intermediación o bróker que estos realizan y un estudio de caso de estos agentes en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA). Los resultados indican que los agentes con mayor nivel de madurez en cuanto a procesos de SRI están concentrados en Medellín y que existe una marcada diferencia en el nivel de madurez entre generadores, transformadores, explotadores en cuanto a las funciones que desarrollan.

Palabras clave Agentes generadores, agentes transformadores, agentes explotadores, agentes habilitadores.

E l S i s t e m a R e g i o n a l d e Innovación (SRI) del Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA): u n an á l i s i s s o b re e l p apel de los a gentes de ciencia , tecnología e innovación (CT i)

4.1 Introducción

El actual proceso de desarrollo tecnológico que se experimenta en el mundo está caracterizado por una velocidad y dinámica inéditas que, conjugadas con la globalización e integración económica, han influido en todos los ámbitos de la actividad humana, lo que produce un cambio dramático en la generación de riqueza y propicia el tránsito hacia una economía basada en el conocimiento (Breton et al., 2006; Klerkx y Proctor, 2013; Konttinen et al., 2011; Pérez Hernández, 2009; Vásquez y Bergman, 2013; Verona, 2006). Así pues, si bien se da por sentado que el progreso tecnológico y la innovación son factores determinantes en el crecimiento de una economía (BID, 2011), se ha evidenciado que los esfuerzos en ciencia, tecnología e innovación (CTi) no siempre terminan generando más riqueza en los países en vías de desarrollo ni los hace más competitivos (Escobar et al., 2016). La competitividad nacional depende de factores en los que la innovación debe ser vista desde una perspectiva abierta, es decir, teniendo en cuenta las relaciones dinámicas que existen entre las diferentes entidades que la dinamizan, dejando de esta manera atrás los modelos tradicionales (Yang y Shyu, 2009). Originalmente, la innovación se consideraba como un proceso cerrado y lineal, pero ahora se entiende

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

como uno dinámicamente complejo y social no lineal, que requiere articular mucho más que la investigación (I) y el desarrollo tecnológico (DT) (Rothwell, 1994), y que rara vez se produce de forma aislada, sino que involucra la existencia de redes que permiten el aprendizaje interactivo (Kline y Rosenberg, 1986; Vera-Cruz y Lackiz, 2011). Por esta razón se ha considerado el enfoque sistémico como el más adecuado para abordar los procesos de innovación desde un modelo interactivo, o de tercera generación, como el propuesto por Kline y Rosenberg (1986), en el cual interactúan la I y el DT en todas las etapas y no solamente al principio (Velasco et al., 2003). Generalmente, la innovación es un proceso altamente colaborativo a través de una creciente y diversa red de actores, instituciones e individuos (OCDE, 2015), conocidos como agentes, que intervienen directa o indirectamente en el desarrollo y la evolución en términos de tecnología de las regiones, con respuestas y comportamientos no conocidos a priori (Robledo Velásquez, 2013) y condicionados por factores económicos, sociales e institucionales. Desde la perspectiva de los SI, la producción y el intercambio de conocimiento no son los únicos prerrequisitos para la innovación; varios factores adicionales, como las políticas, la infraestructura, el financiamiento, el desarrollo de mercados, entre otros, juegan un papel crucial (Klein Woolthuis et al., 2005, citado por Laurens Klerkx y Leeuwis, (2008). En este panorama, donde diversos agentes heterogéneos, con objetivos y trayectorias

diferentes, pretenden establecer vínculos y llegar a consensos, es esencial (desde la perspectiva de los SI) contar con entidades que puedan ayudar en la formación de dichos vínculos para facilitar la conexión entre oferentes y demandantes de información y conocimiento; tales entidades se conocen con el nombre de intermediarios de innovación (Howells, 2006), los cuales cumplen la función de generar un ambiente de confianza y certidumbre que coadyuve al aprendizaje, la creatividad y el trabajo en red (Pérez Hernández, 2009) llevando a cabo actividades mediadoras en las diferentes etapas del proceso de innovación; estas actividades o funciones en adelante se denominarán funciones bróker. Según Doloreux (2002), los agentes están conformados principalmente por instituciones de educación superior (IES) y centros de investigación (generadores), por las empresas (explotadores), los centros de desarrollo tecnológico (CDT), la infraestructura de conocimiento, las entidades transformadoras de conocimiento (transformadores) y la orientación política, que está destinada a mejorar el desempeño innovador en el SRI a través de instituciones y normas que regulan su comportamiento (habilitadores), y que interactúan con el fin de desarrollar e intercambiar información, conocimiento y otros recursos necesarios para mejorar o generar nuevos productos y procesos (Torres Vargas, 2011). Esta articulación entre los agentes da sustento a la existencia de un sistema de innovación (SI).

4.2 Marco conceptual: los agentes del SRI 4.2.1 Funciones de algunos de los agentes que forman parte de un SI Los procesos de innovación y de competitividad son un asunto del territorio, dado que es el entorno donde las políticas y las acciones se definen, implementan y se pueden medir en términos de impacto (Consejo Privado de Competitividad, 2013); así como las relaciones y los vínculos entre ellos, se encuentran inmersos en un marco socioeconómico y cultural común al territorio o la región (BID, 2011). Aunque los territorios presentan condiciones ventajosas dado el principio de cercanía física entre sus actores, esto no basta. El desempeño del sistema depende del funcionamiento de las partes que lo componen (Figura 4-1) y, sobre todo, de la manera como ellas están interconectadas (Montero y Morris, 1999).

Figura 4-1. Intensidad de los agentes en el proceso de I+D+i.

A continuación se describen las funciones de los diferentes agentes que forman parte del SRI.

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

4.2.2 Las instituciones de educación superior (IES): agentes generadores Las universidades son actores clave en el tejido social por su desempeño en actividades de formación y docencia, investigación y vinculación con el entorno socioeconómico (D’Este et al., 2014). En Colombia se integran dentro de una clasificación denominada IES, que comprende las instituciones técnicas profesionales, las instituciones universitarias o escuelas tecnológicas y las universidades (Congreso de Colombia, 1992). Las IES, en el marco de los SRI, impactan mediante los generadores de conocimiento útil al entorno por medio de los procesos de investigación (Figura 4-1) (Castro et al., 2014; Gyekye et al., 2012). Las funciones de docencia y extensión les permiten establecer vínculos productivos con empresas locales para fomentar la asociatividad, la competitividad sistémica y el desarrollo regional (Dabos y Rivero, 2009). Un incremento en la intensidad de la colaboración entre las IES y la empresa implica grandes beneficios para ambas partes, incluyendo más apoyo para la investigación, oportunidades para la innovación, aceleración del ritmo de transferencia tecnológica, aumento en la competitividad y, finalmente, mayor impacto sobre el desarrollo económico regional (BID, 2011). 4.2.3 Los centros de desarrollo tecnológico (CDT): agentes transformadores Los CDT se conciben como una estrategia fundamental de la política de innovación, competitividad y desarrollo tecnológico (Martínez Vela, 2016). Su objetivo es incrementar la productividad y la competitividad de los sectores productivos mediante la promoción de una cultura de innovación

empresarial basada en la cooperación, en las alianzas estratégicas interempresariales y en la gerencia participativa; así construye redes de innovación entre empresas, IES y otras entidades de apoyo al cambio tecnológico (Garay, 1998). En ese esquema de conexión entre los generadores y los explotadores, los CDT son, en algunos casos, modelos de éxito en cuanto a su integración con la estructura académica, de modo que como receptores naturales de las tecnologías generadas en los laboratorios básicos, pueden asumir el desarrollo posterior y puesta en el mercado de un producto (Fundación Botín, 2014) (Figura 4-1). Sin embargo, en muchas ocasiones, la idea de que estos centros trabajen de la mano con las IES no ha sido del todo clara y lo que se ha generado es competencia entre ambos tipos de entidades (MEN, 2015; Salazar, 2015). Para el caso de Colombia, los CDT son definidos de acuerdo con la Resolución 00688 de 2012 (Colciencias, 2012) como organizaciones públicas o privadas, dependientes o independientes, cuyo objeto social es el desarrollo de la investigación aplicada. Asegura que deben ejecutar programas y proyectos de desarrollo tecnológico e innovación, la transferencia de tecnología, la prestación de servicios tecnológicos, la extensión tecnológica, la difusión y el uso social del conocimiento.

4.2.4 La empresa: agentes explotadores Las empresas son esenciales dentro del SI al poner en el mercado los resultados de investigación y concretar la innovación (OCDE y Eurostat, 2005). La interacción de estos agentes con otras empresas e IES puede generar una mayor productividad, nuevos

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

productos y empleos, mayores ingresos y bienestar (OCDE, 2014); en ocasiones también puede ayudar a potenciar las actividades de investigación científica aplicada y la formación de capital humano avanzado por parte de las universidades e institutos de investigación (OECD y LEED, 2015). Como elemento esencial del SI, la empresa decide hasta qué punto se quiere involucrar en el proceso de innovación (Roa and Weintraub, 2013) y debe ser consciente de que allí está la clave de su competitividad y supervivencia (Garay, 1998). La disposición de una empresa para desarrollar actividades e inversiones en ciencia, tecnología e innovación (CTI) puede variar, dependiendo del segmento productivo al que pertenezca, en términos de tamaño, sector, antigüedad y origen de los capitales e, igualmente, en términos de la sofisticación de la demanda que enfrenta, de la identificación de oportunidades en los mercados en que compite, del ambiente macroeconómico y de negocios, entre otros (Chesbrough y Appleyard, 2007; OECD y LEED, 2015). En Colombia, mediante política pública se definieron las empresas altamente innovadoras como «aquellas empresas que demuestren la realización, de manera sistemática, de actividades conducentes a la innovación, a través de procesos establecidos, recursos asignados y resultados verificables» (DNP, 2015), con el objetivo de orientar recursos públicos y privados para potenciar dicha actividad innovadora.

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4.2.5 El gobierno y las políticas: agentes habilitadores El objetivo de la política de innovación es facilitar el funcionamiento del SI, lo

que implica una compleja interacción de oferta y demanda entre muchos actores (Colciencias, 2015a). El sector empresarial, el sistema de educación, el sistema de financiación, la gobernanza y una serie de instituciones deben operar correctamente y estar vinculados de manera eficiente si se quiere lograr un buen funcionamiento del sistema (OCDE, 2014). Según lo anterior, además de contratar servicios y actuar como supervisor del mercado, el gobierno puede cumplir un tercer rol como facilitador y regulador del mismo (ver Figura 4-2 en la próxima pág.); de hecho, el interés público que suscita el actuar como facilitador es que este cataliza el proceso de innovación, lo cual es visto como un factor clave para la viabilidad económica (Klerkx y Leeuwis, 2008b).

4.2.6 Los intermediarios de innovación: bróker tecnológico Debido a la complejidad de los SI, surge la necesidad de contar con entidades intermediarias que establezcan un puente y conecten los diferentes agentes que componen el sistema (Klerkx y Leeuwis, 2008b) a través de funciones conocidas como de intermediación o de bróker tecnológico, gracias a las cuales los demandantes y los oferentes de tecnología interactúan; ellos dirigen y resuelven asimetrías de la información en el mercado del conocimiento como resultado de una comprensión incompleta de la disponibilidad, la fuente, la calidad de los productos y servicios (de parte del comprador), y de las necesidades y requerimientos de los compradores (Partners, 2007), o cuando no existe o no se percibe una adecuada conexión entre agentes, lo que puede suceder por fallas en

el mercado o en la estructura de los SI (Ruiz Castañeda y Robledo Velásquez, 2013). De una forma más concisa, Howells (2006) define el bróker como una entidad que actúa de agente entre dos o más partes en cualquier aspecto del proceso de innovación. Howells (2006) identifica 10 funciones que el bróker puede desarrollar: prospectiva y diagnóstico, exploración y procesamiento de información, procesamiento de conocimiento y su combinación/recombinación, vigilancia e intermediación, pruebas y validación, acreditación, validación y regulación, protección de resultados, comercialización, y evaluación de resultados. Yang y Shyu (2011) suman otras cuatro funciones a las ya identificadas por Howells (2006): análisis de mercado; manejo de propiedad intelectual; explotación de mercados extranjeros; y asesoría en litigios. De

hecho, Lo, Liu, y Wen (2010) afirman que la capacidad más importante de los brókeres es la de negociación, debido a que estos ayudan a discutir las condiciones de transacción tanto del lado de la oferta como del lado de la demanda. En el proceso de transacción, «cambiar» es una condición normal y los brókeres deben lidiar con contingencias o emergencias para llevar a cabo la transacción. La configuración del bróker tecnológico corresponde al desarrollo de funciones tecnológicas propias de un proceso de intermediación; por tanto, en un modelo dinámico de SRI, uno de los agentes mencionados puede desarrollar las funciones relacionadas en la Tabla 4-1. En otros casos, agentes especializados en intermediación se autodenominan brókeres.

Figura 4-2. Sistema Nacional de Competitividad, Ciencia, Tecnología e Innovación. Fuente: (SNCCTI, 2016).

