Algunas notas sobre ciencia, tecnología e innovación en Argentina, parte 2 (o I Don’t Want to Spoil the Party)[*]

Por Andrés López (IIEP, UBA-CONICET)[1]

Recapitulando

En la primera nota de esta serie analizamos algunos indicadores que reflejan el esfuerzo, o los insumos invertidos en actividades de búsqueda de generación de nuevas ideas y conocimiento. En particular, concentramos la atención en dos indicadores: gastos en I+D y cantidad de investigadores. En resumen, esos indicadores muestran que la Argentina gasta relativamente poco en I+D (considerando su nivel de desarrollo), pero que la brecha más grande está en el gasto financiado y ejecutado en el sector empresas. Asimismo, encontramos que el nivel de inversión en I+D por investigador es muy bajo, algo que favorece la salida del personal hacia otras actividades (o su emigración) y pone límites materiales al tipo de proyectos que se pueden desarrollar.

Una de las motivaciones al encarar esta serie de notas fue poner en debate las metas de la Ley 27614 (de Financiamiento del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación), así como el Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación 2030. Como señalamos en la primera entrega, más allá de las buenas intenciones que pueden haber estado detrás de dichas normas, en ambos casos parece haberse partido de la idea de que multiplicando los recursos (públicos) invertidos en ciencia, tecnología e innovación (CTI) la Argentina lograría mejorar sustancialmente sus indicadores de productividad y bienestar. Además, mostramos que en el caso de que se lograra la meta de 1% del PBI en gasto público en CTI en 2032, ello situaría a la Argentina en un lugar absolutamente inusual en el contexto global, en donde el Estado aportaría 60% del gasto total en I+D, cuando ese aporte es de alrededor del 30% en los países más avanzados.

La citada ley asume implícitamente que la mera expansión del actual sistema de CTI llevaría a obtener resultados positivos desde el punto de vista económico y social, ya que detrás de su sanción no hubo un diagnóstico de las fortalezas y debilidades de aquel sistema; tampoco se fijaron indicaciones claras respecto de dónde y cómo invertir los recursos adicionales, salvo en el caso del objetivo de desconcentración territorial, ni se establecieron mecanismos específicos para gobernar la asignación de aquellos recursos. En otras palabras, el supuesto parece haber sido el siguiente: pongamos más dinero para los actores del sistema CTI y ellos sabrán administrar juiciosamente el uso de los nuevos recursos.

Como mencioné en la nota previa, estoy entre quienes creen que existen fundamentos claros, tanto conceptuales como empíricos, para adoptar políticas específicas e invertir recursos públicos en actividades de CTI. Pero existen muchos tipos de políticas y también diversos destinos alternativos para la inversión de recursos; consecuentemente, los retornos o resultados obtenidos también pueden ser muy diferentes. Y esto nos lleva al tema de la presente nota. ¿Es posible evaluar el impacto o los resultados de las inversiones que realiza un país (en nuestro caso, como es obvio, el interés está en el caso argentino) en este campo?

Acerca de la dificultad para medir los resultados de las actividades de CTI

Es muy difícil “medir” los resultados de las actividades de CTI, ya que aquellos consisten en intangibles (nuevas ideas o conocimiento) que no siempre pueden ser identificados y comparados, y cuyos impactos pueden ser complejos de estimar. Decimos que no pueden ser siempre identificados porque en cualquier sociedad moderna se está generando nuevo conocimiento todo el tiempo, y ese conocimiento no siempre queda registrado en algún sistema de estadísticas; pensemos, por ejemplo, en las actividades de learning by doing que tienen lugar en las empresas o en los centros tecnológicos, las cuales pueden tener fuertes impactos en materia de productividad. O en las miríadas de start ups de base tecnológica que experimentan con nuevas ideas o conceptos con el propósito de generar innovaciones disruptivas; aunque solo una pequeña fracción de estas ideas logra tener una penetración exitosa en el mercado, aun aquellas que fracasan pueden dejar aprendizajes potencialmente útiles para quienes han participado de su desarrollo.

