INNOVACIÓN EN CHILE Y PERÚ: ANÁLISIS DE LAS DIMENSIONES DEL ÍNDICE GLOBAL
DE INNOVACIÓN
INNOVATION IN CHILE AND PERU: ANALYSIS OF THE DIMENSIONS OF THE GLOBAL
INNOVATION INDEX
Andrea
PINCHEIRA VARAS[1]
|
Recibido
Aprobado |
: : |
23.06.2023 20.12.2023 |
|
Publicado |
: |
04.01.2024 |
RESUMEN: Con los datos recogidos del Índice Global de
Innovación (GII) de la World Intellectual
Property Organization (WIPO),
y procesados estadísticamente a partir del procedimiento de correlación de
Pearson y del
análisis de comparación de medias para muestras independientes bajo la prueba
t-Student, se
analiza el desempeño innovador que Chile y Perú han tenido en el último quinquenio a partir del análisis de las siete
dimensiones del GII. Este se compone de
una serie de indicadores de insumos y de resultados, que permiten dentro de las
singularidades que presentan los contextos latinoamericanos, conocer de la
actividad innovadora de estas dos economías. La investigación busca aportar a
la comprensión del fenómeno de la innovación en países en desarrollo de América
Latina, cuyo estado del arte es aún incipiente. En términos concretos, los
resultados muestran diferencias significativas tanto en el Índice Global de
Innovación como en las dimensiones: Instituciones; Infraestructura; Desarrollo
empresarial; Producción científica y tecnológica; y Producción creativa, más no,
en el Capital humano e investigación ni en Desarrollo de mercado.
Palabras clave: Innovación, Índice Global de Innovación, dimensiones,
Chile, Perú.
ABSTRACT: With the data collected from the
Global Innovation Index (GII) of the World Intellectual Property Organization
(WIPO), and statistically processed using Pearson's correlation procedure and
the analysis of comparison of means for independent samples under the t-Student
test, the innovative performance of Chile and Peru in the last five years is
analyzed based on the analysis of the seven dimensions of the GII. It is composed of a series of input and
output indicators, which, within the singularities of the Latin American
contexts, allow us to learn about the innovative activity of these two
economies. The research seeks to contribute to the understanding of the
phenomenon of innovation in developing countries in Latin America, whose state
of the art is still incipient. In concrete terms, the results show significant
differences both in the Global Innovation Index and in the dimensions: Institutions;
Infrastructure; Business development; scientific and technological outputs; and
creative outputs, but not in Human Capital and Research nor in Market
sophistication.
Keywords: Innovation, Global Innovation Index,
dimensions, Chile, Peru.
INTRODUCCIÓN
No hay dudas que la innovación se ha transformado en
un imperativo estratégico y elemento determinante en el desarrollo económico y
competitividad de empresas y territorios (Alatrista,
2022). Componente de diferenciación y posicionamiento de las organizaciones
(Delgado-Cruz et al., 2018) y reconocido como una fuente de generación de valor
para estas (Marín-Idárraga y Cuartas-Marín, 2019).
Se constituye, por lo
tanto, en una práctica profesional, sistémica y continua, que debe estar
sustentada en un modelo de conocimiento y capacidad creadora (Bueno, 2013) y
que tal como refiere la OCDE (2018), comprende un fenómeno global, complejo y
multidimensional que necesita permanentemente ser medido.
Sin embargo, dada la multidimensionalidad y el
dinamismo que la caracterizan es difícil acotar su medición a un solo
indicador. En este sentido, el Índice Global de Innovación (GII por sus siglas
en inglés), presentado cada año por la World Intellectual Property Organization (WIPO), en colaboración con la Universidad de Cornell y la Escuela de Negocios
INSEAD, provee un marco metodológico para el estudio y comparación del
dinamismo innovador de las economías, validado por una serie de investigaciones
(Aguilar-Barceló e Higuera-Cota, 2019; Jiménez y Geldez,
2019; Quintero et al., 2021) debido a su
composición, la que incluye 80 indicadores asociados tanto a insumos como
a resultados de innovación, a su periocidad y a su
alcance, abarcando más de 130 países en su medición anual.
El mencionado índice, corresponde a uno de los pocos
indicadores que considera 18 economías de América Latina y el Caribe (ALC),
permitiendo disponer de una base estadística para su comparación y contribución
a las escasas, aunque crecientes, investigaciones que incluyen a la región en
materia de innovación. De acuerdo a Quintero et al. (2021), los países que
presentan un dinamismo innovador con más estudios en esta materia son Brasil,
México y Colombia, y en menor proporción Chile, Ecuador y Perú.