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Tabla 4-1. Funciones y actividades de los intermediarios de innovación Función

Actividad

Prospectiva y diagnóstico

• Prospectiva y previsión • Articulación de necesidades y requerimientos

Exploración y procesamiento de información

• Exploración e inteligencia tecnológica • Selección y filtrado de información

Procesamiento de conocimiento, generación y combinación

• Combinación de conocimiento de diferentes socios • Generación de nuevo conocimiento y recombinación

Comercialización

• Marketing, apoyo y planeación • Redes de venta • Búsqueda de financiación

Vigilancia e intermediación

• Intermediación por medio de negociación • Consultoría contractual

Evaluación de ingresos

• Valoración y evaluación de tecnología

Pruebas y validación

• • • • •

Pruebas, diagnósticos, inspecciones y análisis Prototipado y pilotaje Escalado Validación Ensayo

Acreditación

• Regulación de especificaciones y consultoría • Conformidad según las normas y verificación

Validación y regulación

• Regulación • Autorregulación • Regulación informal y arbitraje

Protección de resultados

• Consultoría en derechos de propiedad intelectual en relación con los resultados de la colaboración • Gestión de propiedad intelectual para clientes

Fuente: adaptado de Munkongsujarit y Srivannaboon (2011).

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En concordancia con lo anterior, este capítulo se orienta a presentar desde una perspectiva regional la distribución de los agentes en el AMVA según la madurez de las funciones que desempeñan (generadores, transformadores, explotadores y habilitadores); además, se analizará cuáles de ellos se constituyen en un intermediario de innovación o bróker.

4.3 Metodología 4.3.1 Diagnóstico y caracterización de los agentes en el AMVA Para entender el SI del AMVA se procedió a identificar y categorizar los agentes según sus roles de la siguiente manera:

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

• a) Inventario de agentes del SRI: para identificar los agentes generadores se analizó el conjunto de instituciones de educación superior (IES) del AMVA reconocidas en el Ministerio de Educación Nacional (MEN) para 2016. Para los explotadores se tuvieron en cuenta aquellas empresas grandes, medianas, pequeñas y micro asentadas en el AMVA y que aparecen en los reportes oficiales del 2014. Para los otros agentes se partió de un inventario realizado por el Centro Tecnológico de Antioquia (CTA) en 2010, denominado Mapa de la Innovación (CTA, 2010), que se actualizó mediante información de los sitios web o llamando a cada entidad. • b) Luego de tener un inventario de los agentes más representativos del SRI, se procedió a caracterizarlos de acuerdo con la función que desempeñan: • Generadores: se realizó una evaluación del grado de madurez respecto a las capacidades de generación de conocimiento y gestión del conocimiento; para ello se evaluaron los procesos de propiedad intelectual, vigilancia tecnológica, transferencia de tecnología, innovación en educación superior. Se utilizó una escala Likert de 0 a 4, donde 0 implica que no desarrolla la función y 4 que la desarrolla y se tiene documentado y evidenciado el proceso. • Transformadores: partiendo de un proceso de categorización realizado por Colciencias en 2016 se identificaron cuáles de los agentes fueron clasificados como CDT. Se incluyeron algunos que no fueron reconocidos, pero que en el ámbito local han demostrado acciones de transformación

de conocimiento y aparecen en el Mapa de la Innovación con dicha función. • Explotadores: se realizó una consulta a las cámaras de comercio que tienen influencia en los municipios del AMVA para identificar las empresas que se encuentran asentadas en el territorio; luego se seleccionaron aquellas que participaron del Pacto por la Innovación (PI) (instrumento definido desde Colciencias y Ruta N como un mecanismo para identificar, formar y financiar proyectos de CTi en las empresas firmantes) y finalmente se analizaron las empresas que siendo firmantes del PI efectivamente desarrollaron acciones de CTi de acuerdo con Ruta N(2015). • Habilitadores: se identificaron las instituciones que desarrollan funciones de habilitación de manera directa o por delegación de alguna del nivel nacional; para eso se analizó el Pacto por la Innovación y el Sistema Nacional de Competitividad. • Función bróker: se definió una escala Likert de 0 a 4 para evaluar el nivel de madurez de las funciones bróker de los agentes de acuerdo con las definidas por Munkongsujarit y Srivannaboon (2011), siendo 0 la menor calificación y 4 la máxima. Se realizó una validación con expertos y se definió una distinción entre los diferentes tipos de agentes (generadores, transformadores, explotadores o habilitadores), y los que además desarrollan funciones bróker. Adicionalmente, para los brókeres se realizó una clasificación según su nivel de madurez respecto a sus capacidades de gestión de CTi en tres niveles: incipiente, en consolidación y consolidado.

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• c) Construcción de mapas de los agentes: se georreferenció, mediante levantamiento del Keyhole Markup Zip–KMZ-, a los agentes generadores, transformadores y a aquellos que forman parte del SRI y desempeñan funciones de bróker. Se construyó una geodatabase y la misma se procesó con los criterios anteriores en el software ArcGis 10.4.

4.4 Resultados y discusión La evolución del SRI del AMVA es paralela a la evolución del SNI colombiano, ya que desde la década de los 90 el país ha venido creando estrategias para dar apoyo al diseño de políticas nacionales en materia de ciencia y tecnología. Colciencias, como principal agente regulador del sistema, ha sufrido cambios que han traído consigo variaciones en sus funciones: fue concebida en sus inicios como un mecanismo de financiación de proyectos de investigación. Hacia el año 1994 fue creada la Subdirección de Innovación y Desarrollo Tecnológico, orientada a consolidar la política nacional de innovación tecnológica (Salazar y et. al, 2013). Actualmente, Colciencias es un departamento técnico nacional con estatus de ministerio (Congreso de Colombia, 2009). Cuenta con un sistema de financiación de proyectos de CTi en el marco del Sistema General de Regalías (SGR) (Congreso de Colombia, 2011) a través del denominado Fondo de Ciencia, Tecnología e Innovación. Desde el año 2012 este fondo recibe el 10 %

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de los recursos provenientes de las regalías nacionales sobre la extracción de recursos naturales no renovables (Bonet y Urrego, 2014). Cabe destacar que en este modelo de financiación se contempla una nueva mirada de región con afinidad productiva, en vez de región por afinidad geográfica (MEN, 2012). En Antioquia se han logrado avances significativos en materia de CTi. Se destaca la creación de algunos agentes como el Comité Universidad Empresa Estado (CUEE), Ruta N y la Dirección de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Gobernación. También se han construido políticas que han dinamizado el Sistema Regional de Innovación y, con ello, la financiación de las actividades asociadas a CTi (ver Figura 4-3). En la actualidad, Medellín, eje del AMVA, cuenta con un sistema de innovación eficiente y dinámico, en el que se destaca el liderazgo de Ruta N, corporación creada en 2009 y reconocida como la agencia local de innovación, que cumple con la función principal de ejecutar el Plan Estratégico de CTi 2011-2021, para transformar la ciudad en «la capital latinoamericana de la innovación». Dicho plan ha alcanzado importantes reconocimientos y logros, como el obtenido en el año 2013, cuando se calificó a Medellín como la más innovadora del mundo, reconocimiento otorgado por Wall Street Journal, Urban Land Institute y Citigroup (OECD y LEED, 2015), y la celebración del VII Foro Urbano Mundial de ONU-Hábitat en 2014.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Figura 4-3. Comportamiento, por tipo de fuente, del gasto en CTi e I+D en Antioquia (2003-2013). Fuente: elaboración propia con base en Gobernación de Antioquia (2013) y datos del SNI (2013).

4.4.1 Agentes generadores Dentro de este capítulo se hace un acercamiento inicial a los agentes generadores, que se detalla en el capítulo 5. Para el año 2016 en el AMVA había registros de 47 instituciones de educación superior (IES), de las cuales 11 corresponden a universidades, 25 a instituciones universitarias o escuelas tecnológicas y 11 a instituciones tecnológicas o de técnica (MEN, 2016). Para el año 2015 se reportaron 690 grupos de investigación; el 94 % de estos estaba en Medellín y el resto estaba distribuido marginalmente en seis de los nueve municipios del AMVA (Colciencias, 2015b). No todas las IES son generadoras de conocimiento: de las 47 instituciones, se identificaron 32 que cuentan con grupos de investigación categorizados por Colciencias, o sea que cumplen con la función de investigación. De ellas, solo la Universidad

EAFIT, la Universidad Pontificia Bolivariana (UPB), la Universidad de Antioquia (UdeA), el Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM), la Universidad de Medellín (UdeM), y la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) presentan avances en actividades de gestión de propiedad intelectual, transferencia de tecnología, vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva, e innovación en educación, condiciones necesarias para que el conocimiento sea generado y posteriormente trasferido al SRI (Nuchera, 2008). El grado de madurez se calificó, como aparece en la metodología, por medio de encuestas realizadas a voceros de estas instituciones (se presenta en la Figura 4-4). Es de resaltar que el papel de un agente generador dentro de un SRI depende de la capacidad de generar conocimiento, y dicho conocimiento debe ser útil al sistema.

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

4.4.2 Agentes transformadores Para el caso del AMVA, los agentes transformadores han alcanzado un alto grado de especialización en sectores como el energético, el farmacéutico, de gestión ambiental, entre otros, convirtiéndose algunos en referencia nacional e internacional. Colciencias, en el marco de un proceso de reconocimiento de dichos centros, desarrolló una convocatoria en 2016, en la cual se evalúan tres pilares: planeación, capacidad y producción de actividades y productos de CTi (Colciencias, 2013). Los CDT reconocidos para el AMVA fueron (Colciencias, 2016): • Corporación Centro de Ciencia y Tecnología de Antioquia. • Corporación Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico del Sector Eléctrico (Cidet). • Fundación Intal. Instituto de Ciencia y Tecnología Alimentaria. Esto no excluye a las otras entidades que buscan el desarrollo tecnológico en el AMVA y presentan avances significativos, según lo reportado en el Mapa de la Innovación (CTA, 2010): Figura 4-4. Mapa de la distribución de los agentes generadores y su nivel de madurez frente a la función de generación de conocimiento.

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Como se observa en la Figura 4-3, el 81 % de las IES se encuentra en Medellín, así como el 100 % de las que cumplen con un nivel consolidado en generación de conocimiento; ello implica que como SRI existe una fuerte concentración geográfica que, para Ferreira et al. (2015), es una condición normal en la consolidación de sistemas de innovación. Sin embargo, desde la política pública, dicha concentración debe corregirse mediante mecanismos de transferencia e irrigación de externalidades positivas a toda la región.

• Alianza Regional en Tecnologías de la Información. • Centro de Investigación e Innovación en Energía (CIIEN). • Jardín Botánico de Medellín Joaquín Antonio Uribe. • Corporación Intersoftware. • Corporación Eco Eficiente (ECO). • Corporación Calidad.

• Corporación Centro de la Ciencia y la Investigación Farmacéutica. • Corporación Centro de la Investigación y Desarrollo de la Industria. • TecnoParque SENA Medellín. • Promotora de proyectos Biomédicos (Vitalmed). • Fundación Parque Tecnológico del Software de Antioquia. • Instituto para la Exportación y la Moda (Inexmoda). • Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria.

4.4.3 Agentes explotadores El papel de las empresas como agentes explotadores en el marco de un SRI es fundamental; sin embargo, no todas lo cumplen, pues deben integrar los procesos de CTi como elemento medular para su competitividad. Según la CCMA (2015), el AMVA tiene asentadas en su territorio 101.396 empresas, de las cuales solo 1.700 han declarado la innovación como un instrumento de competitividad por medio del PI; de estas, 208 han realizado acciones orientadas a la adquisición de capacidades en innovación, como se presenta en la Tabla 4-2. Este balance de empresas con vocación innovadora puede parecer pequeño frente al total; sin embargo, hasta hace 10 años solo algunas de las empresas grandes y muy pocas de las medianas declaraban interés en la innovación como herramienta de agregación de valor (DANE, 2015).

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Tabla 4-2. Empresas (agentes explotadores) del AMVA y proporción con vocación innovadora Estructura empresarial Estructura empresarial por tamaño Estructura empresarial por tamaño vinculada al PI

Total de empresas

Micro

Pequeña

Mediana

Grande

101.800

88 %

208

20 %

34 %

27 %

20 %

Fuente: elaboración propia con base en dato de CCMA (2015), Ruta N (2015).

En la Figura 4-5 se presentan las 208 empresas que participaron del PI y declararon la destinación de un porcentaje de sus ventas a estos procesos. De manera similar a los generadores, la distribución geográfica de los explotadores con perfil innovador tiene una fuerte concentración en Medellín, mientras que los otros nueve municipios cuentan con muy pocas de estas empresas. Dicha distribución obedece a una

tendencia de agrupamiento para generar de manera directa o indirecta clúster de empresas innovadoras (Ferreira et al., 2015). Una de las causas es la política particular de la ciudad enfocada al fortalecimiento de las capacidades de innovación, el perfil de mediana y gran empresa asentada en su territorio, y la tendencia a la concentración de la productividad (Angulo et al., 2013).

Figura 4-5. Mapa de la distribución de los agentes explotadores con perfil innovador del SRI por tamaño empresarial.