En cuanto a los impactos, al final del día esperaríamos que las actividades de CTI generen mejoras en los niveles de vida de la sociedad, sea porque aumentan la productividad de las economías o la calidad de vida de las personas, o porque resuelven problemas sociales relevantes. Existe una vasta literatura que muestra que los retornos sociales de dichas actividades son muy elevados[2]. Pero cuando uno se mete a explorar el tema en detalle, esas estimaciones están sujetas a una serie de incertidumbres en cuanto a los rangos de los retornos, ya que los canales a través de los cuales se generan nuevos conocimientos son variados, los resultados de dichos conocimientos pueden adoptar diversas formas y materializarse en períodos de tiempo más o menos largos y algunos de sus impactos son muy difíciles de captar. En suma, nadie que conozca algo del tema duda de que la inversión en actividades de CTI es socialmente (muy) rentable; el asunto es que hay que meterse en la caja negra e intentar discriminar los impactos de esas distintas actividades, especialmente cuando se llevan adelante con dinero público, en contextos de restricción presupuestaria y múltiples asignaciones alternativas para los fondos.

En esta nota nos concentramos en la medición de los intangibles (nuevo conocimiento) que deberían resultar de las actividades de innovación; en una nota siguiente esperamos ir por el lado de los impactos. Dados los comentarios previos, queda claro que se trata de tareas desafiantes y sujetas a diversas restricciones; los datos que aquí presentamos son meramente un insumo más para motivar discusiones y evaluaciones más profundas a futuro.

Un indicador de resultados de las actividades de innovación habitualmente utilizado en la literatura internacional es el de patentamiento. Este indicador tiene algunas limitaciones. El primero es que cuando se cuentan patentes se asume que todas tienen la misma relevancia e impacto (y es muy difícil comparar impactos económicos o sociales de distintas patentes). Asimismo, hay solicitudes de patentes que no tienen como fin proteger una innovación, sino bloquear desarrollos innovativos de terceros, prevenir o generar litigios, etc. y patentes que protegen innovaciones que jamás tienen aplicación económica. A la vez, hay muchas innovaciones significativas que no se patentan, sino que son protegidas por otros medios (e.g. secreto), caen bajo otros regímenes de propiedad intelectual (e.g. variedades vegetales, copyright –es el caso de los programas de software en muchos países) o no son protegidas por vías legales, sino por mecanismos “de mercado” (e.g., ser el firstcomer) [3]. Finalmente, las patentes no reflejan el tipo de actividad innovativa (incremental y adaptativa) predominante en los países en desarrollo, ya que los resultados de aquella actividad no alcanzan las condiciones de novedad y altura inventiva requeridas por las leyes de patentes.

Los indicadores basados en patentes intentan aproximarse a la medición de resultados desde la punta más cercana a la aplicación de las nuevas ideas al mundo de la producción (de hecho, un requisito para solicitar una patente es demostrar que es susceptible de aplicación industrial).  Del otro lado, los indicadores bibliométricos, basados en publicaciones en revistas científicas, apuntan a registrar un tipo de conocimiento que se difunde públicamente, sin intención de apropiabilidad inmediata de parte de sus creadores. Estos indicadores tienen su propio conjunto de críticas, que incluyen cada vez con más fuerza en el período reciente aquellas que apuntan al propio funcionamiento e impactos del sistema de publicaciones académicas y al hecho de que muchas veces son las propias editoriales quienes se convierten en proveedores de datos para los análisis bibliométricos. Por otro lado, el uso de los indicadores bibliométricos ha sido criticado en particular cuando se lo aplica a las ciencias sociales y las humanidades, en donde la circulación de conocimientos vía libros y otro tipo de documentos es más importante que en las ciencias duras, y cuyas investigaciones, a diferencia de estas últimas, muchas veces se dirigen a atender problemas de naturaleza local, que muchas veces no resultan de interés para las publicaciones académicas globales. La predominancia del idioma inglés en las revistas indexadas en las bases de datos utilizadas en investigación bibliométrica también ha sido mencionada como un factor que introduce sesgos en las comparaciones internacionales[4]. En cuanto a la cuestión de cómo ponderar la calidad o impacto de las publicaciones, usualmente se recurre a indicadores que registran el número de citas de cada publicación (uno de los más usados al presente es el llamado índice h[5]). Estos indicadores tampoco están exentos de críticas. Además de aquellas ya mencionadas aplicables a los índices bibliométricos en general, se ha mencionado, por ejemplo, que los hábitos de cita pueden diferir entre diferentes disciplinas; asimismo, no es inusual que existan presiones de parte de los editores de revistas por incluir citas a artículos publicados previamente en ellas (o que los autores de un trabajo incluyan esas citas para elevar la chance de publicación en una determinada revista).