Los resultados del GII, sumado a la revisión del
estado del arte, permiten distinguir que, en su generalidad, los países de ALC
van detrás de territorios más avanzados (Baptista, 2018; Olavarrieta y Villena,
2014), con diferencias notorias principalmente en relación a los productos
resultantes de los esfuerzos de innovación que desarrollan. Sin embargo, se
reconocen importantes avances y por, sobre todo, la comprensión del rol
determinante que tiene el dinamismo innovador en su crecimiento, que tal como
citan Olavarrieta y Villena (2014, p.489) “la innovación es un desafío para
lograr el desarrollo en la región (de ALC)”.
Los mismos autores agregan la necesidad de evaluar la evolución y los
determinantes que propician o no, dichos avances.
A partir de ello, el objetivo principal de este
trabajo, es conocer el desempeño de la actividad innovadora de Chile y de Perú,
analizando las brechas de innovación que presentan ambos países del sur de
Latinoamérica, basado en el contraste de las siete dimensiones que componen el
GII. Permitirá explorar en qué se presentan las diferencias más significativas
entre ambos países, entendiendo que existe una serie de similitudes y
divergencias políticas, sociales y económicas, como aquellas propias de la proximidad
geográfica (Zamora y Tello, 2018).
MARCO
TEÓRICO
Innovación
Ya hace casi un siglo, la
función de producción estaba asociada a que cierta cantidad de insumos permitía
la producción de bienes y servicios, considerando el máximo rendimiento para un
nivel de tecnología dado (Cobb y Douglas, 1928). Con el paso de los años, se comienza a
distinguir la innovación como un elemento adicional y clave en el desempeño de
empresas y territorios. Es Schumpeter,
quien propone una nueva ecuación considerando la innovación como elemento diferenciador
y potenciador de la producción de bienes y servicios, señalando que en su
sentido más amplio, la innovación conduce el cambio económico y progreso social (Gutiérrez y Baumert,
2018). Ya en los años 50, es Solow
(1957), quién se interesa en mensurar la innovación y el impacto que ésta tiene
en organizaciones y países.
Peñaloza (2007) sostiene que la innovación es el elemento
determinante de la competitividad, contribuye a los niveles de empleo, la
generación de riqueza, el crecimiento económico y el bienestar de su población.
Por su parte, la innovación es concebida como un proceso, que
a partir de la agregación de nuevos conocimientos y tecnologías, con acciones
no solo científico-tecnológicas, sino organizacionales, financieras y
comerciales, permite a las empresas mejorar su ubicación competitiva (Albornoz
et al., 2012).
El Manual de Oslo,
elaborado por la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico, en su
última versión (OCDE, 2018), indica que:
Una
innovación significa un producto o proceso nuevo o mejorado (o una combinación
de ambos) que difiere significativamente de los productos o procesos anteriores
de una unidad y que ha sido puesto a disposición de los usuarios potenciales
(producto/servicio) o implementado por la unidad (proceso). (p. 20)
Marín-Idárraga y Cuartas-Marín (2019) agregan que la
innovación puede ser concebida como técnica, referente a productos o procesos,
o de carácter administrativo, lo que involucra la estructura organizacional y
las prácticas de gestión.
Cualquiera sea el caso,
no hay dudas, en que el nivel de innovación que presente una economía será el
reflejo de una serie de condiciones que disponga cada país (Molero y García,
2008), considerando entre ellas, la educación y formación de su capital humano,
y la capacidad científica y tecnológica
que desarrolle (Dissou
et al., 2016; Guarnizo, 2018). Baptista
(2018) agrega que la educación vinculada a la investigación científica potencia
la innovación, incrementando el índice de capital humano con alto nivel de
formación que ésta requiere.
Como refiere el Manual de
Frascati (OCDE, 2015) las actividades de investigación y desarrollo (I+D) y la
infraestructura que en torno a ella se despliegue, comprende otros de los
elementos susceptibles de ser considerados. En este sentido Parrilli
(2010) incluye la inversión pública y privada en I+D como insumo determinante
del avance tecnológico y con ello, la innovación.