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4.4.4 Agentes habilitadores El agente habilitador está representado por entidades de carácter público, en su mayoría. Para el caso del AMVA se identifican nueve agentes habilitadores (Tabla 4-3) que cumplen funciones desde la colocación de recursos hasta brindar acompañamiento y herramientas técnicas para

consolidar la innovación empresarial. En el AMVA también hacen presencia las entidades del orden nacional, que en muchos casos delegan en las instituciones locales responsabilidades o recursos para su administración.

Tabla 4-3. Agentes habilitadores con presencia directa en el AMVA Ruta N, Centro de Innovación y Negocios de Medellín

Es un centro de innovación y negocios del Municipio de Medellín, EPM y UNE, que potencia nuevos negocios basados en el conocimiento, con participación internacional, a través del fomento, el desarrollo y el fortalecimiento del ecosistema de ciencia.

Dirección de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Gobernación

Es la dirección encargada de diseñar, planear y ejecutar políticas, planes, programas y proyectos orientados a fortalecer las capacidades científicas, tecnológicas y de innovación de las empresas y municipios del departamento de Antioquia, con el fin de lograr un territorio con mayor competitividad y productividad.

Comité Universidad Empresa Estado (CUEE)

Es un espacio que facilita la sinergia de voluntades y conocimientos de empresarios, directivos y delegados de universidades, gremios y gobierno local y regional para la formulación de agendas de trabajo en temas de I+D+i en el departamento de Antioquia, que permitan plantear acciones para mejorar la productividad y la competitividad de los sectores productivos estratégicos.

Programa Medellín Digital

Es un programa liderado por la Alcaldía de Medellín, con el apoyo del Ministerio de las TIC y de UNE, que busca fomentar y facilitar el buen uso de las tecnologías de información y comunicación en las diferentes comunidades

Parque del Emprendimiento, Programa Gestión Tecnológica

Es una iniciativa de la Alcaldía de Medellín y la Universidad de Antioquia creada en 2006; propende hacia el fomento de la cultura emprendedora y el apoyo a la creación de empresas con alto valor agregado a partir de las oportunidades de negocio, los resultados de investigación y la actividad académica.

Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA)

Sus actividades en cuanto a CTi se enmarcan en el programa Sennova y se centran en el apoyo a la creación de empresas, la formación en áreas con ventaja para competir, y la entrega de recursos técnicos y económicos a empresas para desarrollar proyectos de base tecnológica.

Caja de Compensación Familiar de Antioquia (Comfama)

Es una empresa social de carácter privado, autónoma, vigilada por el Estado colombiano. Ha liderado procesos como Ciudad E, enfocado al fortalecimiento del emprendimiento en la ciudad de Medellín y acciones de fortalecimiento empresarial.

Cámara de Comercio de Medellín para Antioquia

Es una organización privada, gremial, con ordenamiento legal, dedicada a la prestación de los servicios que requieren los empresarios. Lidera para Antioquia el programa Pactos por la Innovación.

Comfenalco

Es una institución que dedica su quehacer a prestar de forma integral los servicios correspondientes a los regímenes de compensación familiar. Fuente: Mapa de la Innovación de Medellín (CTA, 2010).

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4.4.5 Los brókeres en el AMVA En la Figura 4-6 se pueden identificar 55 agentes que declaran el desarrollo de alguna de las funciones bróker respecto a las características descritas por Howells (2006) y la percepción de su nivel en cada una de las áreas. Luego del ejercicio con expertos y encuestas telefónicas se

identificaron 22 instituciones que desempeñan las funciones bróker en el SRI del AMVA con un nivel de madurez en consolidación o consolidado. Ello puede ser una de las explicaciones de la capacidad que tiene el AMVA como SRI para la gestión y ejecución de recursos en diferentes temáticas relacionadas con CTi.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

4.4.6 Estructura del SRI en el AMVA De la caracterización se puede encontrar que el AMVA cuenta con presencia de todos los agentes característicos de un SRI (Montero y Morris, 1999); el nivel de madurez entre perfiles de los agentes es disímil en cuanto a especialización y madurez; sin embargo, es suficiente y presenta las condiciones para evolucionar y consolidar un territorio basado en conocimiento. Frente al componente de espacialización, se encuentra que el AMVA tiene un territorio de 779,63 K2 y Medellín, con un área de 380,64 K2 (49 %), concentra el 100 % de los generadores en un grado de madurez consolidado (Figura 4-5); el 66 % de los agentes transformadores reconocidos por Colciencias (Colciencias, 2016); el 77 % de los agentes explotadores que forman parte del Pacto por la Innovación (CCMA, 2015; Ruta N, 2015) y el 86 % de los agentes que cumplen con función bróker (Figura 4-6). Lo anterior demuestra que Medellín por sí sola tiene todas las condiciones de SRI; sin embargo, la responsabilidad como AMVA de irradiar los beneficios y las capacidades al resto de los municipios es un elemento que debe aparecer explícito en la política regional. De igual manera, al contar con un SRI del AMVA, las ventajas competitivas y comparativas se pueden potenciar al apalancar como región los beneficios de procesos organizados de CTi y diluir externalidades negativas.

4.5 Conclusiones

112

Figura 4-6. Mapa con la distribución de los agentes con funciones de bróker del SRI.

La identificación de los agentes, junto con la georreferenciación de los mismos, permite concluir que existe una concentración física de estos en Medellín como ciudad núcleo; adicionalmente, la medición de las funciones bróker evidencia que los agentes están incorporando a sus funciones con mayor intensidad las relacionadas con intermediación; por otro lado, el nivel de madurez de los brókeres hallado permite inferir que el SRI del AMVA aún está consolidando las condiciones para el desarrollo de los procesos propios de un SI. Agentes generadores: para un territorio como el AMVA contar con 47 IES es significativo frente a la posibilidad de generación de conocimiento útil para el SI; sin embargo, que solo seis instituciones tengan un nivel de madurez consolidado implica un reto para los agentes, en cuanto a la capacidad de generar conocimiento y que dicho conocimiento se articule al SI.

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Agentes explotadores: en una economía de conocimiento como la que busca consolidar el AMVA es fundamental la integración empresarial a los SI, que solo el 0,2 % de las empresas hayan consolidado esfuerzos en innovación se traduce en un llamado para el fortalecimiento de la política de CTi hacia la empresa y del papel que tienen los brókeres como facilitadores de dicha conexión. Finalmente, los brókeres pese a ser considerados como agentes clave dentro de los SI, se enfrentan a diversas dificultades como la ambigüedad de funciones, la invisibilidad de su contribución, la dificultad para medir su impacto, el entorno socioeconómico que los rodea, entre otros.

Es indispensable plantear mecanismos que mejoren la pertinencia de la investigación en relación con las necesidades sociales y económicas de los países, las regiones y las empresas, y es ahí donde deben construirse no sólo políticas a nivel gubernamental sino también empresarial. Esta función la debe asumir el Estado que, según Ávalos (1990), es quien debe actuar como el gestor del ambiente dentro del que se mueven los diferentes agentes del proceso de innovación, asumiendo la responsabilidad de generar contextos dentro de los cuales se tomen las decisiones asociadas al desarrollo tecnológico (Castellanos Domínguez, 2007).

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CAPITULO 5

LO S G E N E R A D O R E S DE CONOCIMIENTO DENTRO DE LOS SISTEM AS REGION ALES DE INNOVACIÓN: ESTUDIO DEL CASO DEL ÁREA METROPOLITANA DEL VALLE DE ABURRÁ

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

Jhon Fredy Escobar Soto Carlos María Fernández Jardón Indy Bibiana Bedoya

Resumen La generación y la apropiación de conocimiento y la incorporación del mismo a procesos de desarrollo tecnológico y soluciones sociales son algunos de los grandes retos de las economías en crecimiento. El primer elemento, la generación de conocimiento, recae en la universidad y, en dicho contexto, el capítulo desarrolla un perfil de las universidades e instituciones de educación superior (IES) del Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA) con base en criterios de ventajas comparativas identificadas en varios rankings mundiales de calidad universitaria, y propone un conjunto de variables que, luego de ser analizadas mediante técnicas estadísticas, son agrupadas para encontrar clústeres de perfiles de universidades producto de esas ventajas. Como resultado se encontraron tres clústeres universitarios en el AMVA.

Palabras clave Instituciones de educación superior (IES), clúster de universidades, Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación (SCTi).

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L o s g e n e r a d o re s d e c onocimiento dentro de los sistemas regionales de in n ova c i ó n : e s t u d i o d el ca so del Área Metropolita na del Valle de A burrá

5.1 Introducción Un Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación (SCTi) requiere tres elementos fundamentales para su consolidación: (i) recurso humano que entienda y desarrolle ciencia y tecnología (Colciencias, 2015a), (ii) infraestructura tecnológica que dé soporte a ese capital humano en la realización de sus investigaciones, expresado en laboratorios, equipos, herramientas, bases de datos, ordenadores, entre otros (Darío y Amaya, 2011), y (iii) un esquema de financiación público-privado que solvente los gastos en que se debe incurrir para lograr esos desarrollos (D’Este et al., 2014). En Colombia, la política pública se orienta a fortalecer el SCTi (Colciencias, 2015b); sin embargo, el sistema nacional presenta falencias en los tres elementos expuestos al no contar con las condiciones necesarias para consolidarlo. Una de las principales carencias detectadas está en el recurso humano formado para la ciencia (Castro et al., 2014), lo que lleva a cuestionar el desempeño de las universidades y demás instituciones de educación superior (IES) como agentes generadores de conocimiento. En el contexto de las IES, comúnmente la innovación es asociada con la introducción y adopción en el mercado de un producto o servicio resultado de la investigación 128

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

desarrollada por investigadores de la institución. Otras veces las universidades se declaran como «innovadoras» cuando lanzan un nuevo programa de formación o a partir de la innovación en sus currículos (Dabos y Rivero, 2009). Sin embargo, las IES deben concebir y abordar la innovación en un sentido más amplio, de manera sistémica y sistemática, impactando de manera real y positiva su entorno (Salmi, 2009). Entre las IES existen diferencias que a simple vista no son observables: unas provenientes del enfoque de la formación, otras de la fuente de recursos de financiación, algunas de la producción de conocimiento, otras del desarrollo de consultoría de la mano de la empresa, del perfil de los docentes o grupos de investigación con que cuentan. Todo lo anterior genera diferencias en el enfoque y destinación de los recursos de las IES y, por ende, en los productos resultado de su desempeño. Es por esto que el capítulo presenta un perfil de los generadores de conocimiento (IES) así como una agrupación producto del análisis estadístico de variables reportadas en diferentes bases de datos que se consideran como impulsoras de generación de conocimiento.

5.1.1 La generación de conocimiento Al finalizar la Segunda Guerra Mundial y luego de un proceso de consolidación de las naciones y de la recuperación europea, autores como Bell (1999), buscando explicar el concepto de cambio tecnológico propuesto por Schumpeter (1934) y desarrollado por Ruttan (1959), identifican un responsable para dicho cambio: el conocimiento, y por tanto, son enfáticos en señalar una nueva era postindustrial basada,

precisamente, en el conocimiento como eje principal de la sociedad y la estructura central de la nueva economía. De acuerdo con Jaramillo (2008), el recurso humano es el punto de partida para el crecimiento, la equidad y el desarrollo mediante la vinculación de la ciencia a la competitividad a través de los procesos de innovación. Con una formación de alto nivel se logra generar conocimiento transferible (Nuchera, 2008). La relación entre el capital humano con el nivel de formación requerido y el desarrollo tecnológico depende de la interacción entre la educación y la investigación, la primera como proceso de aprendizaje, y la segunda como proceso de adaptación y generación (DNP, 2008). Para cumplir con la interacción sinérgica de la educación y la investigación es fundamental asociar a los procesos de investigación programas de formación de posgrado, tanto maestrías como doctorados (Coriat, 1997). En dicho sentido se destaca el papel de la universidad en la formación de recurso humano y en la generación de conocimiento por medio de los procesos de investigación. También se destaca la alineación de los sistemas de medición de la calidad universitaria, los cuales presentan como eje la producción de conocimiento y el papel que cumplen los investigadores en el mismo.

5.1.2 La generación de conocimiento en Colombia Un requisito para lograr el impulso de una economía basada en el conocimiento es contar con personal calificado en los más altos niveles (Salmi, 2009), factor en el que Latinoamérica, y Colombia en particular,

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presenta déficit (Figura 5-1), ya que en los países basados en conocimiento el recurso humano calificado redunda directamente en la capacidad que tiene el sistema para generar conocimiento y productos de desarrollo técnico (Castro et al., 2014; Gyekye et al., 2012). En Colombia el panorama no es muy

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

optimista (Acosta y Celis, 2014): mientras en el país se gradúan siete doctores al año por millón de habitantes, en países basados en conocimiento la cifra es muy superior; por ejemplo, en Estados Unidos y en Reino Unido se titulan 156.259 doctores cada año, respectivamente.

Figura 5-1. Número de doctores graduados por millón de habitantes 2000-2013 para América Latina y el Caribe, y algunos países de la región. Fuente: RICYT, 2015.

