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Introducción
La persistencia de las desigualdades socioeconómicas territoriales, en particular hacia el interior de los países subdesarrollados (PSD) de Asia, África y América Latina (Milanovic, 2005; Kanbur, Venables y Wan, 2006; Aroca y Atienza, 2016), explica en buena medida el interés de investigadores y policy-makers en el desarrollo regional. En las últimas décadas la literatura internacional ha explorado la relación entre las capacidades locales de innovación y los procesos de desarrollo, primero para experiencias regionales exitosas y, luego, para las regiones periféricas o menos desarrolladas. No obstante, el análisis de estas problemáticas y la evidencia empírica a nivel territorial en Argentina todavía son limitados, aún cuando las desigualdades regionales han sido una preocupación histórica que perdura hasta la actualidad (Cao y Vaca, 2006; Niembro y Sarmiento, 2020). En ese sentido, el presente artículo aborda un área de vacancia y pretende aportar información novedosa sobre los vínculos existentes entre los desiguales niveles de desarrollo de las provincias argentinas y las políticas e instituciones de ciencia, tecnología e innovación (CTI) que se despliegan en el territorio.
Los estudios sobre sistemas regionales de innovación (SRI) permiten conjugar, por un lado, el papel de la innovación (en un sentido amplio de CTI) como un factor determinante del desarrollo y, por otro, el abordaje de las desigualdades regionales (Asheim, Lawton Smith y Oughton, 2011; Asheim, Grillitsch y Trippl, 2016; Niembro, 2015; Isaksen, Martin y Trippl, 2018). En particular, desde mediados de la década de los 2000 se observa un importante incremento de los estudios sobre SRI rezagados o periféricos, a la par de un interés creciente por las políticas regionales de innovación (Tödtling y Trippl, 2005; Barzotto, Corradini, Fai, Labory y Tomlinson, 2019; Eder, 2019a; González-López, Asheim y Sánchez-Carreira, 2019). No obstante, la evidencia al respecto para los PSD en general y para América Latina en particular es todavía limitada (Doloreux y Porto Gomez, 2017).
En este marco, el principal objetivo del artículo es analizar empíricamente la noción de SRI periféricos en Argentina (un país de por sí periférico en el sistema global), para identificar las características particulares del entramado institucional-organizacional de CTI y su relación con el desarrollo regional. De esta forma se contribuye a la discusión sobre la relación entre innovación, desarrollo regional y políticas de CTI por medio del análisis de las disparidades científico-tecnológicas a nivel provincial y, en particular, de las especificidades de los SRI de menor desarrollo relativo. Los resultados aportan un diagnóstico sobre el estado actual de los SRI periféricos en Argentina y pueden emplearse como un punto de partida para repensar el alcance territorial del sistema y las políticas de CTI.
Luego de esta introducción, el artículo se estructura de la siguiente manera. En la segunda sección se desarrollan el marco conceptual y los antecedentes. En la tercera sección se especifican la metodología y los datos empleados para el análisis de la evidencia empírica. La cuarta sección aborda los resultados del estudio y, por último, se presentan la discusión y reflexiones finales de la investigación.
Marco teórico y antecedentes
Dadas las múltiples dimensiones del desarrollo económico, para el estudio de los PSD es esencial abordar la noción de sistemas de innovación (SI) desde una perspectiva amplia, considerando no solo factores económicos, sino también sociales, políticos y geográficos, e integrando los planos micro, macro y mesoeconómicos (Chaminade, Lundvall, Vang y Joseph, 2009; Lundvall, 2010; Lastres, Cassiolato, Matos y Szapiro, 2020). En estos países el enfoque de SI se utiliza por lo general de manera ex-ante y con una fuerte orientación normativa o de política, ya que los procesos de innovación suelen ser escasamente sistémicos y es necesario promover la interacción y el desarrollo de estos sistemas (Arocena y Sutz, 2000). Chaminade et al. (2009, p. 373) resaltan que "los sistemas de innovación en los países en desarrollo son en la mayoría de los casos sistemas en construcción", y diversos autores los caracterizan como inmaduros, incompletos o emergentes (Intarakumnerd y Vang, 2006; Lundvall, Intarakumnerd y Vang, 2006; Padilla-Perez, Vang y Chaminade, 2009; Cummings y Djeflat, 2015).
Para algunos autores (Lundvall, Vang, Joseph y Chaminade, 2009; Cassiolato y Lastres, 2008; 2017), la literatura de sistemas de innovación puede concebirse como una línea continuadora de los debates en torno al desarrollo acuñados por Hirschman (1958), Myrdal (1968), Prebisch (1950; 1952), Furtado (1961) y Pinto (1976; 1984), entre otros. En particular, el abordaje conceptual del estructuralismo latinoamericano se torna complementario al enfoque de los SI, para analizar de manera integrada las relaciones entre las capacidades de los sistemas científico-tecnológicos, los procesos de innovación, las estructuras económicas y el desarrollo.