Somos conscientes, en consecuencia, de las limitaciones conceptuales y prácticas de los indicadores aquí utilizados. Sin embargo, entendemos que es legítimo examinarlos a condición de conocer esas limitaciones, y sabiendo que no son el único modo de identificar los resultados de las actividades de CTI. Adicionalmente, al considerar una base de datos de 60 países (ver más abajo), con distintos niveles de ingreso per cápita, estructuras productivas, e idiomas dominantes, creemos que algunos de los problemas antes mencionados se mitigan y se reduce la probabilidad de que contengan algún “sesgo” particular que afecte el análisis del caso argentino.

Finalmente, dada la relevancia del sector agropecuario en Argentina y el hecho de que existe una industria semillera consolidada y con capacidad exportadora, también consideraremos las estadísticas de títulos de protección de nuevas variedades vegetales otorgados en el marco del régimen de la UPOV (Unión Internacional para la Protección de Nuevas Variedades de Plantas). Al presente están adheridos a este régimen 76 naciones, más la Organización Africana de Propiedad Intelectual y la Unión Europea.

Metodología y fuentes de datos

En el caso de patentes utilizaremos tres sets de indicadores. En primer lugar, usamos datos de otorgamiento de patentes en las oficinas de EEUU (United States Patent and Trademark Office, USPTO) y Europa (European Patent Office, EPO). Se trata de indicadores bastante estándar en la literatura sobre el tema. El fundamento para su uso es que una posible proxy del potencial innovativo de un país viene dada por la capacidad de sus firmas y organizaciones de obtener patentes en los mercados más desafiantes tecnológicamente; todo agente que cuente con una innovación patentable y con un alto potencial de aprovechamiento económico tendrá incentivos para patentar en la USPTO y/o en la EPO. La segunda es que sería incorrecto comparar cifras de patentamiento en las oficinas nacionales, ya que hay amplias diferencias en términos de materias patentables y otros aspectos legislativos propios de cada país (e incluso en los tiempos que cada oficina se toma para otorgar las patentes). Concentrarse en los datos de una única agencia permite evitar estos inconvenientes. Finalmente, también consideramos las solicitudes de residentes en sus propias oficinas nacionales. Aunque, como mencionamos antes, este indicador tiene problemas de comparabilidad internacional, lo utilizamos debido a que solicitar patentes en el exterior tiene costos importantes, no solo de aplicación, sino también de monitoreo (para identificar posibles infracciones), y, por tanto, muchos residentes de países en desarrollo podrían limitarse a solicitar protección ante sus respectivas oficinas nacionales.

En cuanto a indicadores bibliométricos, por un lado, consideramos los provistos por Scimago, que a su vez toma la información de la base bibliográfica Scopus, propiedad de la editorial Elsevier, y ampliamente utilizada por investigadores de todo el mundo. El indicador de Scimago que aquí usamos cubre todas las disciplinas científicas (aunque en la base hay información desagregada para cada una de ellas). Dado que, como vimos antes, las críticas a los indicadores bibliométricos se concentran en su aplicación a ciencias sociales y humanidades, también usamos la base provista por el Banco Mundial, la cual solo incluye las siguientes disciplinas: física, biología, química, matemáticas, medicina clínica, investigación biomédica, ingeniería y tecnología y ciencias de la tierra y espaciales. La fuente de información en este caso son los Science and Engineering Indicators publicados por la National Science Foundation de los EEUU. Por cierto, las publicaciones incluidas en este último indicador son un subconjunto del más amplio grupo que forma parte de la base Scimago.

Para normalizar los datos de patentamiento y publicaciones y compararlos internacionalmente utilizamos tres variables: población (por millón de habitantes), gasto en I+D medido en dólares (cada mil millones de dólares) a paridad de poder adquisitivo (PPA) y cantidad de investigadores equivalentes a jornada completa (EJC) (cada mil investigadores). Podríamos refinar el análisis asumiendo que el grueso de los recursos aportados por el sector empresas a actividades de I+D genera conocimiento potencialmente patentable, mientras que el gasto y el personal que se desempeña en universidades genera conocimiento publicable en revistas académicas; sin embargo, esa división no es tan lineal, y además en el caso argentino está condicionada por el hecho de que el sector gobierno incluye al CONICET, con lo cual se hace difícil comparar resultados desagregados con otros países.