Un SNI de una economía de conocimiento se basa en la capacidad que tiene de integrar los resultados científicos expresados en artículos indexados, productos tecnológicos útiles, patentes y otros mecanismos de protección al mercado (Romer, 1990). El caso latinoamericano y del Caribe muestra una producción marginal y, para el caso de Colombia, poco representativa en el ámbito científico (Figura 5-2).

Figura 5-2. Comportamiento de la producción científica y tecnológica de Colombia.

130

Fuente: a) artículos publicados en revistas científicas para 11 países en el periodo 1996- 2015 (Scimago Lab, 2016). b) Patentes otorgadas a residentes en cinco países latinoamericanos, incluido Colombia, durante el periodo 2000-2013 con base en datos de RICyT (2014) y SIC (2016).

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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En cuanto al uso del conocimiento, expresado como el número anual de patentes, la posición de Colombia es baja aún en el escenario latinoamericano, ya que no supera las 153 patentes en 2013, frente a países como Brasil, que registra 729 para el mismo periodo. En el ámbito mundial, Colombia se encuentra en la séptima posición entre un grupo de 10 países denominado de ingresos bajos y medianos (OMPI, 2015). Es por esto que para afrontar el reto de un «país de conocimiento», y coincidiendo con Sánchez-Torres et al., (2007), los retos a los que debe enfrentarse el SNCT son la construcción de conocimiento y el desarrollo de capacidades para transformar el conocimiento generado en tecnologías que soporten la innovación y la competitividad, así como la protección y el uso de los mismos por medio de patentes de alcance local e internacional.

5.1.3 Los sistemas de categorización universitaria. Los rankings mundiales Para Misas Arango (2004), la calidad universitaria es un criterio complejo desde las perspectivas de comparación, medición, estandarización y publicación. Es por esto que identificar un ranking único para la medición de la calidad universitaria no es simple, y mucho menos para países como Colombia, donde la presencia de las universidades de talla mundial es escasa. Para

132

Clarke (2002), la discusión se centra en la gran cantidad de indicadores, ya que se detecta alta correlación entre ellos. También se identifica que los indicadores no son válidos en la medida que no son aplicables para todas las instituciones; por lo que la autora recomienda hacer rankings diferentes respecto al área de conocimiento y al público objetivo. Colombia es un país con pocos reportes en los índices más importantes; por esto es fundamental construir criterios propios y desarrollar procesos de especialización en conocimientos, con miras al reconocimiento mundial, sin desconocer los mecanismos de calidad establecidos por el mismo país (CNA, 1998). A continuación se presentan algunos índices de categorización, desde el más exigente hasta el más amplio y con un enfoque de presencia en la web. Shanghai Academic Ranking of World: uno de los principales índices globales de categorización de universidades (Torres-Salinas et al., 2011). Emplea cuatro criterios: calidad de la docencia, calidad del profesorado, producción investigadora y rendimiento per cápita (Tabla 5-1). Ninguna IES colombiana aparece reportada entre los primeros 500 lugares de este índice. Esto muestra que Colombia como generadora de conocimiento tiene muy poco impacto de carácter mundial, al igual que casi toda América Latina.

Tabla 5-1. Criterios, indicadores y sus valores del Ranking de Shanghai Academic Ranking of World Criterio Calidad de la docencia

Calidad del profesorado

Producción investigadora

Rendimiento per cápita

Indicador

Valor

Antiguos alumnos de una institución con Premio Nobel y Medalla Fields.

10 %

Profesores de una institución que han obtenido Premio Nobel y Medalla Fields*.

20 %

Investigadores con alto índice de citación en diversas materias

20 %

Artículos publicados en Nature y Science.

20 %

Artículos indexados en Science Citation Index - Expanded y Social Science Citation Index.

20 %

Rendimiento académico per cápita de una institución.

10 %

* Para instituciones especializadas en humanidades y ciencias sociales no se considera el criterio N&S y el valor se redistribuye entre los demás indicadores de forma proporcional. Fuente: Shanghai Ranking Consultancy (2016a).

Aunque se han realizado ejercicios basados en el Shanghai Academic Ranking of World para Latinoamérica (Docampo, 2015), las universidades colombianas siguen mostrando resultados bajos, con 27 IES entre las 407 incluidas para la región. De las que tienen sede en Antioquia están la Universidad Nacional de Colombia, la Universidad de Antioquia, la Universidad Pontificia Bolivariana, la Escuela de Ingeniería de Antioquia, la Universidad Eafit, la Universidad Ces y la Universidad de Medellín. Un segundo ranking importante en el mundo académico es el de SCImago-Institutions Rankings (SIR) (Scimago Lab, 2016), desarrollado por el grupo de investigación SCImago LAB como un recurso para la evaluación de universidades y de instituciones de investigación científica de todo el mundo que genera información de rankings con el fin de analizar los resultados de investigación utilizando la base de datos Scopus. En la edición 2016, este

ranking clasifica instituciones académicas que realizan investigación, ordenadas por un indicador compuesto que combina, a su vez, tres grupos de indicadores basados en investigación, innovación e impacto social, medidos por la visibilidad de su web, como se detalla en la Tabla 5-2. Dichas instituciones se han seleccionado con un único criterio: tienen que ser instituciones universitarias o de investigación con más de 100 artículos publicados e incluidos en la base de datos Scopus. En la edición 2016, en el mundo se han clasificado 5.147 instituciones, de las cuales, 2.894 corresponden al sector de educación superior. Para Colombia se reportan 19 instituciones ubicadas en el rango global entre las posiciones 563 y 681. De ellas, tienen presencia en Antioquia la Universidad Nacional de Colombia, la Universidad de Antioquia, la Universidad Eafit, la Universidad Pontificia Bolivariana y el Hospital Pablo Tobón Uribe.

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Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

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Tabla 5-2. Criterios y pesos de la metodología para el SCImago-Institutions Rankings, 2016 Criterio

Indicador

Investigación

Innovación

Apropiación social

Peso

Excelencia con liderazgo

13 %

Impacto normalizado

13 %

Publicaciones en Scopus

Representatividad de los investigadores

Scientific Leadership

International Collaboration

Publicaciones en Cuartil 1

Excelencia

Impacto en conocimiento

25 %

Impacto tecnológico

Enlaces al dominio institucional

15 %

Tamaño de la web

Dicha metodología es altamente incluyente y permite identificar valores locales, como lo exponen Serrano Mascaraque et al., (2010), ya que incluye criterios de facilidad para que todas las personas puedan percibir, entender, navegar e interactuar con la web y, sobre todo, con los contenidos producto de la generación del conocimiento reportado en Google Académico (Campos et al., 2014; Google, 2016; Hilera et al., 2013). De igual manera, el ranking analiza un criterio de excelencia con base en Scimago (Cybermetric, 2016) y el índice H, que se basa en la correlación que hay entre la productividad de un investigador y el éxito que aprecian sus pares por medio de la citación (Túñez López, 2013).

5.1.4 Las instituciones de educación superior (IES) en Colombia y el AMVA: agentes generadores Las IES son actores clave que tradicionalmente han cumplido las funciones de docencia, investigación y extensión. Además

Fuente: Scimago Lab (2016).

Un tercer ranking es el Web de Universidades (Cybermetric, 2016), en el que aparece un reporte de casi todas las universidades colombianas, mediante los criterios presentados en la Tabla 5-3.

se ha definido un cuarto rol que les permite establecer vínculos productivos con empresas locales para fomentar la asociatividad, la competitividad sistémica y el desarrollo regional (Dabos y Rivero, 2009). La política de ciencia, tecnología e innovación (CTi) de Colombia tiene como uno de sus propósitos el aumento en la cantidad y la calidad de la producción científica y para esto ha buscado la especialización y la orientación de las acciones de conocimiento por parte de las universidades como generadoras del mismo (Colciencias, 2015b). Paralelamente, el sistema universitario del país contempla dentro de los criterios de calidad la producción científica (CNA, 1998); sin embargo, los resultados del país, si bien muestran una mejora significativa en los últimos 10 años, siguen siendo pobres (Colciencias, 2015b). En Colombia, el sistema educativo superior está estructurado por la Ley 30 de 1992 (Congreso de Colombia, 1992) y define tres tipologías de IES (Tabla 5-4).

Tabla 5-3. Criterios, indicadores y sus valores del Ranking Web de Universidades

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Criterio

Indicador

Valor

Impacto

El número total de páginas web alojadas en el dominio principal de la universidad (incluyendo todos los subdominios y directorios), obtenido del mayor motor de búsqueda comercial (Google).

50 %

Presencia

Los datos de visibilidad (enlaces y dominios enlazantes) se obtienen de los dos proveedores más importantes de esta información: Majestic SEU y Ahrefs.

16,6 %

Apertura

Tiene en cuenta el número total de ficheros ricos (pdf, doc, docx, ppt), publicado en sitios web, tal como se recogen en el motor de búsqueda Google Académico (Google Scholar).

16,6 %

Excelencia

Artículos académicos publicados en revistas internacionales de alto impacto comprendidos entre el 10 % más citado en sus respectivas disciplinas científicas. El proveedor de datos (grupo Scimago) suministra valores para más de 5.200 universidades. Fuente: Cybermetric (2016).

16,6 %

Tabla 5-4. Organización de las IES en Colombia, según su finalidad y tipos de programas académicos ofrecidos Tipo de IES

Finalidad

Programas

Instituciones técnicas profesionales

Ofrecer programas de formación en ocupaciones de carácter operativo e instrumental y de especialización en su respectivo campo de acción.

Formación en ocupaciones, profesiones o disciplinas, programas de especialización.

Instituciones universitarias o escuelas tecnológicas

Llevar a cabo programas de formación en ocupaciones, programas de formación académica en profesiones o disciplinas y programas de especialización.

Formación en ocupaciones, profesiones o disciplinas, programas de especialización, maestrías*, doctorados* y postdoctorados*. *Se requiere autorización del Consejo Nacional de Acreditación y Calidad (CNA).

Universidades

La investigación científica o tecnológica. La formación académica en profesiones o disciplinas, y la producción, desarrollo y transmisión del conocimiento y de la cultura universal y nacional.

Formación en ocupaciones, profesiones o disciplinas, programas de especialización, maestrías, doctorados y postdoctorados.

Fuente: elaborado con base en la Ley 30 de 1992 (Congreso de Colombia, 1992).

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5.2 Metodología

136

Se realizó un inventario de IES. Para identificar los agentes generadores se analizó el conjunto de instituciones de educación superior (IES) del AMVA reconocidas en el Ministerio de Educación (MEN) para 2016 que contaran con doctores en su planta de personal, como un criterio necesario para la generación de conocimiento. Con base en los criterios de los tres rankings analizados se identificaron en fuentes oficiales (estadísticas del sector público, bases de datos nacionales e internacionales) las variables que correspondan a criterios de calidad y generación de conocimiento: perfil docente y matrículas por los diferentes grados académicos; de la investigación y producción científica expresada en términos de número y categoría de los grupos de investigación, las publicaciones científicas, el índice H de los investigadores de la institución, las revistas que posee y el impacto de estas; y la transferencia de conocimiento al medio, identificando los productos de propiedad y protección del conocimiento. Los análisis estadísticos se hicieron de acuerdo con las técnicas definidas por F-Jardon y Martos (2011) en tres momentos: a) agrupación de las variables que caracterizan cada posible factor de generación de conocimiento; b) análisis de componentes principales con el objetivo de identificar agrupaciones estadísticas distintas a las predefinidas por el equipo de investigación; c) identificación de los grupos de instituciones a partir de un análisis conglomerado de K-medias, con una posterior agrupación por clústeres de las variables seleccionando aquellos conglomerados que compartan un alto grado de afinidad, teniendo en cuenta el componente del valor más positivo como

primer criterio; posteriormente se tomó el segundo valor más positivo.

Tabla 5-5. Posición de las IES del AMVA en cuatro rankings mundiales, 2016

IES

5.3 Resultados y discusión 5.3.1 Identificación y selección de las universidades Para el año 2016 en el AMVA había registros de 47 instituciones de educación superior (IES), de las cuales, 11 corresponden a universidades, 25 a instituciones universitarias/ escuelas tecnológicas y 11 a instituciones tecnológicas o de técnica profesional (MEN, 2016). Paralelamente, en 2015 se reportaron 690 grupos de investigación, de los cuales, el 94 % está en Medellín y el resto está distribuido en seis de los nueve municipios del AMVA (Colciencias, 2015c). No todas las IES son generadoras de conocimiento: de las 47 se identificaron 28 con doctores vinculados en su planta de personal (MEN, 2016). De las 28 IES seleccionadas, seis aparecen en el Shanghai Academic Ranking of World y en el Shanghai Ranking Expanded. En el SCImago-Institutions Rankings son reportadas cuatro. En el Ranking Mundial Web aparecen las 28, en posiciones que van desde la 598 (Universidad Nacional de Colombia) hasta la 24.420 (Corporación Universitaria de Ciencia y Tecnología de Colombia) (Tabla 5-5). En la Tabla 5-5 se muestra la posición mundial de las IES del AMVA. Esto no implica que ser incluido en el Ranking Mundial Web sea un criterio de calidad. Las universidades colombianas de mejor calidad no aparecen en las primeras 500 posiciones. Lo más importante de este ranking es la presentación de resultados por país y región, que lo convierte en una herramienta poderosa a la hora de definir políticas locales.

