INVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA Y PROSPERIDAD ECONÓMICA TERRITORIAL
A mediados del siglo XX, el economista británico Christopher Freeman, junto con otros expertos de varios países, inicia una línea de investigación centrada en entender la relevancia de las actividades de ciencia, tecnología e innovación para la prosperidad de los territorios.
La lógica de este análisis se entiende bien: los agentes privados no tienen alicientes suficientes para invertir en la investigación científica más básica o a muy largo plazo, por su elevado nivel de riesgo y por el tiempo necesario para obtener retornos económicos. Por lo tanto, estas actividades deben ser financiadas con fondos públicos (alternativamente, pueden plantearse esquemas fiscales que favorezcan que los agentes privados desarrollen actividades de mecenazgo, aunque en el fondo siempre se trata de aportar, o dejar de ingresar, dinero público).
Pero para que puedan defenderse estas políticas públicas de apoyo a la investigación y el desarrollo, tienen que justificar de alguna manera su retorno a la sociedad. No tendría sentido apoyar desde lo público actividades que no generen riqueza o un mejor reparto de esta riqueza creada, o que no supongan un servicio a los ciudadanos.
Una parte importante de su labor inicial fue impulsar el desarrollo de las estadísticas que pudieran medir adecuadamente estas actividades, labor que se inicia con la elaboración de la primera edición, en 1963, del Manual de Frascati, y para el que se crea en el seno de la OCDE una dirección específicamente centrada en el análisis de estas políticas. Posteriormente, en 1992, se elaboró la primera edición del Manual de Oslo (innovación), y un conjunto de manuales estadísticos más amplio que reciben la denominación de familia de manuales de Frascati.
Gracias a la labor de estos pioneros, hoy disponemos de abundante información estadística sobre la intensidad y resultados de la I+D+i (Investigación + Desarrollo + innovación) desarrollada en los diferentes territorios, regiones y países en todo el mundo. Como también disponemos de datos sobre su desempeño económico, es posible analizar si existe vinculación entre ambas variables.
¿Cómo se mide la ciencia, la tecnología y la innovación?
Un problema objetivo para medir estas actividades es que es muy difícil establecer un modelo que relacione todas las variables implicadas. La generación de conocimiento y su aplicación posterior no es un proceso lineal; se parece más a un ecosistema que a una cadena de producción.
Ni toda la ciencia acaba en innovaciones (la investigación de un egiptólogo descifrando jeroglíficos o buscando objetos en excavaciones raramente acabará en una actividad rentable) ni todas las innovaciones proceden de la ciencia (los proveedores, los clientes o los empleados de una empresa, ninguno de ellos científicos, pueden aportar ideas con un alto impacto en resultados).
Por otra parte, incluso la investigación científica y tecnológica orientada a obtener resultados empresariales o sociales no alcanza en muchas ocasiones sus objetivos. El proceso de pasar de las ideas científicas a sus resultados económicos se ha descrito con cierta frecuencia como el valle de la muerte.
Por eso, se suele distinguir entre variables de input (cuánto dinero invierten los agentes públicos y privados, cuántos investigadores hay…) y variables de output (número de patentes, cifra de exportaciones de productos de alta tecnología…). También se generan indicadores compuestos, que tratan de integrar ambas variables.
En cualquier caso, del mismo modo que existe un debate sobre si el Producto Interior Bruto o la tasa de desempleo son los mejores indicadores para medir el estado de salud de una economía, también lo hay sobre cuáles son los mejores indicadores para medir las actividades de I+D+i. Pero asimismo -de forma análoga, sabiendo que estas mediciones son imperfectas-, se asume que es mejor partir al menos de estas referencias, asumiendo sus carencias, que carecer por completo de ellas.
Los datos: correlación entre investigación y prosperidad
Hechas las observaciones iniciales, podemos pasar a analizar el nivel de correlación que existe entre la intensidad de la investigación, el desarrollo y la innovación y la prosperidad económica.
En el caso de los países de la Unión Europea, el indicador más completo para medir el nivel alcanzado en I+D+i es el European Innovation Scoreboard, que en su última versión de 2017 contempla 27 indicadores diferentes de input y output, a lo largo de 10 dimensiones. Como referencia de la prosperidad inclusiva, podemos tomar el nivel de desempleo.
Relación entre el índice de innovación y la tasa de desempleo
Si, en vez de tomar como referencia el European Innovation Scoreboard, utilizamos exclusivamente el gasto en I+D (relativo al PIB), la gráfica es similar.