Por otra
parte, es necesario considerar las variables asociadas al entorno político,
económico y empresarial, claves en la actividad innovadora (Buesa et al.,
2002), como son las garantías
de propiedad intelectual y protección a las innovaciones que otorgue un país
(Rossi et al., 2015); así como la
accesibilidad a créditos e inversiones no solo públicas sino también privadas
(Ferreira et al., 2014). De igual
manera, es propicio considerar los resultados de innovación que de estos
entornos se deriven, como la difusión de conocimiento (Parrilli,
2010) o el patentamiento (Talavera y Arroyo, 2020). En relación a este último,
Sáenz (2011) enfatiza la relevancia estratégica de reconocer la cartera de
patentes que poseen las empresas como base para el desarrollo de innovaciones
futuras. Se suma a lo anterior, la comercialización de bienes y servicios
innovadores, siendo la innovación
promovida por la industrialización e impulsada por el crecimiento de los
mercados (Bogliacino et al., 2012), y donde la
intensidad de la competencia fomenta la generación de conocimiento (Zamora y
Tello, 2018).
Por último, se
consideran aquellos elementos que
genera la articulación
entre los actores que demanda un sistema de innovación eficiente, toda vez, que
la actividad innovadora es el resultado de una serie de interacciones dentro de
una organización, en la que de acuerdo a Torrech
et al. (2017) el desempeño innovador de una compañía refleja enfoques de
gestión especiales. De igual manera, contempla la vinculación entre diversas organizaciones e instituciones,
atendiendo a que la innovación no es posible concebirla como un proceso aislado
(Lundvall et al., 2007).
Así la
configuración de estos elementos, hará que los territorios definan sus
estrategias de innovación a fin de generar ventajas competitivas (Navarro et
al., 2011), en el marco de las particularidades propias que determinarán sus
resultados de innovación.
Índice
Global de Innovación
Tan dificultoso como acotar
la definición de innovación a un único concepto, es determinar los indicadores
específicos que permiten medirla. De todas maneras, existe consenso en que la
multidimensionalidad y la naturaleza dinámica de la innovación, no puede ser
resumida a un único indicador (Freudenberg, 2003,
citado en Navarro et al., 2011). En este
sentido, es interesante ver el avance y creciente aportación que la innovación
ha tenido en el tiempo y con ello, las diversas formas en que es medido este
fenómeno. En un enfoque inicial, se asociaba a indicadores de insumos de
innovación, para luego, en un enfoque sistémico, considerar otras dimensiones,
como la medición de los resultados, la internacionalización e incluso la
percepción social (Baptista, 2018).
En esta
multidimensionalidad, se busca considerar aquellos indicadores de entrada, de salida
e incluso de proceso. Más aún, se
identifican tanto indicadores de output (salida)
de resultados concretos de innovación, como aquellos outputs de impacto (económico y no económico), denominándoles a
estos últimos, indicadores outcome (Arundel y Hollanders, 2008).
Considerando lo anterior,
la Organización Mundial de Propiedad Intelectual (WIPO por sus siglas en
inglés), cada año presenta el Índice Global de Innovación, el que refleja la medición del desempeño innovador de más de 130
economías del mundo, considerando en el cálculo 80 indicadores organizados en 7
pilares. Estos a su vez, permiten analizar de manera particular los recursos o inputs para la innovación, los outputs o resultados de innovación y el
índice de eficiencia innovadora, lo que contribuye a visualizar y comparar
internacionalmente, y de forma periódica, a la gran mayoría de los países del
mundo.
Tal como es
posible ver en la tabla 1, cada uno de los siete pilares se compone de una
serie de indicadores, que tributan a subíndices, tal es el caso del pilar
Instituciones, que por ejemplo, incluye en su
estimación, indicadores del entorno político, del entorno regulatorio y
aquellos que permiten medir el ambiente de negocios en un determinado
territorio.
Tabla 1.