Nombre de la institución de educación superior

Ranking SCImagoMundial Institutions Web Rankings

Shanghai Academic Ranking of World

Shanghai Ranking Expanded universidades

UNAL

Universidad Nacional de Colombia

598

570

848

UdeA

Universidad de Antioquia

895

598

1001-1250

UPB

Universidad Pontificia Bolivariana

1532

677

>3000

255-313

EAFIT

Universidad Eafit

2045

676

>3000

314-363

UdeM

Universidad de Medellín

2990

>3000

364-407

CES

Universidad CES

3642

>3000

364-407

ITM

Instituto Tecnológico Metropolitano

3967

4287

4831

5.612

Uniminuto EIA UCC

Corporación Universitaria Minuto de Dios Universidad Escuela de Ingeniería de Antioquia Universidad Cooperativa de Colombia

CUL

Corporación Universitaria Lasallista

5.763

UNAC

Corporación Universitaria Adventista

6.591

FUNLAM

Fundación Universitaria Luis Amigó

9.337

UCN

Fundación Universitaria Católica del Norte

9.466

PJIC

Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid

9.631

IUE

Institución Universitaria de Envigado

10.092

USB

Universidad de San Buenaventura

10.610

UCO

Universidad Católica de Oriente

11.020

CUR

Corporación Universitaria Remington

11.205

LUCMA

Colegio Mayor de Antioquia

11.711

Unaula

Universidad Autónoma Latinoamericana

12.334

Ceipa

Fundación Universitaria Ceipa

13.827

Tecnológico de Antioquia

14.921

Esumer

Fundación Universitaria Esumer

15.501

FUAA

Fundación Universitaria Autónoma de las Américas

15.800

Escolme

Fundación Escuela Colombiana de Mercadotecnia

16.535

IUSH

Institución Universitaria Salazar y Herrera

17.051

CUCTC

Corporación Universitaria de Ciencia y Tecnología de Colombia

24.420

Fuente: elaborado con base en datos de Cybermetric (2016); Docampo (2015); Scimago Lab (2016); Shanghai Ranking Consultancy (2016b).

137

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

L o s g e n e r a d o re s d e c onocimiento dentro de los sistemas regionales de in n ova c i ó n : e s t u d i o d el ca so del Área Metropolita na del Valle de A burrá

5.3.2 Identificación y selección de variables Partiendo de los indicadores definidos por los rankings analizados y de las bases de datos encontradas se seleccionaron 30 variables (Tabla 5-6), que se organizaron en tres grupos: 1. Procesos de docencia: se identificaron variables de perfil docente y matrículas por los diferentes grados académicos (MEN, 2016). 2. Investigación y producción científica:

en dicho grupo se identificaron variables asociadas al perfil de los grupos de investigación, las publicaciones científicas, las revistas que posee la institución y el impacto de estas. Publicaciones por medio de las citaciones y del índice H de los investigadores de la institución (Colciencias, 2016, 2015d; Elsevier, 2016; Google, 2016; SciELO, 2016). 3. Transferencia de conocimiento al medio: identificando los productos de propiedad y protección del conocimiento (SIC, 2016).

5.3.3 Procesamiento estadístico Buscando identificar componentes que expliquen la configuración de las correlaciones de un grupo amplio de variables, se realizó el análisis factorial (Cuadras, 2007) para los grupos definidos (asociado a los procesos de docencia, investigación y producción científica y transferencia de conocimiento al medio); y posteriormente se realizó para todas las variables (Figura 5-3).

Tabla 5-6. Variables identificadas y analizadas Variable

138

Nombre

Variable

Nombre

DocPhD

Docentes con doctorado

DIO

Diseño industrial otorgado

DocEsp

Docentes con especialización

RevA1

Revistas tipo A1

DocMSc

Docentes con maestría

RevA

Revistas tipo A

DocProf

Docentes con profesionalización

RevB

Revistas tipo B

DocTcnlg

Docentes con tecnología

RevC

Revistas tipo C

MatPreg

Matriculados pregrado

Scopus

Artículos en Scopus

MatTcnlg

Matriculados tecnologías

NoProy

Número de proyectos de investigación, con un promedio de 33.000 US por año.

MatMSc

Matriculados maestría

GCA1

Grupos de investigación categoría A1

MatEsp

Matriculados especialización

GCA

Grupos de investigación categoría A

MatPhD

Matriculados doctorado

GCB

Grupos de investigación categoría B

PtS

Patentes solicitadas

GCC

Grupos de investigación categoría C

PtO

Patentes otorgadas

GCD

Grupos de investigación categoría D

MUS

Modelos de utilidad solicitado

GSCHC

Google Scholar Citación

MUO

Modelos de utilidad otorgado

HIN

Índice H

DIS

Diseño industrial solicitado

CIT

Citas Scielo

Fuente: DocPhD, DocEsp, DocMSc, DocProf, DocTcnlg, MatPreg, MatTcnlg, MatMSc, MatEsp, MatPhD con base en MEN (2016). PtS, PtO, MUS, MUO, DIS, DIO con base en SIC (2016). RevA1, RevA, RevB, RevC con base en Colciencias (2015d). Scopus basada en Elsevier (2016). NoProy; GCA1; GCA; GCB; GCC; GCD basado en Colciencias (2016). GSCHC; HIN basado en Google (2016) y CIT basado en SciELO (2016).

Figura 5-3. Agrupación por componentes principales para los grupos de variables analizadas. a) Componentes en espacio rotado para variables asociadas a docencia. b) Componentes en espacio rotado para variables asociadas a investigación y producción científica. c) Componentes en espacio rotado para variables asociadas a transferencia de conocimiento al medio. d) Componentes en espacio rotado para todas las variables. Fuente: elaboración con base en datos de Colciencias (2016, 2015d); Elsevier (2016); Google (2016); MEN (2016); SciELO (2016); SIC (2016).

139

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

L o s g e n e r a d o re s d e c onocimiento dentro de los sistemas regionales de in n ova c i ó n : e s t u d i o d el ca so del Área Metropolita na del Valle de A burrá

En la Figura 5-3 a) se pueden observar dos componentes de las variables asociadas a los procesos de docencia: el primero que integra las variables DocPhD, DocMSc, DocProf, DocEsp, DocTcnlg, MatPreg, MatTcnlg, MatMSc, MatEsp, MatPhD y el segundo que integra las variables MatTcnlg, MatEsp. En la Figura 5-3 b) se pueden percibir gráficamente dos componentes, asociados a las variables de procesos de investigación y producción científica. El primer componente integra las variables RevA1, RevA, RevB, RevC, Scopus, NoProy, GCA1, GCA, GCB, GCC, GCD, GSCHR, GSCHC, HIN, CIT, las cuales hacen referencia a la producción científica y de calidad, al igual que a la estructura soporte para dicha producción, expresada en los grupos de investigación de las diferentes categorías. El segundo componente agrupa las variables RevB, RevC, NoProy, en las cuales se evidencia la divulgación de conocimiento de menos impacto científico. Este grupo es muy importante porque muestra las IES en proceso de maduración.

En la Figura 5-3 c) se pueden percibir gráficamente dos componentes, asociados a las variables de procesos de transferencia de conocimiento al medio. El primer componente agrupa las variables PtS, PtO, MUS, MUO, asociadas a patentes y modelos de utilidad que son explícitamente integrados en los sistemas de medición de calidad de los rankings mundiales. El segundo componente lo integran las variables DIS y DIO, que si bien son producto del conocimiento, tienen un carácter más artístico. Finalmente se realizó un análisis de componentes principales para todas las variables y en la Figura 5-3 d) se presenta la agrupación estadística. El proceso permitió identificar cuatro componentes (Tabla 5-7). El componente 1 está asociado a procesos de investigación y divulgación de conocimiento; el componente 2 a procesos de formación de profesional y de posgrados; el componente 3 hace énfasis en formación tecnológica y procesos de diseño industrial, asociada a la vida laboral; y el componente 4 aporta a la explicación de la agrupación de matriculados en maestría y especialización.

Tabla 5-7. Centros de los conglomerados finales Componente Descripción

140

Variables que lo integran

Investigación y divulgación de conocimiento

PtS, PtO, MUS, MUO, RevA1, RevA, RevB, RevC, Scopus, GCA1, GCA, GCB, GCC, GCD, GSCHC, HIN, CIT

Formación de profesional y de posgrados

DocPhD, DocMSc, DocProf, DocEsp, DocTcnlg, MatPreg, MatPhD, NoProy

Formación tecnológica y procesos de diseño industrial

MatTcnlg, DIS, DIO

Matriculados en maestría y especialización

MatMSc, MatEsp

Luego de identificar los componentes se realizó una agrupación por conglomerados, que consiste en la asociación de las IES en K grupos, donde cada observación pertenece al grupo cuyo valor medio es más cercano (Fernández Jardón y Martos, 2008); el resultado son seis conglomerados. Dado que el método parte de un valor de cero como centro, los valores positivos indican los conglomerados especializados en cada tema, mientras los valores negativos indican los conglomerados más alejados de la media en dichos temas. Para el

caso de la investigación realizada, un valor muy positivo indica una fuerte tendencia de esta IES a expresar propiedades del componente analizado; los valores negativos indican una lejanía frente a la media de dicho componente. Por una mejor organización de la información y dado que en los conglomerados dos, cuatro, cinco y seis solo quedaba una IES, se procedió a clusterizar (Tabla 5-8), lo que permitió configurar tres clústeres, como se muestra en la Figura 5-4:

Tabla 5-8. Distribución de las IES según clúster de pertenencia Conglomerado 1

UdeM, Unaula, UPB.

ITM

AMVA, Ceipa, CES, CUCTC, CUL, CUR, EIA, Escolme, Esumer, FUAA, FUNLAM, IUE, IUSH, LUCMA, PJIC, TA, UCC, UCN, UCO, UNAC, Uniminuto, USB.

UNAL

EAFIT

UDEA

Investigación y divulgación de conocimiento

-0,30944

-0,35128

-0,07247

4,96332

-0,0244

0,77076

Formación profesional y de posgrados

0,87784

0,05752

-0,35664

-0,81432

-0,54937

4,80375

Formación tecnológica y procesos de diseño industrial

-0,24326

5,00456

-0,28809

0,16679

0,41161

-0,25644

2,0553

-0,33289

-0,63425

0,02982

3,81928

-0,0696

Componente

Matriculados en maestría y especialización

Fuente:

141

L o s g e n e r a d o re s d e c onocimiento dentro de los sistemas regionales de in n ova c i ó n : e s t u d i o d el ca so del Área Metropolita na del Valle de A burrá

• Clúster 1: compuesto por los conglomerados cuatro y seis. Dicho conglomerado tiene una fuerte relevancia de los componentes investigación y divulgación de conocimiento, y formación profesional y de posgrados. Se compone de las siguientes IES: UNAL y UdeA. • Clúster dos: compuesto por los conglomerados uno, dos y cinco. Dicho conglomerado tiene una fuerte relevancia de los componentes formación tecnológica y procesos de diseño industrial, y matriculados en maestría y especialización. Se compone de las siguientes IES: UdeM, Unaula, UPB y Eafit. Es interesante evidenciar que al clúster uno y dos corresponden las IES que en los diferentes rankings de calidad universitaria aparecen como líderes en el ámbito nacional y departamental, a acepción de Unaula. Esto muestra que los indicadores de calidad universitaria y la agrupación por clúster permiten diferenciar claramente las IES con perfil de generadoras de conocimiento.

142

• Clúster tres: compuesto por el conglomerado tres, presenta un alejamiento de la media de todos los componentes, y por esto se visualiza como el clúster con menor impacto en cualquiera de los cuatro componentes. Está conformado por las siguientes IES: AMVA. Ceipa, CES, CUCTC, CUL, CUR, EIA, Escolme, Esumer, FUAA, FUNLAM, IUE, IUSH, LUCMA, PJIC, TA, UCC, UCN, UCO, UNAC, Uniminuto y USB. Sobresale que en el tercer clúster solo se encuentran instituciones técnicas profesionales, instituciones universitarias o escuelas tecnológicas, lo que indica que el perfil de dichas IES no necesariamente responde a procesos de generación de conocimiento y que se han especializado en procesos complementarios o están en maduración como universidades, tal como lo estipula la ley en Colombia (Congreso de Colombia, 1992).

Figura 5-4. Agrupación de las IES por clúster.

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

5.4 Conclusiones La generación de conocimiento dentro de un SRI es responsabilidad de las universidades; las IES de otros niveles no están preparadas, no definen este proceso como medular o no cuentan con las condiciones o los recursos para hacerlo. Un SRI se basa en la capacidad que tiene para generar conocimiento y para que este sea aplicable mediante soluciones tecnológicas como resultado de un proceso de innovación; es por esto que el papel de las IES, especialmente de las universidades, es preponderante en una economía innovadora o basada en conocimiento. La especialización en la generación de conocimiento (clúster uno) y en la transferencia de este para la aplicación (clúster dos) demuestra la madurez de estas IES en cuanto a un SRI. Se evidencia la necesidad de especialización de las IES que se ubican en el clúster tres, en busca de un impacto claro y medible en el marco de un SRI.