A través de la idea de heterogeneidad estructural, Pinto (1976; 1989) profundiza sobre las disparidades de la difusión del desarrollo tecnológico hacia el interior de los países periféricos. Los procesos de industrialización generan una transformación de sus estructuras productivas junto a la redistribución espacial de las actividades económicas. Así, las condiciones de transferencia del progreso técnico se desarrollan de manera desigual a nivel subnacional, concentrándose en regiones y sectores que representan los estratos modernos de la economía (regiones centrales) y conformando a la par una periferia interna. Hacia el interior de las regiones relegadas se constituyen sistemas tecno-productivos subdesarrollados, en donde predominan actividades de menor productividad y capacidades relativas. La propagación de nuevas técnicas productivas requiere de competencias para su implementación y adaptación local, las cuales se encuentran escasamente desarrolladas en la periferia de la periferia, limitando así las posibilidades de modernización y reforzando las divergencias. De este modo, las especificidades de dichos territorios se encuentran tanto en la estructura productiva como en el sistema científico-tecnológico, y por ende también en las interacciones entre sí y en su evolución temporal (Prebisch, 1950; 1952; Rodríguez, 1977; 2006; Pinto, 1984).
Otra corriente también enfocada en el análisis de las problemáticas particulares que enfrenta América Latina en el campo científico-tecnológico ha sido el denominado Pensamiento Latinoamericano en Ciencia, Tecnología, Desarrollo y Dependencia (PLACTED), que en el caso de Argentina contó con exponentes como Amílcar Herrera, Oscar Varsavsky y Jorge Sabato. En particular, el Triángulo de relaciones propuesto por Sabato plantea que el desarrollo científico y tecnológico de un país envuelve una serie de interrelaciones entre el gobierno, la infraestructura de ciencia y tecnología (CyT) y el sector productivo, de cuya densidad depende la construcción de capacidades locales de CTI. En ese sentido, los países latinoamericanos suelen enfrentar obstáculos para consolidar un entramado de relaciones capaz de fomentar el desarrollo, dado que existen debilidades tanto en la infraestructura científico-tecnológica como en el sector productivo, en el gobierno y en las vinculaciones entre sí (Sabato y Botana, 1968).
En línea con lo anterior, el enfoque de SRI es una herramienta analítica que permite abordar el problema de las desigualdades y divergencias territoriales dando cuenta de las particularidades de los sistemas de regiones rezagadas o periféricas (Niembro, 2019; Eder 2019a). Según Cooke (2004), la noción de SRI consiste en la interacción entre el subsistema de generación de conocimiento (la infraestructura institucional de apoyo) y el subsistema de explotación de conocimiento (la estructura productiva regional), los cuales están vinculados además a otros sistemas regionales, nacionales e internacionales. Tödtling y Trippl (2005) adicionan un tercer subsistema, de política regional, y señalan que todos estos subsistemas se despliegan dentro de un marco socioeconómico y cultural específico de cada región (Niembro, 2015).
Dentro de esta literatura se sostiene la existencia de tres problemas básicos o fallas de sistema que los SRI menos consolidados pueden enfrentar (Tödtling y Trippl, 2005; 2011; Martin y Trippl, 2014; Trippl, Asheim y Miörner, 2016): 1) la delgadez organizacional o debilidad institucional, característica de regiones periféricas, a raíz de la ausencia o la falta de adecuación de ciertos organismos e instituciones claves del subsistema de generación y difusión de conocimiento y/o del marco socioeconómico; 2) la fragmentación o fallas de vinculación en redes, ya sea por la escasez de interacciones como por un exceso que genere círculos rígidos y cerrados, usualmente evidenciada en algunos distritos productivos y regiones metropolitanas; y 3) el lock-in negativo o bloqueo en actividades y tecnologías maduras o en decadencia, propia del patrón de especialización de regiones industriales tradicionales, regiones en transición o periféricas basadas en la explotación de materias primas.