Pilares e indicadores para las dimensiones inputs y outputs de
innovación
|
Insumos para
la innovación (inputs) |
Resultados de la
innovación (outputs) |
|||||
|
Instituciones |
Capital humano e investigación |
Infraestructura |
Desarrollo de mercado |
Desarrollo empresarial |
Producción científica y tecnológica |
Producción creativa |
|
Entorno político |
Educación |
Infraestructura general |
Créditos |
Trabajadores especializados |
Creación de conocimiento |
Activos intangibles |
|
Entorno regulatorio |
Educación terciaria |
Sostenibilidad ecológica |
Inversión |
Vínculos de innovación |
Impacto del conocimiento |
Creatividad en línea |
|
Ambiente de negocios |
Investigación y desarrollo |
Tecnologías de información y comunicación |
Comercio, competencia y escala de mercado |
Absorción de conocimiento |
Difusión del conocimiento |
Bienes y servicios creativos |
Fuente: Elaboración propia a partir de informe WIPO 2022
Por su parte, una serie de autores (Aguilar-Barceló e Higuera-Cota, 2019; Pence et al., 2019; Quintero et al., 2021; Zamora y Tello,
2018) han validado la utilización del Índice Global de Innovación, dado que presenta la constante
medición del desempeño de la actividad innovadora de un número considerable de
países del mundo, permitiendo la comparación en relación al resto. A su vez,
integra múltiples indicadores y fuentes de datos.
Desempeño
innovador en Chile y Perú
La mayoría de las investigaciones que abordan el fenómeno de la
innovación, han sido principalmente realizadas en países desarrollados, siendo
escasas en la región latinoamericana y del Caribe (Ochoa et al., 2021; Quintero
et al., 2021), por lo que se torna interesante conocer el comportamiento
innovador de países emergentes de este territorio, cuyas particularidades en su
estructura productiva y organizativa, hacen que las dinámicas del proceso
innovador se den de manera particular.
Se reconoce a los
países desarrollados, como economías del conocimiento, y cuya evidencia
empírica refleja que estos saberes no solo son el resultado del interés del
mundo académico, sino gubernamental y empresarial, con elevados presupuestos
para I+D y formación del capital humano, lo que deriva en notables avances
científicos, tecnológicos y productivos. La presencia de estas variables en
forma reducida o limitada caracteriza a un país como emergente o en vías de
desarrollo. En esta línea, la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico
presenta tres grupos: los catchig-up
(basados en la producción de factores); los que persiguen la transformación
socioeconómica (basados en la eficiencia e inversión) y los que presentan
ventajas científico-tecnológicas que comprende a los territorios cuyo
desarrollo está basado en la innovación (Navarro et al. 2011).
Conforme a esto, se distingue que los países de América Latina
y el Caribe han
basado su crecimiento y mejoría económica gracias al incremento de la demanda
de sus recursos naturales y a los atractivos precios en los que en ciertos
periodos, estos se han comercializado (Sanz y Jones, 2013). Se identifica, además, un débil tejido
industrial y la escasez de encadenamientos que limitan las posibilidades de
innovación, coartando también la transferencia de conocimiento, especialización
y diferenciación de productos, ventajas competitivas que han logrado
productores de países desarrollados.
Por su parte, de acuerdo al Manual de Bogotá,
elaborado por la Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología Iberoamericana e
Interamericana (RICYT, 2001), la mayor
parte de la actividad innovadora en los países en desarrollo refiere a
innovaciones menores (modificación o mejoras de tecnologías existentes a intensión
de mejoras en la productividad), aunque de acuerdo al Banco Interamericano de
Desarrollo (BID), los países latinoamericanos han presentado un marcado déficit
de incorporación de conocimiento y tecnología en sus procesos de producción (Aguilar-Barceló e Higuera-Cota, 2019).
Un estudio de Arredondo et al. (2016), concluye que
países pertenecientes a la Alianza del Pacífico, entre ellos Chile y Perú
resultan más innovadores en relación al resto de la región. Lo anterior, asociado a los vínculos e intercambios
comerciales entre ellos y con mercados de América del norte, Europa y Asia del
este/sureste (Cazallo y Salazar, 2018).
Por su parte, el Informe Estado de la Ciencia 2022 de
la RICYT, que presenta anualmente los principales Indicadores de Ciencia y
Tecnología Iberoamericanos e Interamericanos
y que es alimentado principalmente con información del Ministerio de Ciencia,
Tecnología, Conocimiento e Innovación (MINCIENCIA) para Chile y por el
Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONCYTEC) para el Perú, reconoce que los
esfuerzos de innovación en América Latina y el Caribe son significativamente
menores a los registrados en países de mayor desarrollo, agregando que el gasto en I+D presenta
una de las principales asimetrías, reflejadas en una inversión de I+D
para la región de tan solo un 2,3% del total mundial y un 0,65% en relación al Producto Interno Bruto (PIB). Para el caso de Chile y Perú, el gasto en I+D
sobre el PIB, corresponde a un 0,34% y 0,17% respectivamente. Otro indicador de este informe que presenta
datos para ambos países es el número de investigadores por cada mil habitantes,
en el cual, Chile triplica al Perú, con un 1,85 sobre el 0,44 de este último,
ambos por debajo del promedio de ALC que tiene una tasa de 2,23 para el mismo
periodo.
