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Federico Andrés Stezano Pérez - Redes ciencia-industria para la transferencia en México, Estados Unidos y Canadá

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Название:
Redes ciencia-industria para la transferencia en México, Estados Unidos y Canadá
Автор:
Federico Andrés Stezano Pérez
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неизвестен
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Esta investigación premiada analiza las relaciones que establecen ciencia, industria y gobierno para favorecer la transferencia de conocimientos, con base en distintos estudios de caso en México, Estados Unidos y Canadá, destacando la incidencia de las relaciones históricas institucionales entre el Estado, la economía y la sociedad en la constitución de los sistemas nacionales de innovación.

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Objetivos del benchmarking en el sector de ciencia y tecnología

Distintos enfoques sobre los significados del benchmarking, lo identifican como un proceso de aprendizaje político que permite detectar buenas prácticas y desarrollos institucionales en determinadas áreas de ciencia y tecnología, y las virtudes y carencias de las estructuras nacionales de innovación. Al reconocer esas características, y considerando la influencia decisiva de los contextos políticos, económicos y sociales sobre el desempeño de los sistemas de innovación, los países pueden extraer lecciones de las buenas prácticas desarrolladas en otros contextos.

Tabla 17. Objetivos políticos del benchmarking en el sector de ciencia y tecnología

Autor	Objetivos
O’Reagan y Keegan (2000) a	El benchmarking para el análisis del desempeño de los sistemas y políticas de innovación debe permitir: i) identificar las mejores prácticas en esas áreas, para así desarrollar una serie de indicadores que permitan posicionar el proceso analizado vis a vis con la mejores prácticas; ii) estudiar los procesos de las mejores prácticas en detalle, especialmente en lo concerniente a las condiciones bajo las cuales se alcanzan esas prácticas; iii) derivar recomendaciones de modo que se puedan ajustar las condiciones contextuales que se presentan en el caso de la mejor práctica, y iv) utilizar esas recomendaciones como insumos de diálogo entre involucrados.
UE (2001); Polt (2002)	El benchmarking debe extraer conclusiones de la comparación de indicadores, pero focalizados en la comprensión común y en los objetivos compartidos que hagan más comprensibles algunos aspectos específicos de un sistema de innovación, antes que la simple comparación de indicadores cuantitativos. En sistemas con alta complejidad, es difícil relacionar el desempeño con la variedad de procesos e interacciones que descansan bajo el indicador cuantitativo de desempeño. Este es un rasgo fundamental de las prácticas de benchmarking en los sistemas nacionales de innovación y su productividad en ciencia y tecnología. El benchmarking debe estar animado por los procesos más profundos que están por detrás del desempeño.
OCDE (2002)	El ejercicio de benchmarking es un proceso de aprendizaje por medio del cual las organizaciones pueden compararse a sí mismas con sus contrapartes, desde una visión apoyada en la búsqueda de nuevas formas y motivaciones que mejoren su desempeño. El benchmarking de políticas en ciencia y tecnología supone varios beneficios: mejora el entendimiento de las fortalezas y debilidades de un sistema nacional de innovación; permite identificar buenas prácticas y los cambios institucionales requeridos para implementarlas; es una guía para el desarrollo de nuevos indicadores, y permite extender redes entre analistas y policy-makers en el campo de las políticas de ciencia y tecnología.
Paasi (2005)	Un ejercicio de benchmarking es una rutina de aprendizaje. Su sistematización, aumenta la eficiencia en el diseño de políticas, al utilizar experiencias de otros y los instrumentos nacionales específicos. Los costos y riesgos de toda creación de políticas en ciencia y tecnología se reducen, dado que las experiencias de otros países indican acciones exitosas y no exitosas. El benchmarking en políticas en ciencia y tecnología supone un desplazamiento desde modelos abstractos hacia la búsqueda de las mejores o buenas prácticas alternativas: políticas con buenos y malos desempeños. Quienes tienen buenos desempeños políticos son considerados los mejores ejecutores (best performers), que tienen instrumentos, estrategias y diseños institucionales exitosos. Con esto, se contribuye al objetivo final de implementar una nueva comprensión política de los policy-makers a nivel nacional.

Elaboración propia.

aCitados por Polt (2002).

Benchmarking de relaciones ciencia-industria

A inicios de la década, la UE y la OCDE elaboraron dos ejercicios de benchmarking en torno a las relaciones ciencia-industria, de gran influencia en esta investigación.