La base cubre 60 países elegidos con el siguiente criterio [6] ; son países de ingreso alto e ingreso medio-alto según la clasificación del Banco Mundial, excluyendo las naciones con menos de 3 millones de habitantes (es el tamaño del país más grande que forma parte del Small States Forum del Banco Mundial) y aquellas cuyo PBI per cápita medido en PPA resulta inferior al promedio para el grupo de países de ingreso medio (según la definición del Banco Mundial). El único agregado es el de la India, por su tamaño y relevancia en la economía global. En cuanto a años, nos focalizamos, por coherencia con la nota previa de esta serie, en el trienio 2018-2020 e introducimos algunas comparaciones con el trienio 2000-2022 (en todos los casos los datos usados son los promedios anuales de cada período).

En cuanto a variedades vegetales, usamos datos de solicitudes y títulos otorgados a residentes por parte de las oficinas encargadas de administrar el régimen en los países adheridos a la UPOV, ya que no contamos con estadísticas sobre solicitudes de protección realizadas por los residentes de cada país en oficinas del exterior. Pese a esta limitación, y dado el carácter altamente idiosincrático de la innovación agrícola (considerando variaciones de suelos, climas, etc.), podemos suponer razonablemente que la mayor parte de los eventos desarrollados en cada país requerirá protección ante la autoridad local respectiva. Tampoco disponemos de datos que permitan saber si las solicitudes de protección realizadas por no residentes ante las oficinas locales corresponden a reválidas de títulos ya obtenidos en las oficinas nacionales de su país de origen, o bien a eventos desarrollados en el país donde se solicita protección (este sería el caso, por ejemplo, si una multinacional semillera desarrolla una innovación en su filial argentina y pide protección en nuestro país). Ya que no podemos identificar estas situaciones, prescindiremos del análisis de las solicitudes de no residentes.

Dada la especificidad del tema, utilizaremos otro conjunto de variables para la normalización de los indicadores. Por un lado, recurriremos a los indicadores de capital natural que estima el Banco Mundial[7]; en particular, usaremos el dato de capital natural (en USD mil millones) en tierras de cultivo. Por otro lado, consideraremos el dato de tierra arable también provisto por el Banco Mundial (por millón de hectáreas). En este caso, el período analizado es 2014-2018 (promedios anuales de todas las variables), ya que son los últimos datos para los cuales la UPOV ha publicado estadísticas. Los países considerados en este caso son todos aquellos que cumplen con la condición de que su dotación de capital natural en tierras de cultivo y su stock de tierra arable están por arriba del 50% de la mediana de ambas variables.

Los indicadores de resultado

En lo que sigue, presentamos los datos resultantes de los ejercicios arriba descriptos en gráficos separados para cada indicador (incluidos al final del texto); para ayudar a identificar a la Argentina, la barra respectiva aparece en color azul. Asimismo, para los casos de patentes y publicaciones, mostramos el valor de Argentina en el indicador respectivo y, a fines comparativos, hacemos lo mismo con cuatro países: Brasil, Corea del Sur, Hungría e India (los que fueron elegidos arbitrariamente para representar diversas situaciones en materia de geografía, tamaño y niveles de desarrollo). Además de los gráficos, incluimos cuadros en los cuales, para cada indicador, presentamos el valor máximo, la mediana y el promedio, y calculamos el porcentaje del valor correspondiente a la Argentina contra cada uno de esas cifras; también informamos el puesto del ranking que ocupa Argentina en cada indicador.

• En patentes, la Argentina se ubica en el 25% inferior del ranking en 8 de los 9 indicadores considerados (la excepción es en el caso de solicitudes de patentes en oficinas nacionales normalizado por gasto en I+D). En ningún caso llega al 10% del valor máximo de cada indicador, y en general está también bien por debajo del 10% del promedio de aquellos (las excepciones son otorgamiento de patentes en USPTO y solicitudes de patentes en oficinas nacionales normalizados por gasto en I+D, más este mismo indicador normalizado por investigadores EJC). También está por debajo de la mediana de todas las variables, y solo en el caso de solicitudes de patentes en oficinas nacionales normalizado por gasto en I+D supera el 50% de aquel valor (ver cuadro 1 y Gráficos 1 a 9).