En términos de antecedentes sobre el estudio de países latinoamericanos, la distinción entre centro y periferia ha estado muy presente en las discusiones en torno al progreso técnico, la innovación y el desarrollo nacional (Kattel y Primi, 2012; Cimoli y Porcile, 2013), al igual que en los trabajos sobre sistemas nacionales de innovación (Arocena y Sutz, 2000; Albuquerque, 2007; Cassiolato y Lastres, 2008; Arocena y Sutz, 2016; Chaves, Ribeiro, Dos Santos y Albuquerque, 2020). Más allá de que pueden encontrarse algunos estudios en Argentina que utilizan las ideas centro-periferia para dar cuenta de las diferentes posiciones de las provincias en el sistema productivo nacional (Ferrer, 1980; Cao y Vaca, 2006; Calá, Arauzo-Carod y Manjón-Antolín, 2015; Calá, Manjón-Antolín y Arauzo-Carod, 2016), el concepto de sistemas regionales de innovación periféricos ha estado relativamente ausente (Fernández y Comba, 2017), y con ello también la discusión sobre las características particulares que presentan los SRI en la periferia de países en desarrollo (excepciones recientes son los trabajos de Starobinsky, Gonzalo y Pizarro, 2019; Starobinsky, Gonzalo, Manrique y Flores, 2020).
Cabe destacar igualmente que varios estudios previos sobre las dinámicas regionales y locales de innovación muestran que existe una marcada heterogeneidad territorial y diferentes grados de desarrollo entre los sistemas (Yoguel, Borello y Erbes, 2005; 2009; Robert, 2012; Borello, 2015; Pasciaroni, 2015; Starobinsky, 2016; Marín, Liseras, Calá y Graña, 2017; Niembro, 2017; 2020b; Arza y López, 2021). Los antecedentes mencionados plantean que ante la destacada heterogeneidad y las particularidades de cada región, no pueden emplearse configuraciones esquemáticas para su análisis, sino que se requieren abordajes y políticas especialmente pensados para sus necesidades puntuales (Fernández y Comba, 2017; Niembro, 2019; Lastres et al., 2020). Por último, también vale mencionar que la discusión de políticas públicas que atiendan a las profundas asimetrías territoriales del sistema científico-tecnológico en Argentina se ha traducido, en la última década, en una serie de debates y estudios sobre la federalización de la CyT (Szpeiner y Jeppesen, 2013; González, 2017; Unzué y Emiliozzi, 2017; Suárez y Fiorentin, 2018; Sarthou, 2019; Niembro, 2020a; 2020c).
Metodología y datos
Para el abordaje empírico de este artículo se plantea un diseño metodológico cuantitativo por medio de la implementación de técnicas de análisis estadístico que permiten procesar y sistematizar variables en relación al sistema científico-tecnológico y al desarrollo socioeconómico regional. En particular, se busca definir e identificar empíricamente los casos de SRI periféricos, según el posicionamiento relativo de las provincias en materia de CTI y desarrollo económico-productivo (Komninaki, 2015; Kühn, 2015; Zitek y Klimova, 2016).
En línea con Trippl et al. (2016) y Eder (2019b), se construye un índice sintético a partir del análisis de componentes principales (ACP) que da cuenta del grado de desarrollo relativo de los SRI (Índice de Desarrollo CTI). Para la construcción del índice se incluyen los siguientes indicadores (en función de la disponibilidad de datos para todas las provincias en el período 2010-2017): inversión en investigación y desarrollo (I+D) per cápita; investigadores EJC (equivalentes a jornada completa) cada 10.000 habitantes; becarios EJC cada 10.000 habitantes; porcentaje del empleo industrial en ramas de media-alta y alta intensidad tecnológica; porcentaje del empleo en servicios en ramas de servicios basados en conocimiento. Para los tres primeros indicadores se emplean estadísticas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MINCYT) y estimaciones poblacionales del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC), mientras que en los dos últimos se utilizan datos de empleo provincial por sector elaborados por el Observatorio de Empleo y Dinámica Empresarial (OEDE).
Al momento de combinar los diferentes indicadores en un índice sintético, el ACP permite evitar el uso de ponderaciones ad-hoc o promedios simples (Sterlacchini, 2006; Buesa, Martínez Pellitero, Baumert y Heijs, 2007; Martínez Pellitero, Buesa y Heijs, 2008; Dos Santos, 2017; Niembro, 2020b). El propósito central de esta técnica es poder comprender la estructura de relaciones subyacente a las variables analizadas y condensar la mayor parte de la información de las variables originales a partir de un menor número de dimensiones comunes (Johnson y Wichern, 2008; Hair, Black, Babin y Anderson, 2010). Dado que la técnica es sensible a cambios de escala o al uso de diferentes rangos de medidas, inicialmente es necesario estandarizar las variables, por lo que se suele recurrir a los Z-scores -esto es, a las variables originales se les resta la media y se dividen por el desvío estándar, de modo que una vez estandarizadas tienen media 0 y desvío 1-.