En materia de articulación, LListerri
y Pietrobelli (2011) plantean que en Latinoamérica es
limitada la atención que se le ha dado a los Sistemas de Innovación (SI), aun
cuando es determinante la interacción de las empresas, las instituciones
académicas, centros de investigación y toda entidad que gestione y promocione
la innovación. Incluso más allá de lo
que haga el gobierno y las instituciones públicas, son las alianzas
estratégicas y las sociedades corporativas un determinante en la actividad
innovadora de Latinoamérica (Sanz y Jones, 2013).
En Chile, se destacan los esfuerzos de colaboración en
investigación, las transferencias de
conocimiento y de financiamiento estatal en el marco del desarrollo del actual
Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, resaltando
los progresos reportados por las
innovaciones de proceso dentro de la
industria manufacturera del país (Álvarez et al., 2010), además de las
innovaciones de la industria lechera, en el sector vitivinícola y en la
producción acuícola, donde la existencia del SI ha sido relevante.
Para el caso del Perú, Ísmodes
y Carpio (2020), citan que “el Sistema Nacional de
Innovación de Perú, está en
proceso de ordenamiento
y articulación” (p. 22). Los autores agregan que existe la voluntad de
incrementar la articulación de los actores, fortaleciendo principalmente la
formación con un fuerte impulso a la inversión en I+D+i+e
(innovación y emprendimiento).
Ahora bien, en términos
específicos del Índice Global de Innovación, el informe de la WIPO para el año
2022, en su decimoquinta edición, ubica a Chile en la posición 50 y a Perú en
el lugar 65, con 34 y 29,1 puntos respectivamente, ambos distantes de los sobre
60 puntos que obtienen las primeras economías en el ranking. Cabe resaltar que las
primeras 40 posiciones, la mayoría de ellos europeos, corresponden a países
clasificados en el mismo informe como países de altos ingresos, en el que es
incluido a Chile y medio-altos ingresos, grupo al que pertenece Perú.
Se destaca que Chile ingresa nuevamente a las 50
mejores posiciones del ranking (lo hizo también el 2018), liderando a los
países de ALC y clasificado dentro del grupo que obtuvo resultados de
innovación acordes con el nivel de desarrollo. Dentro de las fortalezas que se
reconocen en este país, se indican las tasas arancelarias, un aumento en la
matrícula terciaria y el desarrollo de marcas por origen. Se subrayan falencias en el desarrollo de
diseños industriales, exportaciones de servicios de tecnologías de información
y comunicación (TIC) y la diversificación de la industria nacional.
Por su parte, el informe destaca a Perú, como una de
las economías que obtuvo resultados por encima de lo esperado para el nivel de
desarrollo y resaltando sus avances en indicadores de disponibilidad de
préstamos de instituciones de microfinanciación,
graduados en ciencia e ingeniería y desarrollo de modelos de utilidad. En relación a sus debilidades, se reconoce la
falta de alianzas estratégicas, la escasa colaboración en I+D
universidad-empresa y al igual que Chile, el bajo porcentaje de exportaciones
de servicios de TIC sobre el comercio total de bienes y servicios.
Dentro de la región, es una de las economías que ha
ascendido más de diez posiciones en la última década (WIPO, 2022).
METODOLOGÍA
La investigación es cuantitativa, no experimental, y
de carácter descriptivo y correlacional, en cuya primera parte se presenta el
análisis de los indicadores descriptivos de las siete dimensiones para Chile y
Perú. De igual manera, se presenta para cada país, las correlaciones entre las
siete dimensiones que conforman el Índice Global de Innovación a partir del
coeficiente de Pearson, dada la normalidad en la distribución de los datos
previamente calculada con el test de Shapiro-wilk
(sugerido para menos de 50 observaciones) (Porras, 2016).
Finalmente se analiza, bajo la prueba t de Student sugerida para muestras pequeñas (Sánchez, 2015), si
existen diferencias significativas entre ambas economías, a partir del análisis
de medias para muestras independientes en torno a cada una de las dimensiones y
en relación al índice global de desempeño innovador.