• En cuanto a publicaciones, el desempeño es algo mejor que en patentes (en particular considerando solo las ciencias duras). Sin embargo, solo en el caso del indicador publicaciones en ciencias duras contra gasto en I+D el país está por arriba de la mitad del ranking. Asimismo, solo en dicho caso supera la mediana de la variable respectiva, en tanto que siempre queda debajo del promedio y lejos del valor máximo de los distintos indicadores (cuadro 2 y Gráficos 10 a 15).

• Consistentemente el desempeño argentino es peor cuando se normaliza por investigadores EJC (y también por habitantes), que cuando se lo hace contra gasto en I+D. Esto puede reflejar un dato mencionado en la introducción y expuesto en la nota previa de esta serie, a saber, que el gasto por investigador en Argentina es muy bajo.
• Es en semillas, y esperablemente considerando la motivación antes expuesta para incluir este indicador, donde la Argentina se posiciona mejor en el ranking global (en particular, cuando la comparación es contra capital natural en tierras de cultivo). Aquí la posición del país está por arriba de la mitad del ranking (salvo en títulos normalizados por cantidad de tierra arable) y los indicadores locales también son siempre mayores a la mediana (con la misma excepción). Sin embargo, en todos los casos está bastante por debajo del promedio y muy alejada de los máximos respectivos (cuadro 3 y Gráficos 16 a 19).

• Cuando se comparan los cambios en la participación de los residentes de los países incluidos en la muestra en las patentes otorgadas por la USPTO entre 2002-2002 y 2018-2020 (Gráfico 20) vemos que la Argentina es una de las 15 naciones de nuestra muestra que perdió peso en dicho indicador, aunque en la mayor parte de los casos los cambios entre ambos trienios fueron marginales; incidentalmente digamos que los 8 países que perdieron más participación son todos desarrollados (encabezados por EEUU, Japón y Alemania) y los cinco con mayores ganancias todos asiáticos (encabezados por China, Corea del Sur e India).
• Argentina también perdió participación en las publicaciones científicas en disciplinas “duras” en el período considerado (Gráfico 21); lo mismo ocurre si se toman en cuenta todas las publicaciones científicas (dato no mostrado). De nuevo observamos que las mayores pérdidas relativas las sufren los países desarrollados y las mayores ganancias las obtienen naciones emergentes (en este caso el tercer país en el ranking de ganadores es Brasil, detrás de China e India).
• Si desagregamos el análisis por disciplina dentro de las ciencias “duras” (excluimos las relacionadas con salud) vemos que el país retrocedió entre 2000 y 2020 en todas ellas (cuadro 4). En cuanto al impacto relativo de las publicaciones, podemos utilizar el mencionado índice H. Allí vemos que Argentina destaca, algo esperable, en Ciencias Agronómicas y Biología (puesto 27 sobre más de 200 naciones; en esta área fue donde se registró el menor retroceso en el período considerado), Ciencias de la Tierra y Planetarias (36) y Bioquímica, Genética y Biología Molecular (38). En todas las áreas Argentina queda por debajo de Brasil y México no solo en cantidad de publicaciones (previsible dado el tamaño relativo del país), sino también en materia de impacto; en algunas áreas se ubica asimismo detrás de vecinos con los cuáles nos solíamos comparar favorablemente, como Chile y Colombia, tanto en cantidad de publicaciones como en términos de impacto (para ser más precisos, en 6 de las 10 áreas está debajo de Chile en cantidad de publicaciones y en 4 también detrás de Colombia; en cuanto a impacto, Argentina es superada por Chile en 5 áreas y por Colombia en 2). Un trabajo relativamente reciente sugiere que el desempeño argentino medido por los indicadores bibliométricos está fuertemente sostenido por una “elite” académica que logra realizar publicaciones de excelencia y alto impacto, pero cuyos éxitos no llegan a compensar las deficiencias del resto del sistema[8].