En cuanto al recorte espacial, si bien el término región no presenta una definición unívoca y algunos autores sostienen que las regiones debieran establecerse en términos funcionales (Edquist, 2005; Andersson y Karlsson, 2006), en este artículo se toma a las provincias como unidad de análisis. Esta definición está en línea con varios de los pioneros del enfoque SRI (Cooke, Gómez Uranga y Etxebarria, 1997; Doloreux, 2002; Asheim y Coenen, 2005), que priorizan la dimensión administrativa o de gobernanza subnacional (Navarro, 2009), así como con otros trabajos empíricos sobre los SRI de distintos países de América Latina (Crespi y D’Este, 2011; Sánchez Tovar, García Fernández y Mendoza Flores, 2014; Valdez-Lafarga y León-Balderrama, 2015; Bernal Perez, 2018). A su vez, Benedetti (2009) resalta que en Argentina la idea de región está muy conectada con las realidades provinciales, puesto que los mayores conflictos se tejen y desenredan en el vínculo nación-provincias y suelen ser las provincias las unidades subnacionales que delimitan mejor las identidades territoriales.
Por otra parte, el principal nivel subnacional para el que se recolectan y sistematizan datos en Argentina es tradicionalmente el de las provincias, y aún así existe una marcada escasez de series de estadísticas provinciales en materia de CTI (Marín et al., 2017; Niembro, 2017). Por ello y para poder contar con un conjunto representativo de datos en términos espacio-temporales2, el índice se limita a las cinco variables mencionadas. Todos estos indicadores se encuentran expresados en términos relativos (en función de la población provincial o en porcentajes) y no absolutos, para evitar que los resultados puedan estar sesgados por el efecto tamaño de las principales provincias del país, como señalan Navarro y Gibaja (2009) y Carrincazeaux y Gaschet 2015).
A partir del cálculo del Índice de Desarrollo CTI para las provincias en el período 2010-2017 se analiza la condición de cada una de ellas y se conforman grupos en función del nivel de desarrollo relativo de CTI (SRI centrales, intermedios y periféricos). Luego, se contrasta el índice con otros indicadores como el Producto Bruto Geográfico (PBG) per cápita y el Índice de Desarrollo Humano (IDH), y se estudian las características que presentan los SRI periféricos en cuanto a la infraestructura científico-tecnológica y a las actividades de innovación empresarial.
Para dicha caracterización, se analizan diferentes fuentes de información a nivel provincial o regional de reciente disponibilidad (datos entre 2014 y 2017, según el caso). Estas novedosas bases de datos permiten realizar por primera vez en Argentina algunas evaluaciones a nivel territorial (en línea con Květoň y Kadlec, 2018; Blažek y Kadlec, 2019), como por ejemplo: diferenciar la inserción de los recursos humanos en cada provincia según tipo de entidad (empresas, organismos públicos, universidades públicas o privadas) y área del conocimiento, analizar la distribución de los investigadores y becarios de CONICET vis a vis la composición territorial de las comisiones evaluadoras, y replicar esto último para los principales fondos y programas de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i). De manera adicional, se analizan a nivel regional variables relacionadas con los comportamientos tecnológicos e innovativos de las empresas industriales, a partir de la Encuesta Nacional de Dinámica de Empleo e Innovación (ENDEI) 2014-2016, y de los vínculos que establecen tanto las firmas industriales como agropecuarias con el sistema científico-tecnológico, incorporando datos del Censo Nacional Agropecuario (CNA) de 2018.
Resultados
Desarrollo científico-tecnológico y desigualdades territoriales
En relación a la construcción del Índice de CTI para las provincias argentinas, cabe destacar que el ACP se sustenta en la presencia de elevadas correlaciones entre las variables, una medida de adecuación muestral Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de 0,74 (por encima del mínimo requerido de 0,50) y el cumplimiento de la prueba de esfericidad de Bartlett (Hair et al., 2010). Según el tradicional criterio de Kaiser o del autovalor, que consiste en retener los componentes principales cuyos autovalores sean mayores a uno, es necesario extraer en este caso los dos primeros componentes, los cuales en conjunto dan cuenta del 87% de la variabilidad total (66% el primer componente y 21% el segundo). Luego de estimar los respectivos factor scores, se sigue la metodología planteada por Cicowiez (2003) y Martínez Pellitero et al. (2008) y se combinan estos dos componentes en un único valor, ponderándolos en función de la proporción de la varianza explicada por cada uno.
La Figura 1 muestra los valores (estandarizados) del Índice de Desarrollo CTI de cada provincia para los años punta del periodo analizado, 2010 y 2017, junto a uno intermedio, 2015 (que representa un año de quiebre y viraje en términos políticos a nivel nacional). Tal como se observa en el gráfico, se puede destacar una escasa variabilidad a nivel provincial en los valores del índice entre dichos años.