143

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147

Notas

148

Notas

149

Notas

150

Notas

151

Notas

CAPITULO 6

L A R E NTA D E L S U E LO URBAN O Y E L MODE LO DE EXPANSIÓN URBANA: EL CASO DE MEDELLÍN1 1

152

Artículo publicado: Cárdenas, M. F. & Agudelo, L. C. 2013. La Renta del Suelo Urbano y el Modelo de Expansión Urbana: El Caso de Medellín. Revista Proyección, (7): 74 – 90. Instituto Cifot, Universidad de Cuyo, Argentina

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

María Fernanda Cárdenas Luis Carlos Agudelo

Resumen El acelerado crecimiento urbano, las demandas de suelo para el asentamiento de la población y las nuevas actividades económicas, han desbordado la capacidad de las autoridades locales para proveer suelos urbanizables y para controlar las expansiones no previstas en los instrumentos de planeación y ordenamiento del territorio. Esto tiene consecuencias ambientales, sociales, culturales y económicas que dan paso a una nueva generación de ciudad con sus propias tipologías. En este trabajo se retoman conceptos acerca de la renta del suelo urbano y los tipos de renta que se reconocen según los factores que intervienen en su formación, a partir de los cuales se explican algunas características del crecimiento desordenado y no planificado sobre las periferias de Medellín; y no solo de los barrios marginados que crecen espontáneamente y de manera ilegal, sino también de otros que crecen bajo parámetros formales. Se muestra cómo, adicional a las entidades que regulan este crecimiento, la empresa prestadora de servicios públicos domiciliarios juega un papel importante en este caso. Finalmente, se reconoce que todas las intervenciones en el territorio tienen repercusiones económicas que se reflejan en la distribución socioespacial de la población.

Palabras clave Renta del suelo, expansión urbana de Medellín.

155

Agentes, funciones e impacto de los sistemas regionales de innovación

La rent a d e l s u e l o u r b ano y el m odelo d e exp a n s i ó n u r b a n a : el ca so de Medellín

6.1 Introducción

156

El crecimiento de la población que habita los centros urbanos , que lleva a un crecimiento físico de las ciudades mismas, está generando fuertes tensiones entre la alta demanda por suelo urbano y la cada vez más escasa y exclusiva oferta del mismo; esto se expresa directamente en su valor, es decir, en la renta del suelo urbano, lo que lo hace menos accesible para las familias de bajos ingresos. Esto ha hecho de este fenómeno el centro de importantes intereses políticos, públicos y sociales. Desde el punto de vista económico, la renta del suelo urbano ha pasado a ser un mecanismo clave de distribución de la plusvalía. Es por eso que existe una reflexión sobre la conformación y evolución del precio del suelo desde varias perspectivas como la ecología humana americana y otras escuelas sociológicas, expertos inmobiliarios y la economía espacial. Entre ellos, Samuel Jaramillo (1994) presenta un análisis a partir del pensamiento marxista, en el que parte de una serie de modificaciones a la versión de Marx (1965) sobre la teoría general de la renta, por medio de las cuales la actualiza y la adapta al caso de estudio particular, que es el suelo urbano. Este trabajo pretende mostrar que Medellín ha seguido creciendo en superficie, a pesar del modelo propuesto de ciudad compacta que se densifica, y cómo este

fenómeno, lejos de ser controlado y no obstante los retos que el terreno de ladera implica, sigue en auge no solo por cuenta de los asentamientos informales, sino también por parte de emprendimientos urbanísticos empresariales, lo que genera efectos diferenciales en la renta del suelo urbano de dichas áreas, que pasan de tener rentas propias del sistema agrario a otras cargas asociadas a los valores urbanos que les sean otorgados. En este sentido, el método seguido en este artículo parte de una revisión de la teoría de la renta del suelo urbano expuesta por Jaramillo (1994). A continuación se exponen algunas de las características más relevantes del modelo de expansión de la ciudad de Medellín en los últimos años, para concluir con un análisis que relaciona los dos elementos anteriores, es decir, se trata de explicar en términos del valor del suelo el modelo que ha seguido la ciudad para su crecimiento.

6.2 Sobre la renta del suelo urbano A partir de la teoría general de la renta de la tierra de Marx (1965), Jaramillo (1994) propone una reformulación que permite aplicar dicha teoría a la situación actual, cuya principal característica es que la mayor proporción de los habitantes es urbana y la propiedad urbana, a diferencia de la rural, tiende a ser heterogénea y a recubrir relaciones sociales muy diversas; de hecho, el problema del suelo urbano se aborda intentando tener en cuenta no solo las particularidades de la fase monopolista avanzada del capitalismo, sino, incluso, determinadas configuraciones de la estructura de producción del espacio construido y ciertas modalidades de los sistemas urbanos.

La tierra urbana, a diferencia de la rural, tiene una articulación doble con los procesos sociales y económicos: se relaciona no solamente con un proceso productivo, como es la construcción, sino con todos los procesos que utilizan el espacio construido como asiento, es decir, con las diversas actividades urbanas. A partir de esto se analizan por separado las rentas primarias, que son las que surgen alrededor del proceso productivo de la construcción, y las rentas secundarias, que surgen en los procesos donde se articula el espacio construido urbano a su proceso de consumo, principalmente el comercio, la vivienda y la industria.

6.2.1 Renta absoluta, renta de monopolio y composición orgánica del capital La anotación crítica de Jaramillo (1994) tiene que ver con la relación que Marx (1965) establece entre la noción de la renta absoluta y una composición orgánica de capital anormalmente baja en la rama de la agricultura. Marx (1965) desarrolla el concepto de renta absoluta para explicar la existencia de renta en todas las tierras apropiadas individualmente, incluyendo las marginales, y establece que esta modalidad se desprende de la existencia misma de la propiedad privada sobre los terrenos. Al mismo tiempo, sin embargo, hace depender la existencia de la renta absoluta de una composición orgánica de capital en la agricultura inferior a la normal. Jaramillo (1994) explica cómo ninguna de estas razones es estructural al capitalismo ni insuperable con su desarrollo. De esta manera se reconoce que la competencia entre los capitales puede ser capaz de superar en el largo plazo las barreras e igualar

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la composición orgánica del capital agrícola con la del conjunto de la economía. Lo cierto es que a medida que las aproximaciones estadísticas a la composición orgánica de capital en la agricultura se acercan al promedio de las ramas económicas restantes, las rentas en las tierras marginales, lejos de disminuir, tienden a acrecentarse.

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6.2.2 La renta diferencial tipo II, la distribución desigual del capital y la «intensidad de capital sobre la tierra» La renta diferencial tipo II solo puede conseguirse cuando algunos capitalistas tienen la posibilidad de aplicar sobre la tierra cuotas de capital superiores a lo normal, y de esta manera hacer crecer la renta por unidad de superficie. Se dice que la conversión de la sobreganancia en renta se estabiliza cuando proliferan los capitalistas que pueden aplicar cuotas de capital excepcional. De esta manera, si se generalizan los capitalistas que aplican esta mayor cuota, y con esto se aumenta la renta, serán esta nueva magnitud de capital y este nuevo valor de renta los que pasen a ser considerados normales; así, la renta diferencial tipo II pasa más bien a ser un mecanismo de transformación de la magnitud de las rentas que una modalidad de renta propiamente dicha. Luego de un extenso análisis al respecto, Jaramillo (1994) llega a tres conclusiones: la primera es que para comprender la relación entre intensidad de capital sobre la tierra y la magnitud de la renta diferencial no es necesario hacer referencia a la distribución desigual entre los capitalistas, que incluso su consideración es inconveniente. La segunda es que la ligazón entre intensidad de capital sobre la tierra y magnitud

de la renta diferencial tiene una regulación interna que las modula simultáneamente. La tercera es que esta reformulación de la relación entre intensidad de capital sobre la tierra y la magnitud de la renta diferencial dificulta la distinción rigurosa entre renta tipo I y tipo II. Sin embargo, como para algunos propósitos es útil esta distinción, se pueden emplear métodos aproximativos con dicho fin.

6.2.3 Las articulaciones de la tierra urbana El propósito de Jaramillo (1994) en su libro es reflexionar sobre otra manifestación de la renta del suelo: la que aparece en las ciudades. Es por eso que propone un análisis similar al de Marx (1965), pero con respecto a la tierra urbana. Para empezar, se precisa que lo que está en la base de la existencia social de la tierra urbana no son ya las virtudes orgánicas de su ciclo vegetal, sino su capacidad para proporcionar espacio urbano. Este se caracteriza, entre otras cosas, por una concentración elevada, una determinada densidad y tamaño de las aglomeraciones, y una cierta heterogeneidad de sus componentes. La tierra urbana tiene la capacidad de generar espacio, pero ella no es en sí misma espacio: los hombres deben adaptarla en un proceso que exige gasto de energía humana y de otros recursos. El suelo es solo el soporte para la creación de algo. El proceso productivo de adecuación de la tierra es en sí mismo una actividad productiva, ya que se trata de la movilización de trabajo, de instrumentos y de materias para manipular el medio y transformarlo, de tal manera que pueda ser utilizado y consumido. En ese sentido, el espacio construido debe ser considerado como un bien, como

el producto de este proceso productivo, y debe diferenciarse del suelo urbano como tal, que es apenas un soporte. En contraste con la tierra rural, que sirve de soporte a la agricultura, la tierra urbana se liga a otro proceso productivo, que es la edificación, a lo cual denominaron articulación primaria de la tierra urbana (Jaramillo, 1994). El suelo urbano, además de la relación del suelo con el proceso productivo de la construcción, adquiere relaciones con los procesos económicos a los que el espacio construido se liga en su momento de consumo. A las relaciones del suelo con procesos económicos a través del espacio construido en su momento de consumo las denominaron articulaciones secundarias de la tierra urbana (Jaramillo, 1994). Cabe resaltar aquí que hay una situación particular que se encuentra en el suelo urbano, y es que aunque la tendencia es a la apropiación privada del mismo, en el capitalismo hay un límite dado por el carácter colectivo que tiene la ciudad en cuanto dispositivo espacial: hay una serie de espacios que son la concreción física de ese carácter colectivo, a los cuales no se les podrá imponer barreras jurídicas que impliquen una mediación mercantil para su utilización por parte de los habitantes de la ciudad. Este tipo de terrenos no soportan rentas, ya que estas solo emergen en los terrenos apropiables individualmente.

6.2.3.1 Las rentas urbanas primarias Se tratan tres modalidades de rentas urbanas primarias: la renta absoluta urbana, la renta primaria diferencial tipo I y la renta primaria diferencial tipo II.

La renta absoluta urbana existe independientemente de cuál sea el uso específico al que se pretende destinar el espacio construido. Solo el carácter urbano de una unidad de espacio construido exige su enlazamiento con una gran cantidad de otras unidades de espacio construido con valores de uso que le son complementarios, en una imbricación que tiene una gran complejidad; es decir, para que unos terrenos determinados puedan servir de soporte de espacio construido urbano, es necesario que estén dotados de otros valores de uso anexos al espacio construido mismo y que son indispensables para la operación de este. Por la naturaleza y características de dichos valores de uso, estos generalmente son producidos por el Estado, y, por lo tanto, su suministro no responde automáticamente a los intereses de cada capital individual. Este hecho corresponde a uno de los requisitos para que se dé el surgimiento de una renta: la irreproductibilidad por parte del capital individual de algunas circunstancias que son indispensables para la acumulación. Se encuentra, entonces, que en determinadas condiciones, esta configuración va a crear la posibilidad de que se genere un sobreprecio del espacio construido por encima de su precio de producción, si se tienen en cuenta las condiciones de demanda. La sobreganancia así constituida se convierte en renta y es apropiada por el terrateniente. La posición de los oferentes de tierras urbanas se fortalece con respecto a los demandantes cuando las ciudades están creciendo con mayor rapidez, esto es, cuando se trata de ciudades grandes con mayores atractivos de localización global y cuando la propiedad de la tierra periférica es muy

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concentrada. La mayoría de estas circunstancias tiende a acentuarse a medida que avanza la acumulación, lo que explicaría la trayectoria ascendente en el tiempo de la magnitud de esta renta. La renta primaria diferencial tipo I está relacionada con una serie de características geomorfológicas de la tierra que definen su constructibilidad, y que están desigualmente repartidas entre los distintos lotes, lo que implica que para crear un producto con un valor de uso similar se debe incurrir en costos diferentes. La renta primaria diferencial tipo II se desprende de las construcciones en altura como un mecanismo que ayuda a entender por qué en determinadas circunstancias se adoptan dichas técnicas que, estrictamente hablando, son mucho menos productivas individualmente. La renta surge porque los compradores están dispuestos a pagar por el espacio construido un precio superior al de su producción. Este sobreprecio se deriva de la escasez relativa de terrenos urbanos o de las ventajas comparativas que ofrece para desarrollar ciertas actividades urbanas. Cuando un constructor decide edificar en altura y evitarse así el consumo de una mayor área de terreno, es porque la renta que deja de pagar es mayor que los costos adicionales en que incurre por producir en altura. En principio, este capitalista estará haciendo una ganancia extraordinaria que podrá retener como tal, mientras el uso de esta técnica sea excepcional; pero una vez su utilización prolifera entre sus competidores, esta ganancia extraordinaria se convierte en renta, y se adiciona a la renta que ya existía en ese terreno.