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Por último, un indicador interesante es el que compara la participación relativa de cada país en patentes y publicaciones; con todas las limitaciones que tienen los indicadores que usamos (ya mencionadas más arriba), podemos pensar que esta comparación nos da una primera intuición respecto de cuan orientado a “tecnología” o a “ciencia” está el sistema nacional de innovación de un país de un determinado país –y/o con cuanta facilidad/dificultad obtiene logros en ambos campos. Aquí comparamos la participación en patentes otorgadas en UPSTO y EPO (sumando ambos datos) contra la participación en publicaciones en ciencias “duras” (Gráfico 22). La Argentina está en el puesto 44 sobre 58 países (cinco de las naciones que están debajo son latinoamericanas y otras siete son ex repúblicas socialistas). Mientras que Corea del Sur tiene una relación de cerca de 3 a 1 en el cociente participación en patentes/participación en publicaciones, en Argentina ese valor es inferior a 0,1. Esto refleja un hecho que se observa en general en América Latina, a saber, que los sistemas nacionales de innovación de la región son relativamente más eficaces a la hora de producir conocimiento científico de alto nivel, pero mucho menos en cuanto a la generación de capacidades que permitan competir vía innovación en los mercados globales.

Algunas notas finales

Como dijimos en la introducción, en la primera nota de esta serie mostramos que el gasto en I+D de la Argentina era bajo considerando su nivel de desarrollo. La Ley 27614 llama a elevar sustantivamente dicho nivel de gasto, con protagonismo decisivo del sector público. En este sentido, nuestro argumento es que fijar una meta de aumento de gasto sin un previo diagnóstico de fortalezas y debilidades del sistema CTI, ni una identificación de los problemas que debería resolver la política en esta área y los mejores instrumentos para abordarlos equivale, para usar una imagen conocida, a poner el carro delante de los caballos.

Creemos que los resultados que presentamos en esta nota refuerzan la necesidad de volver a poner el carro detrás de los caballos. Si bien los indicadores aquí usados tienen, como ya mencionamos reiteradamente, limitaciones, ellos muestran casi unánimemente (la excepción parcial sería el área de variedades vegetales) que los pesos invertidos y el personal aplicado a actividades de I+D están generando resultados comparativamente mediocres en la comparación internacional. En efecto, el país está por debajo del promedio (y, salvo en un caso, también debajo de la mediana) y lejos de los valores máximos en materia de patentes y publicaciones por dólar gastado en I+D y por investigador (donde las brechas son aún mayores). Aunque el desempeño es algo mejor en publicaciones, se observa un retroceso relativo del país en todas las áreas de ciencias duras en las últimas dos décadas, incluso frente a naciones vecinas contra las cuáles solíamos compararnos favorablemente.

El lector informado nos dirá que hay otros resultados que no están siendo captados por nuestros indicadores; por ejemplo, Argentina es de los pocos países del mundo que es capaz de diseñar y fabricar satélites de observación de la tierra y de telecomunicaciones (tema que hemos tratado en otras notas de este blog), o reactores nucleares. Son logros verdaderamente impresionantes que reflejan la existencia de significativas capacidades científicas y tecnológicas. Pero muchos otros países también podrían seguramente mostrar sus propios éxitos en campos no cubiertos por los indicadores aquí usados.

A nuestro juicio, los resultados presentados en esta nota ponen de relieve que algo no está funcionando bien en el sistema de CTI argentino, ya que los retornos obtenidos por la inversión realizada en el área (el grueso de la cual se origina en el sector público) están por debajo del estándar internacional. Como decíamos antes, esto sugiere la necesidad de un diagnóstico profundo de las características, funcionamiento e impactos de las políticas e instituciones que forman parte del sistema e indican que la simple idea de gastar más dinero (público) en I+D está lejos de garantizar que el balance costo-beneficio de esa decisión sea positivo. Esperamos que esta serie de notas sirva como un insumo más para abordar estos debates.

Gráfico 1. Patentes en USPTO por millón de habitantes, promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a USPTO y Banco Mundial

Gráfico 2. Patentes en USPTO por gasto en I+D, miles de USD PPA, prom 2018-2020

Fuente: Elaboración propia en base a USPTO, OCDE y RICYT.

Gráfico 3. Patentes en USPTO cada mil investigadores (EJC), promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a USPTO, OCDE y RICYT.

Gráfico 4. Patentes en EPO por millón de habitantes, promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a EPO y Banco Mundial.

Gráfico 5. Patentes en EPO por gasto en I+D, miles de USD PPA, promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a EPO, OCDE y RICYT.

Gráfico 6. Patentes en EPO cada mil investigadores (EJC), promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a EPO, OCDE y RICYT.

Gráfico 7. Solicitudes de patentes en oficinas nacionales por m/hab, prom 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial.