Como fuente de información, se utilizan los resultados
del Global Innovation Index
(GII) de la World Intellectual
Property Organitation
(WIPO) de los años 2018 al 2022, considerando las siete dimensiones antes
descritas. Todos los análisis estadísticos se hacen a partir del procesamiento
de los datos en el software SPSS versión 20.
RESULTADOS
Y DISCUSIÓN
Las figuras 1 y 2 presentan la evolución de las siete
dimensiones que componen el GII para Chile y Perú entre los años 2018 y
2022. En ambos casos, pese a disminuir
el último año, es el pilar Instituciones el que presenta un mejor rendimiento
histórico, seguido en el caso de Chile por Infraestructura, y por Desarrollo o
sofisticación de mercado para Perú. Resalta en este país, el importante
incremento en el Capital humano e investigación por sobre el aumento que ha
tenido Chile, donde en general, para latinoamérica,
se reconoce un leve avance durante los últimos años en educación terciaria y
con orientación a la I+D (Olavarrieta y Villena, 2014).
En ambas economías, el comportamiento de las
dimensiones de output, presentan los menores resultados y variaciones dentro
del periodo en estudio frente a las restantes dimensiones.
Figura 1.
Evolución de
las 7 dimensiones 2018-2022 para Chile
Fuente: Elaboración propia a partir de Informe WIPO
2022
Figura 2.
Evolución de las 7 dimensiones 2018-2022 para Perú
Fuente: Elaboración propia a partir de Informe WIPO
2022
Complementando el análisis anterior, la tabla 2
presenta las medias, desviaciones y errores estándar para cada una de las
dimensiones, considerando el periodo antes indicado. Es posible ver que en las
dimensiones de inputs: Instituciones;
Capital humano e investigación; e Infraestructura, Chile presenta mejores
rendimientos promedios, mientras que, tanto en Desarrollo de mercado, como
Desarrollo empresarial, es Perú quien sobresale.
Como se indicó, ambos países presentan la mayor
contribución a la innovación desde el pilar Instituciones con medias de 72,2 y
60,4 para Chile y Perú respectivamente, coincidente con lo que concluye Ochoa
et al. (2021), quién destaca la calidad de las instituciones en Chile y la alta
correlación que presenta este pilar al posicionamiento innovador, en un estudio
que analiza a un grupo de países de América Latina en base al pilar 12 de
innovación del modelo del Foro Económico Mundial. Por su parte, y si bien hay
mejoras a partir de las diversas políticas y estrategias que cada país ha
desarrollado los últimos años en la formación de capital humano avanzado, es
esta dimensión la que presenta los niveles medios más bajos dentro de los
elementos conducentes a la generación de innovaciones. Tal como lo evidencian Aguilar-Barceló e
Higuera-Cota (2019) en una investigación sobre los entornos favorables para la
innovación en ALC, es el capital humano una de las falencias que presentan, en
general, los países de la región. Para el caso de las dimensiones que permiten
observar los outputs de innovación,
tanto en Producción científica y tecnológica, como en Producción creativa las
medias son mayores para Chile (ver figura 3).
Cabe resaltar que, en los pilares de outputs de innovación, ambas economías
presentan resultados muy por debajo de lo esperado, generando tasas de
ineficiencia innovadora (calculada como el cociente de la media de outputs sobre la media de los inputs) en los cinco periodos de
análisis. Particularmente en el año 2022, Chile presenta una tasa de eficiencia
innovadora del 55,77%, mientras que para Perú correspondió a un 39,98%,
registrándose a nivel de América Latina y el Caribe una tasa promedio de
46,4%.
Aun cuando se destacan los avances que ambos países
han tenido los últimos años en los resultados de innovación (en base al GII),
donde Perú sube del puesto 98 al 81 y Chile del 66 al 57 (WIPO, 2022), las
asimetrías con países de mayor dinamismo innovador se mantienen, reconociendo
que los esfuerzos de innovación de países de ALC no tributan de manera esperada
(Navarro et al., 2011; Olavarrieta y Villena, 2014; Peñaloza, 2007). Como agregan Aguilar-Barceló e Higuera Cota
(2019) en países como Chile y Perú, entre otros, los resultados no se
corresponden con la dotación de insumos a la innovación.
Tabla 2.