Fuente: elaboración propia
Figura 1 Índice de Desarrollo CTI (años seleccionados, valores estandarizados)
Según los guarismos para el año 2017, se pueden identificar tres subgrupos de provincias: nueve jurisdicciones con un índice positivo, clasificados como SRI centrales, con una destacada distancia de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA); cuatro provincias de SRI intermedios, con valores levemente negativos (entre 0 y -0,25, i.e. un cuarto del desvío estándar); y once provincias con un índice negativo por debajo de -0,25, identificados como SRI periféricos. Este último grupo se compone mayoritariamente, aunque no exclusivamente, de provincias del Noroeste (NOA) y Noreste (NEA) del país (salvo Tucumán que integra el conjunto de SRI centrales), junto con Santa Cruz y Entre Ríos (Figura 2).
Un aspecto que podría llamar la atención es la presencia de la provincia de Buenos Aires dentro del grupo de SRI intermedios y no entre los centrales. Esto se debe en parte al uso de variables relativas y no absolutas, ya que si bien esta provincia aglutina un número elevado de los recursos (inversiones y personal) de CyT es además la provincia más poblada del país. Pero más importante aún pueden resultar las profundas heterogeneidades al interior de la provincia de Buenos Aires (Gatto, 2013; Comisión Económica para América Latina y el Caribe, 2019; Erbes y Girándola, 2019)3. Por otra parte, Borello (2015) también encuentra a Buenos Aires en una posición intermedia al estudiar la geografía provincial de las actividades de innovación (en pequeñas y medianas empresas industriales).
El análisis comparado entre el Índice de Desarrollo CTI y otras medidas alternativas del desarrollo socioeconómico, como el Producto Bruto Geográfico (PBG) per cápita y el Índice de Desarrollo Humano (IDH), arroja una alta correspondencia en términos de la posición que ocupan las provincias para estos indicadores (Cuadro 1). En particular, los SRI periféricos se corresponden en gran medida con las provincias de menor desarrollo relativo del país, exceptuando sobre todo el caso de Santa Cruz, que presenta altos valores de PBG per cápita e IDH, junto a Catamarca y Entre Ríos aunque en menor medida. Por el lado de los SRI centrales, resaltan Tucumán y San Juan, que exhiben una peor posición relativa en términos de los otros indicadores. En cambio, La Pampa y Neuquén muestran mejores indicadores relativos de desarrollo socioeconómico que de CTI.
Fuente: elaboración propia en base a PNUD (2017) y datos de PBG 2018 estimados por Federico Muñoz y Asociados. Nota: todos los valores están estandarizados como Z scores y los colores responden a las escalas y cortes aplicados en la Figura 1
Cuadro 1 Índice de Desarrollo CTI versus otras medidas de desarrollo
Análisis de las capacidades científico-tecnológicas en los SRI periféricos
El análisis de las capacidades científico-tecnológicas por grupo de SRI permite distinguir rasgos comunes a los sistemas periféricos. En primer lugar, se observa la escasa presencia de recursos de CyT (inversión y personal) no solo en términos relativos (indicadores que son parte del índice), sino también absolutos. Por ejemplo, los SRI periféricos en su conjunto representan el 15% del PBG y el 22% de la población total del país, mientras que concentran apenas el 8% de la inversión en I+D (la cual en términos per cápita representa menos de la mitad del promedio nacional), el 11% de los investigadores y becarios, y solo el 8% de aquellos pertenecientes al CONICET (Cuadro 2).
Fuente: elaboración propia en base a datos de INDEC, MINCYT, CONICET y Federico Muñoz y Asociados. Nota: todos los valores corresponden al año 2017, salvo el PBG que refiere a 2018
Cuadro 2 Resumen de indicadores generales por grupo de SRI (2017-2018)
En segundo lugar, los resultados desagregados permiten dar cuenta de especificidades escasamente abordadas en estudios previos, como la preponderancia, en términos del personal CyT (y por ende también de la inversión), de las universidades públicas en el caso de los SRI periféricos. En ese sentido, se destaca la densidad de investigadores y becarios en universidades públicas (reúnen el 51%), frente a una baja proporción relativa en el CONICET (un 30% en los SRI periféricos contra un 44% en los centrales). Por su parte, la presencia de investigadores en empresas es muy reducida en los SRI periféricos (casi nula en varias provincias) y de las menores del país (Figura 3).