Como el precio del espacio construido en cada lugar está conectado con las rentas que los terrenos soportan originalmente, puede verse que la producción en altura depende de las rentas que existían anteriormente, previas al proceso de densificación. En otras palabras, es necesario que el precio original del suelo sea lo suficientemente elevado para que compense la utilización de técnicas en altura, que son más costosas, pero emplean menos terreno.

6.2.3.2 Las rentas urbanas secundarias La renta diferencial del comercio: el funcionamiento de una economía capitalista madura exige que una porción del capital disponible se comprometa en la tarea de hacer circular las mercancías. La asignación de algunos capitales exclusivamente a la esfera comercial significa que estos, al no desarrollar una actividad propiamente productiva de valor, tampoco producen plusvalía; por tanto, se requiere que el capital ligado a la producción renuncie a una parte de la plusvalía extraída a sus trabajadores y la ceda al capital comercial como remuneración de la inversión de este último. La diferencia entre el precio de fabricante y el precio final constituirá el margen comercial, que será la base de la ganancia del capitalista comprometido en la circulación. La amplitud de este margen va a depender de la cantidad de capital socialmente necesario para hacer circular las mercancías producidas, y uno de los parámetros que determinan esta magnitud es la velocidad de rotación del capital comercial. La heterogeneidad inherente al espacio urbano dificulta, en primer lugar, que

la velocidad de rotación de los capitales comerciales que operan en distintas secciones de la ciudad tienda a unificarse; y en segundo lugar, esta misma circunstancia va a permitir que el precio final de las mercancías conserve ciertas disparidades de manera permanente. En la zona urbana habrá ciertos lugares a los que la convención colectiva les asignará el uso comercial: los compradores reconocerán esas secciones del espacio construido como lugares donde se desarrollan ciertas prácticas y los privilegiarán para ejecutar esta actividad. De esta manera, el volumen de compradores se distribuye de manera desigual en el espacio, y no fortuitamente, sino siguiendo unas regularidades relativamente estables. Así, los propietarios de aquellos terrenos cuya inserción en la estructura de los usos del suelo significa, para los comerciantes que allí operen, una velocidad de rotación de su capital particularmente elevada controlan en realidad una condición para obtener una ganancia extraordinaria que no es reproducible para el capital individual. Según Jaramillo (1994), a pesar de la renta, la fuente más importante de heterogeneidad de los precios de las mercancías, que alimenta también la renta diferencial de comercio, tiene mucho que ver con aspectos relacionados con la segregación social y la dimensión simbólica del espacio. La mayor incidencia proviene de la disposición que tienen los sectores de ingresos más elevados a pagar precios más altos con tal de desarrollar ciertas actividades en zonas positivamente connotadas. • La renta de monopolio de segregación: la vivienda es uno de los usos del espacio

construido más importantes. Su significado difiere según el sector social del que se trate: si son las clases trabajadoras, la vivienda es un componente de la reproducción de la fuerza de trabajo; si se trata de las clases no trabajadoras, el consumo de vivienda forma parte del consumo final de plusvalía. Una modalidad de renta urbana que emerge en el espacio construido destinado a la vivienda y que está conectada con uno de los fenómenos más característicos de la ciudad capitalista, la segregación socioespacial. Se puede constatar una práctica reiterada que consiste en la privación del acceso a ciertos lugares de la ciudad a los grupos de menores ingresos, lugares que son apropiados de manera exclusiva por los grupos más pudientes. En un plano más abstracto, lo único que diferencia de manera decisiva a los capitalistas entre sí es la magnitud de sus capitales respectivos, que no solo es la fuente de una diferencia en los privilegios en la esfera económica, sino también en términos políticos y sociales. Surge, entonces, como pauta social muy importante el llamado gasto conspicuo, que tiene como fin primordial, no satisfacer una necesidad objetiva, sino mostrar que quien lo hace posee los recursos suficientes para incurrir en él. El consumo de vivienda no escapa de estas pautas de gasto conspicuo, encaminado a hacer explícita la diferencia social, y, por el contrario, es uno de los elementos de mayor relevancia en este proceso: los grupos de mayores ingresos se reservan para su implantación habitacional ciertos sectores precisos de la ciudad, con exclusión de las otras categorías sociales. De esta manera, habitar en esos lugares específicos se convierte en una muestra de la pertenencia

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social a las capas más elevadas. Estos espacios urbanos adquieren de esta manera esta carga de significación. El mecanismo de exclusión de los otros sectores sociales se basa en la renta del suelo urbano. Los capitalistas individuales están dispuestos a pagar una suerte de impuesto privado por ocupar estos lugares positivamente connotados, en una cuantía tal que sobrepase las posibilidades de los otros sectores, quienes de esta forma son rechazados. Este hecho alude a una especie de impuesto privado que los distintos individuos pagan por ubicarse en determinadas localidades y que les sirve como identificación de su ubicación en la escala social. Los rasgos de los terrenos asociados a una carga semántica positiva varían enormemente de una ciudad a otra. Estos aspectos cambian también a lo largo del desenvolvimiento de una misma ciudad. Incluso, estas mismas características pueden ser valoradas en un mismo momento con signos opuestos por distintas clases, como en el caso de la accesibilidad, que a pesar de ser algo deseable para la mayoría, a menudo se registra que lo que aprecian las capas altas es su contrario, pues lo que buscan precisamente es aislarse. El monto de este tipo de renta está escalonado de acuerdo con los ingresos relativos de cada capa social y con la cantidad necesaria para ir excluyendo sucesivamente los distintos grupos según su gradación social.

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• La renta diferencial de vivienda: la heterogeneidad característica del espacio urbano determina que no todos los lugares destinados a la vivienda obrera están entrelazados de manera idéntica con los valores de uso complementarios, lo que

se traduce fundamentalmente en disparidades en la magnitud de los desplazamientos que son necesarios para consumir la vivienda. En estas circunstancias, el obrero que habita una localidad situada privilegiadamente en este aspecto, es decir, su ubicación es más cercana a los valores de uso que complementan su vivienda, y por lo tanto incurre en menores costos de desplazamiento, tendría que desembolsar, con respecto al obrero peor situado, una parte menor de su salario en el consumo de vivienda. Es el propietario jurídico de la tierra quien podrá hacer valer su dominio sobre este elemento indispensable en la reproducción de la fuerza de trabajo, y podrá exigirle al obrero una cantidad de dinero equivalente a la diferencia entre el costo de consumir la vivienda en su lote y el correspondiente a los lotes más desfavorablemente situados dedicados a la vivienda obrera. Para ciertos efectos es útil tener en cuenta aquí la acción de un agente adicional en el mercado de la vivienda obrera: el capitalista arrendador. Existe una porción apreciable de trabajadores que no puede acceder a la vivienda mediante su compra definitiva inmediata, por tanto los pagos por acceder a este valor de uso deben desagregarse y extenderse en el tiempo. Una modalidad para lograr esto consiste en el arrendamiento de la vivienda. • La renta industrial diferencial y de monopolio: debido a las características de los terrenos que se demandan para uso industrial, esta actividad tiende a situarse espontáneamente en los lugares residuales donde las rentas son más bajas, por lo general en la periferia de las ciudades. Además, a

menudo el Estado reglamenta la implantación industrial y la concentra en ciertos lugares específicos. Las zonas industriales elevan las rentas de los terrenos aledaños, pero no a partir del crecimiento de rentas propiamente industriales, sino a través de la afectación de rentas de otro tipo, sobre todo de rentas diferenciales comerciales. A manera de resumen encontramos que todos los lotes de una aglomeración comparten la renta absoluta urbana. En un segundo plano se encuentra que los distintos terrenos pueden soportar alternativamente distintas rentas secundarias. En este caso, cada lote puede sostener potencialmente varias de las rentas secundarias, pero solo la que es más elevada se manifiesta en el mercado y la actividad correspondiente es la que tiende a desarrollarse en ese lugar. Las rentas secundarias que se manifiestan en los diversos sitios no son el resultado de los mismos determinantes, y aun cuando existen elementos relativamente comunes, como la distancia o la accesibilidad, su impacto sobre cada modalidad de renta puede tener características muy diferentes. A pesar de esto, las rentas secundarias no son completamente independientes entre sí.

6.3 El modelo de crecimiento planificado y la expansión real de Medellín en los últimos años La condición singular geográfica del territorio que contiene a Medellín, un valle estrecho que soporta unos 2,4 millones de habitantes (Medellín 2012), somete al espacio no urbanizado a presiones ambientales ligadas a las demandas y consumos de la población urbana, ya que la propia expansión de los procesos de urbanización que reclama del

suelo rural espacio para viviendas, comercio, vías, equipamientos colectivos, entre otras, resulta en una tensión que parece dirigirse hacia la imposición no regulada de la renta urbana del suelo, en contra de las rentas propias de la producción agraria, de la minería de materiales de construcción y de los intereses de conservación. Como lo afirma Gaviria (2009), en el Valle de Aburrá las condiciones geográficas del territorio y socioeconómicas de la población son impedimentos fundamentales para el desarrollo de una ciudad difusa; el modelo de ciudad debe ser compacto, lo cual es consecuente con los modelos de ciudad propuestos en los POT de Medellín y de los demás municipios que forman parte de este gran conglomerado urbano (Gaviria, 2009). De hecho, desde 1950, cuando se presentó el Plan Piloto de Medellín de Wiener y Sert, se viene pensando en opciones para controlar la forma urbana de la ciudad (Restrepo, 2011), aunque el modelo compacto de ciudad se ha venido expresando de manera más explícita en los últimos planes de desarrollo territorial (POT) de Medellín como crecimiento orientado hacia adentro (Medellín, 2006a). El objetivo principal es detener la expansión urbana sobre los extremos superiores de las laderas oriental y occidental, fomentando la densificación en la parte más plana del valle, con énfasis en las zonas centrales próximas al río dotadas de buena infraestructura y que experimentan actualmente procesos de estancamiento, degradación o subutilización. Con este objetivo se han venido desarrollando en la ciudad planes parciales, de acuerdo con lo definido por la Ley 388 de 1997, según la cual…

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… los planes parciales son los instrumentos mediante los cuales se desarrollan y complementan las disposiciones de los planes de ordenamiento para áreas determinadas del suelo urbano y para las áreas incluidas en el suelo de expansión urbana, además de las que deban desarrollarse mediante unidades de actuación urbanística, macroproyectos u otras operaciones urbanas especiales… (Art. 19).

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En este sentido, en Medellín se han empleado planes parciales de renovación cuando se trata de zonas que tenían usos industriales o comerciales principalmente, que se han vuelto obsoletas o inmersas, pero desintegradas de la dinámica urbana circundante. Entre los ejemplos más importantes de este tipo de planes en la ciudad están el de Simesa2, aprobado en 2006 y que dio origen a la llamada Ciudad del Río (Ciudad del Río, 2013), y el Plan Parcial de Renovación Urbana de Naranjal y Arrabal, actualmente en ejecución (EDU, 2010; Valencia, 2013). Otro tipo de planes parciales implementados han sido los parciales de redesarrollo, como el que se aprobó en 2010 para el sector de Sevilla, en el que una zona residencial tradicional se propone como una nueva centralidad de la ciudad consolidando su uso residencial en mayores densidades y complementándola con centros de prestación de servicios de alta calidad (EDU, 2012). Sin embargo, una consecuencia directa del desarrollo de estos planes, del cambio de usos del suelo y de la redensificación por construcciones en altura que se ha venido

dando en las áreas con mejores condiciones de base en ciudad, es decir, en aquellas que cuentan con mayor valor de lo que Jaramillo (1994) denomina la renta primaria diferencial tipo I, ha sido el incremento en los valores del suelo dado que a la anterior se suma la renta primaria diferencial tipo II al pasar de edificios unifamiliares de dos plantas a edificios de 10, 15 o más pisos con decenas de apartamentos. Según datos del Observatorio del Suelo y del Mercado Inmobiliario (OSMI) (2008), en el año 2006 los mayores precios del suelo en la ciudad se concentraban en toda la zona centro (comuna 10), seguida por la zona suroriental, correspondiente a la comuna 14, y, en menor medida, se presentaban algunos puntos aislados de precios altos en la comuna 11, zona centroccidental (OSMI, 2008). No obstante, entre los años 2002 y 2011 los valores de las propiedades inmuebles en Medellín y el Área Metropolitana se incrementaron, en promedio, 54,24 % (Tobón, 2012). Con base en el mismo estudio de Tobón (2012), se encuentran cambios significativos en las comunas de la ciudad que presentan los mayores valores promedio de suelo para el año 2011, que son liderados por la comuna 9, que a su vez es la que presenta los mayores valores máximos (en unos USD 1.060/m2)3, seguida por las comunas 10, 11 y, en tercer lugar, la 15. Muchos de estos valores tienen relación con el desarrollo de estos planes. Por otro lado, detener la ocupación del territorio rural con actividades típicamente urbanas ha sido virtualmente imposible. No solo porque el incremento sostenido en los costos del suelo urbano formal cada vez

Nombre de una antigua empresa siderúrgica que se localizaba en la ciudad y fue fusionada y trasladada.