Tabla 18. Benchmarking de relaciones ciencia-industria UE (2001) y OCDE (2002)

	UE: The role of Framework Conditions	OCDE: Benchmarking Science-Industry Relationships
Origen y objetivos	En el marco de la iniciativa de Benchmarking de la Competitividad Industrial Europea emanada de la estrategia de Lisboa, el directorio de la UE y el Ministerio de Economía y Trabajo de Austria, solicitan un benchmarking sobre el estado de las relaciones ciencia-industria en 8 países de la UE (Alemania, Austria, Bélgica, Inglaterra, Irlanda, Italia y Suecia), Estados Unidos y Japón. El objetivo fue comparar y valorar el rol de las condiciones políticas de contexto que afectan el nivel, eficacia y eficiencia del intercambio de conocimiento ciencia-industria.	El estudio es resultado de un proyecto bajo la dirección del Comité de Política Científica y Tecnológica de la OCDE. El proyecto analizó el rol cambiante de las relaciones ciencia-industria en los sistemas de innovación, apoyado en tres pilares: i) un marco conceptual para valorar las relaciones; ii) indicadores internacionales de la configuración e intensidad de las relaciones, y iii) la identificación de buenas prácticas para su mejora. El análisis implica una comparación en profundidad de Francia y el Reino Unido, y el caso de Japón.
Tipo de estudio	Basado en una metodología y una estructura analítica estandarizada, expertos nacionales produjeron informes sobre el desempeño en las relaciones, la estructura de producción del conocimiento y las condiciones marco de carácter político. Los modelos nacionales de relaciones, y las condiciones marco, se compararon para fortalecer el intercambio de conocimiento y tecnología entre ciencia e industria. Un análisis de esas características permitió la identificación de buenas prácticas, enfatizando cómo éstas dependen de barreras e incentivos específicos de los sistemas de innovación. El modelo se apoyó en tres grupos de variables: i) indicadores de desempeño del grado de interacción; ii) características de los actores principales, y iii) condiciones políticas marco.	El estudio se basó en el análisis de los canales de interacción, las estructuras de incentivos y los arreglos institucionales que determinan el nivel y fluidez de la relación entre academia e industria. En torno a los canales de interacción, el énfasis se dio sobre la movilidad laboral (como cuello de botella de las relaciones ciencia-industria) y los spin-offs (y su influencia en sectores y países). Los derechos de propiedad intelectual y la evaluación de los sistemas de investigación fueron los elementos clave de la dimensión vinculada a las estructuras de incentivos. El informe mostró que los sistemas de relaciones ciencia-industria de base universitaria y descentralizados tienen una ventaja para la innovación multidisciplinaria y la construcción de redes sociales.
Conclusiones	No fue posible definir un país como un referente de desempeño de relaciones ciencia-industria. Aunque algunos países tienen buen desempeño en la mayoría de los indicadores, el perfil de cada uno difiere. Incluso en países donde las medidas de desempeño indican un bajo nivel de relaciones ciencia-industria, se dan buenas prácticas para mejorar las condiciones de contexto de estas relaciones. Por eso la comparación no se restringió a los países con los mejores desempeños. Sin embargo, también se comprobó que las buenas prácticas, aunque atacan problemas genéricos de los sistemas de innovación, dependen de ambientes de mercado e institucionales, y que lo que funciona en un país, puede fracasar en otro. Esto hace fundamental la necesidad de diagnosticar esos ambientes, identificando las fallas de mercado y barreras institucionales que producen.	Se mostró la inexistencia de un solo modelo de comercialización de la investigación pública que pueda utilizarse como referente para la evaluación del desempeño relativo de los sistemas nacionales de relaciones ciencia-industria. Varios países tienen buenos desempeños en muchos indicadores, pero también países con bajo nivel general de relaciones ciencia-industria constituyen buenos ejemplos sobre cómo mejorar la estructura y las condiciones de contexto para estas relaciones. También, como en el estudio de la UE, queda de manifiesto que el aprovechamiento de las lecciones que arrojan las buenas prácticas requiere esfuerzos continuos e intensos. Esto obliga a que el proceso de benchmarking se organice como un proceso de aprendizaje por medio del cual los involucrados busquen nuevas estrategias para mejorar sus contribuciones a los sistemas de innovación.