Relación entre el gasto en I+D (en porcentaje del PIB) y la tasa de desempleo
En el caso de las comunidades autónomas, el Instituto Nacional de Estadística no calcula el Innovation Scoreboard, así que el único dato disponible es el de gasto en I+D.
Relación entre el gasto en I+D y la tasa de desempleo, por comunidades autónomas
Las conclusiones son bastante evidentes. Aparece una clara correlación entre el nivel de innovación y de I+D de las regiones y de los países y su nivel de desempleo.
Profundizar en la correlación
La correlación no implica causalidad. Si hacemos una gráfica con los varones que tienen muchas canas y los que mueren, descubriremos también un alto nivel de correlación, pero eso no quiere decir que tener canas sea causa de mortalidad. En este ejemplo, hay una razón subyacente, que es causa de los dos efectos (la edad avanzada).
Las gráficas no demuestran que invertir con prioridad en un sistema equilibrado de ciencia y tecnología y esforzarse en tener buenas universidades y centros de investigación sean condiciones necesarias o suficientes de la prosperidad; pero sí indican claramente que existe una relación que vincula ambas variables, y esto es en lo que pueden profundizar los investigadores.
Los análisis que se han desarrollado en las últimas décadas sí demuestran esta relación de causalidad. Gary P. Pisano y Willy C. Shih en Harvard (Producing Prosperity: Why America Needs a Manufacturing Renaissance, Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2012) y Suzzane Berger en el Massachussets Institute of Technology (Making in America: From Innovation to Market, The MIT Press, August 2013) son tres de los autores más destacados que han buceado en las raíces y en las causas de una sociedad próspera.
El papel clave de la investigación universitaria
La industria del Siglo XXI precisa de un ecosistema en el que una de las características fundamentales son infraestructuras avanzadas de ciencia y tecnología. Del mismo modo que, hace un siglo, las minas de hierro y carbón y la proximidad de puertos naturales fueron claves para el despegue económico del País Vasco, esos factores de prosperidad están ahora vinculados al conocimiento avanzado.
Todos los países desarrollados están tratando de poner en marcha planes para mejorar su capacidad de atraer y retener esta industria avanzada, junto con sus servicios conexos (servitización de la industria): por ejemplo, los centros Advanced Manufacturing de Estados Unidos, los centros Catapult y la Industrial Strategy de Reino Unido y la iniciativa alemana Land of Ideas.
Se trata de un fenómeno global, en el que destaca la irrupción de China y otros países emergentes, que han apostado con decisión por actualizar sus infraestructuras de ciencia y tecnología.
Se están consolidando los polos de conocimiento global avanzado en torno a un número selecto de hubs en el mundo:
- Determinadas ciudades del norte de Europa, con Alemania como potencia industrial tractora y un grupo de países de menor tamaño pero alto nivel de inversión en I+D (Finlandia, Dinamarca, Suecia…).
- Algunas regiones del Reino Unido, en torno a los núcleos de Universidad avanzada (Londres, Oxford, Cambridge), pueden sumarse a esta lista europea.
- Los polos de industria y ciencia avanzada en Estados Unidos (Boston, Silicon Valley, Chicago, New York, Seattle…).
En todos ellos, se comparte como característica la existencia de universidades punteras, complementadas por un ecosistema de centros de investigación y centros tecnológicos que transfieren a la industria los resultados de su trabajo. La Universidad, además, cumple una triple función, aportando investigación y profesionales formados y sirviendo como elemento tractor del talento internacional.
Queda, sin duda, un camino todavía por recorrer para conocer cómo mejorar el funcionamiento y la eficacia de los sistemas de innovación, y otro en trasladar adecuadamente a la sociedad estas evidencias que vinculan la inversión en ciencia y tecnología con la prosperidad de los territorios.
Son tareas en las que la Universidad, en países como España, no debería escatimar recursos, porque nos jugamos no sólo la vitalidad de la institución, sino también el futuro económico de nuestra sociedad.
GUILLERMO DORRONSORO
Decano de Deusto Business School (Facultad CC.EE. y EE. de la Universidad de Deusto) y Vicepresidente Ejecutivo IK4 (Alianza Centros Tecnológicos País Vasco)
Doctor Ingeniero Industrial por la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicaciones (ETSIIT) de Bilbao, Máster...
http://agendapublica.elperiodico.com/investigacion-universitaria-y-prosperidad-economica-territorial/
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