En relación a la concentración de investigadores del CONICET, se encuentra que los SRI centrales e intermedios reúnen el 92% del total. Mientras que a nivel nacional hay cerca de cinco investigadores y becarios CONICET cada 10.000 habitantes, este indicador para los SRI periféricos es de apenas 1,7 y en los SRI de mayor desarrollo alcanza 8,9 (Cuadro 2).
Fuente: elaboración propia en base a datos de MINCYT y CONICET
Figura 3 Distribución de investigadores y becarios por organización y grupo de SRI (2017)
Tomando en consideración la orientación por disciplinas, el Cuadro 3 muestra la distribución de investigadores y becarios por grandes áreas del conocimiento, tanto para quienes forman parte del CONICET (datos de 2017) como para los inscriptos en el Programa de Incentivos de la Secretaría de Políticas Universitarias (SPU) y que no son parte del Consejo (datos de 2015 del Sistema de Información de Ciencia y Tecnología Argentino, SICYTAR). En ambos casos, las ciencias agrícolas e ingenierías abarcan una proporción importante del personal en los SRI periféricos, incluso por sobre la media nacional y los SRI centrales, destacándose así la orientación aplicada de los esfuerzos de investigación hacia el sector agropecuario. Algo similar ocurre con las ciencias sociales y humanas, pero principalmente por el lado de los recursos humanos del CONICET, dando cuenta de las menores capacidades relativas en investigación y desarrollo en ciencias exactas, naturales, biológicas y de la salud. Estas particularidades permiten profundizar no solo en las mencionadas limitaciones y debilidades en términos de recursos y capacidades, sino también en las características y orientaciones comunes de los sistemas regionales de menor desarrollo.
Fuente: elaboración propia en base a datos de CONICET y SICYTAR. Nota: los porcentajes de CONICET no suman estrictamente 100% pues se excluye la categoría Tecnología, que tiene una participación en torno al 2%
Cuadro 3 Disciplinas de investigadores y becarios por grupo de SRI (2017 y 2015, en %)
En concordancia con los resultados anteriores, la escasez relativa de investigadores se refleja en una débil (a veces nula) representación en las comisiones evaluadoras tanto del CONICET como del Fondo para la Investigación Científica y Tecnológica (FONCYT), el principal instrumento de financiamiento para la investigación científica del país (Cuadro 4). Se destaca que los SRI periféricos solo reúnen el 5,1% del total de los evaluadores del CONICET y el 2,7% del FONCYT, con valores muy por debajo del promedio nacional en ambos casos (4,8 y 0,7 evaluadores cada millón de habitantes, respectivamente). Esto retroalimenta la condición de rezago, ya que limita la representación y consideración de las particularidades de estos contextos de menor desarrollo dentro de las instancias de evaluación (y posterior adjudicación de recursos, becas o ingresos al CONICET).
Fuente: elaboración propia en base a Sarthou (2019), quien calculó el número de evaluadores FONCYT, y datos de INDEC, MINCYT y CONICET
Cuadro 4 Evaluadores en las comisiones del CONICET y FONCYT por grupo de SRI (2017)
En términos del alcance territorial del financiamiento público de CTI, se verifica efectivamente una muy baja participación en proyectos del FONCYT por parte de los SRI periféricos (12,5 proyectos cada mil investigadores, menos de la mitad que el promedio nacional), los cuales concentran apenas el 5% de la totalidad de proyectos a nivel país (Cuadro 5). Si se analiza otro de los principales instrumentos que financia la Agencia I+D+i, como es el Fondo Tecnológico Argentino (FONTAR), dirigido a las empresas, las desigualdades territoriales en la distribución de proyectos también son evidentes. Al igual que en el caso del FONCYT, se aprecia una baja participación de los SRI periféricos en proyectos del FONTAR, con el 4,8% del total. Considerando ambos fondos en conjunto, los SRI periféricos cuentan con tan solo un proyecto cada 100.000 habitantes, frente a más de nueve en el caso de los SRI centrales.
Fuente: elaboración propia en base a datos de INDEC, Agencia I+D+i y OEDE. Nota: *no se contabilizan empresas de los rubros comercio y construcción, ya que son sectores (muy numerosos) por fuera del alcance tradicional del FONTAR
Cuadro 5 Proyectos FONTAR y FONCYT por grupo de SRI (promedio 2014-2016)
Innovación empresarial y vínculos con el sistema CyT por macro-regiones geográficas
Por último, se puede destacar que los esfuerzos y capacidades tecnológicas de las empresas (industriales) también presentan un rezago en los SRI periféricos respecto a aquellos de mayor desarrollo. Si bien el MINCYT no ha difundido datos por provincia que permitan la obtención de valores para cada grupo de SRI (como en los cuadros anteriores), la información publicada de la ENDEI 2014-2016 por macro-regiones geográficas puede tomarse como una aproximación, especialmente por la preponderancia de SRI periféricos en el Norte Grande (NEA y NOA). Como se aprecia en el Cuadro 6, las empresas industriales del Norte Grande exhiben una escasa inversión y personal en I+D (4% del total de las actividades innovativas y 0,3% del empleo total, respectivamente), presentando valores por debajo de la media nacional (14,4% y 0,7%, respectivamente).