Estadísticos descriptivos por dimensión para Chile y
Perú, periodo 2018-2022
|
Dimensión |
País |
Mean |
Std. Deviation |
Std. Error
Mean |
|
Instituciones |
Chile |
72,20 |
3,701 |
1,655 |
|
Perú |
60,40 |
1,517 |
,678 |
|
|
Capital humano e investigación |
Chile |
33,00 |
1,581 |
,707 |
|
Perú |
30,60 |
6,465 |
2,891 |
|
|
Infraestructura |
Chile |
48,60 |
2,074 |
,927 |
|
Perú |
41,80 |
3,271 |
1,463 |
|
|
Desarrollo de mercado |
Chile |
47,20 |
5,762 |
2,577 |
|
Perú |
51,40 |
6,841 |
3,059 |
|
|
Desarrollo empresarial |
Chile |
31,60 |
1,817 |
,812 |
|
Perú |
34,80 |
2,168 |
,970 |
|
|
Prod. científica y tecnológica |
Chile |
23,40 |
2,702 |
1,208 |
|
Perú |
14,40 |
2,191 |
,980 |
|
|
Prod. creativa |
Chile |
25,60 |
3,050 |
1,364 |
|
Perú |
21,00 |
2,739 |
1,225 |
Fuente: Procesamiento de
información SPSS V.20
Figura 3.
Medias de las 7 dimensiones 2018-2022 para Chile y
Perú
Fuente: Elaboración propia a partir de Informe WIPO
2022
A continuación, y en un análisis diferenciado por
país, se presenta la matriz de correlaciones para las siete dimensiones que
comprende la estimación del Índice Global de Innovación, y a su vez, cómo cada
una de ellas se relaciona al mismo indicador. Dada la distribución normal de
los datos, se utiliza la correlación de Pearson.
Como se presenta en la tabla 3, las dimensiones que
tienen mayor correlación con el Índice de innovación, para el caso de Chile,
son la Producción creativa (r = 0,976, p = 0,005) y el Desarrollo empresarial
(r = 0,961, p = 0,009), seguido de la contribución de las Instituciones (r =
0,697, p = 0,191). Por su parte, las
mayores correlaciones entre dimensiones, están asociadas al Desarrollo de
mercado e Instituciones (r = 0,819, p = 0,090), así como Desarrollo empresarial
y Producción creativa (r = 0,893, p = 0,041).
Se visualiza además, aunque moderada, una correlación
negativa entre el Desarrollo de mercado y la Producción científica y
tecnológica, lo que supone una limitada aportación de este pilar (el que
incluye la capacidad de créditos, inversión y capital de riesgo, así como la
diversificación que presenta la industria nacional), hacia la generación y
difusión de conocimiento (medida a partir de variables como la manufactura y
exportación de alta tecnología, las publicaciones científicas y el patentamiento,
este último que como ya se mencionó, presenta un desarrollo aún escueto en
países emergentes).
Tabla 3.
Matriz de correlaciones para Chile
|
|
Índice de Innov. |
Instituc. |
CHumano e Inv. |
Infraest. |
Des. de Mercado |
Des. Empres. |
Prod. CyT |
Prod. Creativa |
|
|
Índice de Innov. |
Pearson Corr. |
1 |
,697 |
,601 |
,360 |
,377 |
,961** |
,636 |
,976** |
|
Sig. (2-tailed) |
|
,191 |
,287 |
,552 |
,531 |
,009 |
,248 |
,005 |
|
|
Instituc. |
Pearson Corr. |
,697 |
1 |
,552 |
,353 |
,819 |
,712 |
,026 |
,557 |
|
Sig. (2-tailed) |
,191 |
|
,335 |
,561 |
,090 |
,177 |
,967 |
,329 |
|
|
C humano e Inv. |
Pearson Corr. |
-,701 |
,552 |
1 |
,282 |
-,418 |
-,798 |
-,473 |
-,581 |
|
Sig. (2-tailed) |
,187 |
,335 |
|
,646 |
,484 |
,106 |
,421 |
,304 |
|
|
Infraest. |
Pearson Corr. |
,360 |
,353 |
,282 |
1 |
,313 |
,400 |
,549 |
,453 |
|
Sig. (2-tailed) |
,552 |
,561 |
,646 |
|
,608 |
,505 |
,338 |
,443 |
|
|
Des. de mercado |
Pearson Corr. |
,377 |
,819 |
,418 |
,313 |
1 |
,533 |
-,441 |
,190 |
|
Sig. (2-tailed) |
,531 |
,090 |
,484 |
,608 |
|
,355 |
,457 |
,759 |
|
|
Des. Empres. |
Pearson Corr. |
,961** |
,712 |
-,798 |
,400 |
,533 |
1 |
,491 |
,893* |
|
Sig. (2-tailed) |
,009 |
,177 |
,106 |
,505 |
,355 |
|
,401 |
,041 |
|
|
Prod. CyT |
Pearson Corr. |
,636 |
,026 |
-,473 |
,549 |
-,441 |
,491 |
1 |
,737 |
|
Sig. (2-tailed) |
,248 |
,967 |
,421 |
,338 |
,457 |
,401 |
|
,155 |
|
|
Prod. creativa |
Pearson Corr. |
,976** |
,557 |
-,581 |
,453 |
,190 |
,893* |
,737 |
1 |
|
Sig. (2-tailed) |
,005 |
,329 |
,304 |
,443 |
,759 |
,041 |
,155 |
|
|
**Correlation is significant
at the 0,01 level (2-tailed).