Gráfico 8. Solicitudes de patentes por gasto en I+D, miles de USD PPA, prom 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial, OCDE y RICYT.

Gráfico 9. Solicitudes de patentes en oficinas nacionales cada mil investigadores (EJC), promedio 2018-20

[Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial, OCDE y RICYT.

Gráfico 10. Publicaciones de artículos científicos relacionados a ciencias duras por millón de habitantes, promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial.

Gráfico 11. Publicaciones de artículos científicos relacionados a ciencias duras por gasto en I+D, miles de USD PPA, promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial, OCDE y RICYT.

Gráfico 12. Publicaciones en artículos científicos relacionados a ciencias duras cada mil investigadores (equivalente a jornada completa), promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial, OCDE y RICYT.

Gráfico 13. Publicaciones de artículos científicos por m/hab, prom 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Scimago y Banco Mundial.

Gráfico 14. Publicaciones de artículos científicos por gasto en I+D, miles de USD PPA, promedio 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Scimago, OCDE y RICYT.

Gráfico 15. Publicaciones de artículos científicos cada mil investigadores (EJC), prom 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Scimago, OCDE y RICYT.

Gráfico 16. Aplicaciones de nuevas variedades de semillas por capital natural (billones de dólares constantes 2018), promedio 2014-18

Fuente: Elaboración propia en base a UPOV y Banco Mundial.

Gráfico 17. Títulos otorgados de nuevas variedades de semillas por capital natural (billones de dólares constantes 2018), promedio 2014-18

Fuente: Elaboración propia en base a UPOV y Banco Mundial.

Gráfico 18. Aplicaciones de nuevas variedades de semillas por tierra arable (millones de hectáreas), promedio 2014-18

Fuente: Elaboración propia en base a UPOV y Banco Mundial.

Gráfico 19. Títulos otorgados de nuevas variedades de semillas por tierra arable (millones de hectáreas), promedio 2014-18

Fuente: Elaboración propia en base a UPOV y Banco Mundial.

Gráfico 20. Pérdida/ganancia de participación en patentes en USPTO, promedio 2000-02 vs 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a USPTO.

Gráfico 21. Pérdida/ganancia de participación en publicaciones en artículos científicos relacionados a ciencias duras, promedio 2000-02 vs 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial.

Gráfico 22. Participación en patentes en USPTO y EPO sobre participación en publicaciones de artículos científicos relacionados a ciencias duras, años 2018-20

Fuente: Elaboración propia en base a Banco Mundial, EPO y USPTO.

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[*] El autor agradece la valiosa colaboración de Kevin Pagnotta en la elaboración de los indicadores presentados en esta serie de notas.

[1] Instituto Interdisciplinario de Economía Política, UBA-CONICET, Buenos Aires, Argentina. Correo: anlopez1962@gmail.com

[2] Ver, por ejemplo, Jones, B. y L. Summers (2022), «A Calculation of the Social Returns to Innovation,» en A. Goolsbee y B. Jones (eds), «Innovation and Public Policy» University of Chicago Press.

[3] Para una discusión de estos temas, ver Cohen, W. M., Nelson, R. R. y Walsh, J. P. (2000). «Protecting Their Intellectual Assets: Appropriability Conditions and Why U.S. Manufacturing Firms Patent (or Not)». Working Paper No. 7552. National Bureau of Economic Research.

[4] Archambault, É., Vignola-Gagné, É., Côté, G., Larivière, V. and Gingras, Y. 2006. ”Benchmarking scientific output in the social sciences and humanities: the limits of existing databases”. Scientometrics, Vol. 68, No. 3, pp. 329-42.

[5] Un investigador tiene un índice n si ha publicado n trabajos con al menos n citas cada uno.

[6] Hay seis países para los cuales no hay datos actualizados de investigadores EJC: Australia, Brasil, Colombia, Israel, Panamá y Perú.

[7] La estimación se basa en calcular el valor presente de las rentas futuras a una tasa de descuento del 4% anual y asumiendo una vida útil de 100 años. Las rentas se estiman en base a ciertos supuestos sobre precios y rendimientos futuros, y asumiendo que el tamaño de las tierras de cultivo se mantiene constante.

[8] Quesada Allué (2020), “Resumen del pasado y presente de la situación argentina en Investigación Científica y Tecnológica, bajo la óptica cienciométrica”, Revista Cel, Tomo 20, N° 1.

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