A su vez, dicha macro-región se caracteriza por tener una menor proporción de recursos humanos calificados (37% del empleo total), una fuerte inclinación de los esfuerzos innovativos hacia la compra de maquinaria y equipos (87% de las actividades innovativas), junto a una mayor presencia relativa de empresas innovadoras pero no innovativas4, destacándose así el carácter informal de los esfuerzos y resultados de innovación. En concordancia con el perfil descripto, el alcance de las innovaciones tecnológicas es acotado, ya que primordialmente representan innovaciones para la propia empresa, y en una menor proporción se trata de novedades en el contexto del mercado nacional y menos aún del internacional.
Fuente: elaboración propia en base a datos de la ENDEI 2014-2016 publicados por MINCYT. Notas: *Los datos reflejados en las últimas columnas no se difundieron con decimales (MINCYT, 2020), y responden al total de empresas innovadoras; suman más de 100 pues las empresas pueden indicar múltiples alcances de sus innovaciones
Cuadro 6 Empleo e innovación en firmas industriales por macro-región (2014-2016, en % del total)
En materia de interrelaciones hacia el interior de los SRI, se destaca que las empresas industriales que se vinculan con otros agentes para llevar a cabo sus actividades de innovación lo hacen mayoritariamente con otras firmas o con consultores-asesores, aunque el peso de estos últimos es bastante inferior en el Norte Grande (Cuadro 7). Los vínculos con organismos de CyT (por ejemplo, CONICET o INTI) también son proporcionalmente menores en el Norte que en el agregado nacional o que en el área metropolitana de Buenos Aires. No obstante, se observa una realidad opuesta respecto a las relaciones con universidades, con valores de los más altos del país, resultado que se conecta con la mencionada predominancia del sistema universitario en los SRI periféricos. Por otra parte, el hecho de que los vínculos con el sistema CyT en el Norte Grande apunten sobre todo a la introducción de mejoras productivas, frente a una muy baja proporción de I+D o pruebas, guarda relación con las menores capacidades técnicas del personal, el mencionado sesgo de las actividades innovativas y el limitado alcance de las innovaciones.
Vínculos de firmas industriales por macro-región (2014-2016, en % de las que se vincularon)
Fuente: elaboración propia en base a datos de la ENDEI 2014-2016 publicados por MINCYT (2020), como números enteros (sin decimales). Nota: los porcentajes suman más de 100 pues las empresas pueden indicar múltiples vínculos o motivos
Cuadro 7
De manera adicional, si bien las encuestas de innovación en Argentina tradicionalmente se limitan a las empresas industriales, el último CNA (2018) permite analizar los vínculos que establecen las explotaciones agro-pecuarias (EAP) en términos de asesoramiento técnico externo. Tanto por macro-regiones geográficas como por grupos de SRI, en el Norte Grande y en los SRI periféricos los organismos (públicos) nacionales y provinciales tienen un peso proporcionalmente mayor que a nivel país (Cuadro 8). Esto, a su vez, refuerza la mencionada inclinación disciplinar hacia las ciencias agrícolas en estos SRI, y se encuentra en relación con el tipo de especialización de sus estructuras productivas. Los vínculos (entre privados) de transferencia técnica con profesionales independientes o empresas de servicios son mucho más limitados que en las demás macro-regiones o grupos de SRI, pero en cambio se aprecia la mayor importancia relativa que tienen las cooperativas agropecuarias en estas provincias.
Reflexiones finales
Los resultados evidencian una relación entre el nivel de desarrollo socioeconómico provincial, la configuración de los sistemas científico-tecnológicos, los procesos de innovación productiva y las articulaciones entre actores. Como contribución a las investigaciones sobre desigualdades territoriales en Argentina, se distingue un conjunto de SRI centrales (e intermedios), que concentran en términos relativos una mayor proporción de recursos y esfuerzos de innovación, y un grupo de SRI periféricos, que cuentan con limitados recursos y capacidades de CTI, los cuales en su mayoría pertenecen a las macro-regiones geográficas de menor desarrollo socio-económico (principalmente del NEA y NOA). Este es un reflejo más de las múltiples y marcadas carencias que atraviesan al subdesarrollo de las provincias del Norte del país, las cuales en el ámbito particular de CTI también alcanzan a algunas provincias de otras macro-regiones, como Entre Ríos y Santa Cruz.