Tomando como valor de cambio de dólar a pesos colombianos 1 US$ = $2950

hace más lejanas las posibilidades de acceder a una propiedad para muchísimas familias de muy bajos ingresos, sino porque la población de Medellín continúa creciendo por migraciones internas del país, pero carece de unidades de vivienda suficientes para albergarlos, por lo que el déficit habitacional, estimado en casi 60.000 viviendas en el año 2009 (Ruiz, 2009), es difícil de resolver por las vías formales. En este sentido, la ciudad exhibe una dualidad contrastante, ya que su crecimiento hacia la periferia rural ocurre en los dos extremos socioeconómicos de la población (Figura 6-1). Por una parte, hay una proliferación de construcciones de edificios y unidades residenciales en los bordes de la ciudad por parte de agentes privados que cuentan con los recursos necesarios para urbanizar y dotar dichas construcciones de la infraestructura y los equipamientos que las hacen atractivas a los compradores.

Figura 6-1. Ampliación del perímetro urbano de Medellín. Fuente: Bahamón (2009).

Como lo enuncia Bahamón (2009), la ocupación de suelo periférico, aunque tenga grandes restricciones naturales, no se detiene, y presenta incluso un elemento novedoso como los bloques de edificaciones en altura. Este tipo de crecimiento periférico se basa principalmente en el uso privado del automóvil como medio de transporte, por lo cual queda virtualmente inaccesible para la porción de la población que no tiene vehículo (Figura 6-2). Estas construcciones, eventualmente, serán incorporadas a la categoría de suelo urbano.

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Figura 6-2. Típica construcción en altura sobre la ladera suroriental de Medellín. Fuente: archivo de la autora.

Por otro lado, tal vez la forma de crecimiento más preocupante sobre las laderas del valle es la que se debe a las invasiones para la creación de asentamientos informales, generalmente localizados en áreas no aptas para la construcción de viviendas

o de cualquier otro tipo de obra para usos permanentes por ser zonas de riesgo no recuperables asociadas a una fuerte topografía y a la presencia de corrientes torrenciales; en otros casos también se ubican en zonas de explotación minera (Figura 6-3).

Figura 6-3. Tipología y formas de expansión de la ciudad sobre la ladera nororiental. Fuente: archivo de la autora.

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En este sentido, la falta de control en el crecimiento de la ciudad sigue incorporando suelo urbano a costa del rural o suburbano, con lo que se alteran los patrones establecidos en el Plan de Ordenamiento Territorial de Medellín (Medellín 2006a) y los intereses privados de unos cuantos actúan en detrimento del bienestar general; todo lo anterior pone en situación de riesgo a la población allí asentada y genera un sobrecosto social y ambiental a la ciudadanía, quien debe soportar la posterior regularización, los programas de mejoramiento integral de barrios (Medellín, 2007), con la respectiva expansión de la infraestructura y de equipamientos básicos para brindarle a la población una calidad de vida adecuada en la medida de lo posible. El costo de regularizar un asentamiento informal es mucho más alto que el de generar una oferta formal, esto es, urbanizando antes de edificar, ya que, como lo afirma Smolka (2003), justamente por ser cara, la informalidad realimenta la pobreza, y lleva al denominado ciclo de la pobreza urbana, que no se detiene porque los precios del suelo formal y urbanizado están fuera del alcance de los más pobres. Adicionalmente, en Medellín se presenta una paradoja del ordenamiento territorial entre la legislación colombiana, según la cual «el perímetro urbano no podrá ser mayor que el denominado perímetro de servicios» (Ley 388 de 1997) y la eficiencia de la empresa local de servicios públicos domiciliarios(Empresas Públicas de Medellín (EPM)4, que, siguiendo su misión , lleva prontamente extensiones de algunos de los servicios básicos sin importar el estatus 4

Empresa de capitales mixtos con una participación mayoritaria del Municipio de Medellín.

de formalidad de estos barrios que en gran parte se crean y se consolidan sobre suelos rurales, situación que ya han advertido las autoridades locales (Medellín, 2006b). En otras palabras, los costos de incorporar nuevas áreas no son suficientes para impedir el crecimiento urbano y son los mismos pobladores quienes terminan definiendo el perímetro de la ciudad. De acuerdo con Calderón (2000), en los asentamientos informales hay tres factores principales que determinan el precio del suelo: la provisión de servicios, la localización del predio y el nivel de edificación logrado. En este sentido, la dotación de servicios públicos domiciliarios no solo legitima de alguna manera la incorporación del nuevo asentamiento a suelo urbano (generando así un cambio en el valor del suelo), sino que también valoriza los predios que tienen acceso a dichos servicios. No obstante, aunque el reconocimiento de los asentamientos y la posibilidad de su posterior formalización parezcan un logro para las personas que los habitan, vivir allí no deja de representar un riesgo. Hay una estrecha relación entre la ocurrencia de desastres y las zonas en conflicto con servicios públicos en áreas de crecimiento informal de la ciudad, las cuales explican parcialmente la ampliación de los últimos años en el perímetro urbano de Medellín de los clústeres económicos inferiores, es decir, las áreas donde se asienta la población con menores recursos son las más afectadas por deslizamientos, inundaciones, incendios, entre otros (Figura 6-4).

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Figura 6-4. Relación entre la ocurrencia de desastres y el nivel socioeconómico, siendo más claro el clúster de mayor nivel económico y más oscuro el más pobre. Fuente: Urbam (2010).

De acuerdo con Bahamón (2009), la ampliación del perímetro urbano está, entonces, limitado por la proyección que tenga EPM de sus redes, a menos que en el sector estén proyectados desarrollos urbanísticos oficiales o que la firma urbanizadora asuma la totalidad de los costos de las infraestructuras públicas, en cuyo caso incrementarán el valor de las edificaciones, de manera que pasan a ser asumidos por los compradores de vivienda.

6.4 Causas y efectos de las formas de crecimiento urbano

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El crecimiento de la población urbana ha generado un incremento en las demandas por los bienes y los servicios que la población necesita para vivir adecuadamente. Dado que el suelo es el soporte para la

construcción de la infraestructura sobre la cual se llevan a cabo las actividades del hombre, dichas demandas se traducen en demanda de suelo urbano. Es por esta razón que la renta del suelo urbano es un factor de gran importancia política, social y económica en nuestros días. Entre los diversos usos para los cuales se emplea la infraestructura urbana, la vivienda es, tal vez, el más importante debido a su alta proporción en relación con los demás. Continuamente se observan en las ciudades grandes emprendimientos urbanísticos que buscan suplir esta demanda. Por otro lado, el aumento de la demanda por suelo genera un incremento en su renta; sin embargo, este incremento no es homogéneo para todo el territorio; el crecimiento periférico de las ciudades sobre

terrenos cada vez más alejados del centro actúa en doble vía: tanto para los extremos socioeconómicos altos que, en su intento de separarse del caos urbano, se trasladan a lugares más apartados, pero que les brindan otra serie de beneficios que justifican la segregación socioespacial y la dimensión simbólica de la vivienda, como para los grupos con menos recursos económicos, quienes se ven obligados a buscar las opciones menos costosas, aunque esto implique, en muchos casos, soluciones informales en zonas de alto riesgo. En todo caso, cualquiera de las opciones o algunos casos intermedios desembocan en un mismo efecto, como es la ampliación de la zona urbana. Como se expuso anteriormente, el solo hecho de incorporar suelo construido al perímetro urbano les está generando una renta absoluta, especialmente cuando se van dotando de valores urbanos como los servicios públicos, las vías de acceso y los equipamientos que la comunidad va generando colectivamente y con el apoyo del aparato público municipal. Siguiendo el análisis en términos de renta urbana, existen ciertos tipos de rentas que se presentan en los casos de construcciones periféricas de estratos socioeconómicos altos, las cuales cuentan con todos los servicios y facilidades posibles. Generalmente se trata de edificios en altura, lo que les asigna a estas propiedades renta diferencial tipo II. Adicionalmente se trata de viviendas que se localizan a propósito en las afueras de la ciudad; en el caso de Medellín, esta característica incorpora un elemento sociológico que señala la autosegregación socioespacial: no importa qué tan lejos o, en este caso, qué tan alto tengan que llegar o cuánto aumente el tiempo de viaje para

los desplazamientos diarios, las personas con mayor capacidad adquisitiva deben diferenciarse aislándose de los lugares comunes; con una ventaja adicional que ofrece la topografía del valle en el que se ubica la ciudad: mientras más alto se esté, se goza de una vista más amplia, bonita, más verde, y de un ambiente más fresco. Por el contrario, para los segmentos de población de niveles socioeconómicos más bajos, habitar en lugares tan alejados es indeseable por las dificultades de acceso y por la precariedad en la prestación de servicios de salud, de educación, de recreación, etc. No obstante, a pesar de las características de estos suelos y de la carga simbólica que se les ha impreso, forman parte de una dinámica histórica de crecimiento de las áreas urbanas en países del tercer mundo, que paulatinamente van incorporando suelo rural al perímetro y a las dinámicas económicas urbanas. Por otro lado, y en contraste con la otra cara de la expansión urbana, en los barrios informales y autoconstruidos, la renta diferencial primaria tipo I y la tipo II no tienen aplicación dado que estas construcciones no son de más de dos plantas, prácticamente artesanales, carentes de cualquier tecnicismo constructivo y, adicionalmente, ubicadas sobre terrenos inestables de alto riesgo. Si se puede incluir una quinta razón, sería que la renta del suelo en estos lugares no soportaría ningún tipo de edificación en altura.

6.5 Conclusiones Es más barato expandirse sobre las áreas rurales agrarias que sobre áreas con otros usos del suelo, por lo cual estas zonas están sujetas a presiones inmobiliarias que ofrecen valores mucho más altos que los de la renta

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La rent a d e l s u e l o u r b ano y el m odelo d e exp a n s i ó n u r b a n a : el ca so de Medellín

de la agricultura marginal. Por otro lado, es mucho más barato seguir incorporando suelo rural al perímetro urbano que redensificar, ya que esta última opción implica demoler, actualizar infraestructuras, además de lidiar con más propietarios que los existentes en áreas rurales. El valor de uso deja de ser relevante y predomina el valor de cambio determinado por las características urbanas. Así, es inevitable que las ciudades sigan incorporando más suelo que población urbana. La expansión urbana implica mayores costos para la dotación de infraestructura, para la prestación de servicios públicos y seguridad; además, en el caso particular de Medellín, las zonas de ladera son más costosas de mantener. Otro elemento es la falta de integración al resto de la estructura urbana de la ciudad, que se observa tanto en nuevas urbanizaciones formales como en las informales; se presenta un aislamiento (que puede ser intencional o no) que da origen a una «guetización». Un tercer efecto es una menor calidad urbanística (en términos del entorno, del acceso a servicios, equipamientos e infraestructura), si se compara con las posibilidades que un redesarrollo en áreas con buena infraestructura puede ofrecer.

El borde, tal y como lo plantea Lynch (1959), dejó de existir en las ciudades, ya que el fenómeno de urbanización pasó por encima de aquel hace mucho tiempo, y en la actualidad es imposible delimitar dónde termina lo urbano y comienza lo rural. Lo que queda es una franja de transición entre lo urbano y lo rural. En Medellín, los incrementos de densidad poblacional en los últimos años han sido mayores en los bordes que en la zona central, dotada de mejor infraestructura y exenta de las amenazas que se presentan en las laderas. Los efectos negativos ambientales y los costos que ellos implican (externalidades o pérdida de bienes ambientales), asociados con la expansión urbana sobre zonas rurales con propiedades, que al final paga la sociedad en general, terminan por equilibrar los beneficios económicos individuales, lo que ha impulsado iniciativas de conservación y mecanismos como el pago por servicios ambientales que se orientan a equilibrar las rentas urbanas con las rentas rurales como único método real para frenar la mencionada expansión .

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Este libro Agentes, funciones e impactos de los sistemas regionales de innovaciĂłn se terminĂł de imprimir en diciembre de 2016. MedellĂn, Colombia

Autores • Jhon Fredy Escobar Soto

Agentes, funciones e impactos de los sistemas regionales de innovación

• Carlos María Fernández Jardón

www.sena.edu.co

• Indy Bibiana Bedoya Botero • María Fernanda Cárdenas Agudelo • Juan Felipe Herrera Vargas • Jaime Mosquera Gutiérrez • Johanna Arroyave Suarez • Luis Carlos Agudelo Patiño

AGENTES, FUNCIONES E IMPACTOS DE LOS SISTEMAS REGIONALES DE INNOVACIÓN

Editores Jhon Fredy Escobar Soto María Fernanda Cárdenas