El artículo aporta evidencia novedosa en cuanto a las particularidades de los SRI periféricos en Argentina, tales como la preponderancia de las universidades en estos sistemas, la menor relevancia relativa del CONICET, la sub-representación en las comisiones evaluadoras de organismos de CyT, así como la orientación disciplinar en ciencias agrícolas, ingenierías y sociales. De manera adicional, se evidencian escasas competencias en materia de innovación por parte del sector industrial de dichos sistemas, como también una menor proporción de recursos calificados y esfuerzos en I+D y un acotado alcance de los resultados de innovación. En parte por estas características, las principales vinculaciones hacia el interior de los sistemas periféricos se establecen con universidades (y cooperativas en el caso del sector agropecuario) para mejoras productivas y asesoramiento, y en menor medida con organizaciones privadas y otros organismos de CyT (como el CONICET).
Por su parte, las políticas para la promoción del progreso científico y tecnológico tienen un limitado alcance territorial, considerando por ejemplo la distribución de algunos de los principales fondos de financiamiento (FONCYT y FONTAR). Estos fondos se encuentran escasamente difundidos en los SRI periféricos, lo que limita las posibilidades de construir capacidades y generar derrames locales. Como contracara, se destaca su alta concentración en los SRI centrales con mayores recursos y capacidades. Así, en las provincias rezagadas se poseen menores competencias para acceder a programas de financiamiento o para incorporar nuevos becarios e investigadores en el marco de las políticas de CTI vigentes, lo que refuerza el círculo vicioso de los SRI periféricos (opuesto al círculo virtuoso que opera en los SRI centrales). Si bien se trata en algunos casos de datos de corte transversal, la reducida variabilidad del Índice de Desarrollo CTI entre 2010 y 2017 evidencia una situación que tiende a reforzar o perpetuar las desigualdades territoriales asociadas a las capacidades científico-tecnológicas, al desarrollo socioeconómico y al alcance de las políticas públicas.
Al margen de la naturaleza descriptiva del artículo (dada la limitada disponibilidad de datos en Argentina), los resultados permiten reflexionar sobre el alcance territorial del sistema y las políticas de CTI en el país, para entender y atender mejor las particularidades de los contextos periféricos. Precisamente, en los SRI periféricos la idea de sistema se asocia a un objetivo de política ex-ante, ya que estas provincias enfrentan grandes y diversas limitaciones. Las políticas horizontales o aespaciales, de tipo "one size fits all" (un mismo talle para todos), junto a la sub-representación de actores de los SRI periféricos en algunas instancias decisorias, no logran dar cuenta de las capacidades y posibilidades concretas de cada sistema. Como destacan Lastres et al. (2020, p. 498), es necesario "generar soluciones que ayuden a resolver los graves problemas de desigualdades que se observan en la gran mayoría de los países menos desarrollados en lugar de permitir que dichas políticas contribuyan a reforzarlas”, lo cual implica diseñar "políticas espacializadas, coordinadas en las distintas escalas y capaces de contemplar las distintas realidades regionales" (Lastres et al., 2020, p. 499).
Atender a los complejos problemas que enfrentan los SRI de menor desarrollo implica avanzar paralela y sostenidamente en el tiempo con agendas integrales, ya que aquí, dada la evidencia analizada, se conjugan todas las fallas de sistema (aquellas relacionadas con las debilidades institucionales, las menores capacidades tecnológicas de las firmas como reflejo de las características de la estructura productiva, y un entramado de vinculaciones de baja complejidad). Como señalan Llisterri y Pietrobelli, en estos casos no es suficiente fortalecer una sola función entre aquellas que resultan esenciales en los sistemas de innovación, sino que es imprescindible reforzar todas las funciones: la interacción entre los agentes del sistema regional; la capacidad de absorción de nuevo conocimiento por parte de las empresas; y la infraestructura de CTI de la región (2011, p. 108)
Por todo ello, es necesario reconocer las brechas científico-tecnológicas y las capacidades diferenciales de los SRI periféricos para generar políticas integrales de desarrollo que no solo atiendan la dimensión de CyT, sino también del desarrollo productivo, educativo, infraestructura (de CyT y otras), calidad de vida, entre otras. El diseño, la aplicación y la evaluación de estas políticas debieran ajustarse al contexto, ya que en caso contrario tenderá a reproducirse en el tiempo el status quo y la supremacía de los SRI centrales por sobre los periféricos.