* Correlation is significant
at the 0,05 level (2-tailed).
Fuente: Procesamiento de información SPSS V.20
Para el
caso de Perú (ver tabla 4), se presenta de manera similar, una alta correlación
de la Producción creativa (r = 0,916, p = 0,029) y del Desempeño empresarial (r
= 0,867, p = 0,057) con el Índice de Innovación, seguido por la Producción
científica y tecnológica (r = 0,797, p = 0,106). Por su parte, las correlaciones entre
dimensiones, asocian el Desarrollo de mercado con el Desarrollo empresarial (r
= 0,906, p = 0,034), así como a la Producción en ciencia y tecnología con la
Producción creativa (r = 0,964, p = 0,008).
Tabla 4.
Matriz de correlaciones para Perú
|
|
Índice de Innov. |
Instituc. |
C humano e Inv. |
Infraest. |
Des. de mercado |
Des. Empres. |
Prod. CyT |
Prod. creativa |
|
|
Índice de Innov. |
Pearson Corr. |
1 |
,611 |
,509 |
,642 |
,748 |
,867 |
,797 |
,916* |
|
Sig. (2-tailed) |
|
,292 |
,381 |
,251 |
,146 |
,057 |
,106 |
,029 |
|
|
Instituc. |
Pearson
Corr |
,411 |
1 |
-,158 |
-,055 |
,763 |
,464 |
,016 |
,099 |
|
Sig. (2-tailed) |
,492 |
|
,799 |
,930 |
,133 |
,431 |
,979 |
,874 |
|
|
C humano e Inv. |
Pearson Corr |
-,509 |
,158 |
1 |
,465 |
-,619 |
-,814 |
-,627 |
-,601 |
|
Sig. (2-tailed) |
,381 |
,799 |
|
,430 |
,266 |
,093 |
,258 |
,284 |
|
|
Infraest. |
Pearson
Corr |
,742 |
-,055 |
,465 |
1 |
,546 |
,736 |
,508 |
,691 |
|
Sig. (2-tailed) |
,151 |
,930 |
,430 |
|
,341 |
,156 |
,382 |
,197 |
|
|
Des. de mercado |
Pearson Corr |
,748 |
,763 |
,619 |
,546 |
1 |
,906* |
,363 |
,507 |
|
Sig. (2-tailed) |
,146 |
,133 |
,266 |
,341 |
|
,034 |
,548 |
,383 |
|
|
Des. empres. |
Pearson Corr |
,867 |
,464 |
-,814 |
,736 |
,906* |
1 |
,667 |
,774 |
|
Sig. (2-tailed) |
,057 |
,431 |
,093 |
,156 |
,034 |
|
,219 |
,124 |
|
|
Prod.CyT |
Pearson Corr |
,797 |
,016 |
-,627 |
,508 |
,363 |
,667 |
1 |
,964** |
|
Sig. (2-tailed) |
,106 |
,979 |
,258 |
,382 |
,548 |
,219 |
|
,008 |
|
|
Prod. creativa |
Pearson Corr |
,916* |
,099 |
-,601 |
,691 |
,507 |
,774 |
,964** |
1 |
|
Sig. (2-tailed) |
,029 |
,874 |
,284 |
,197 |
,383 |
,124 |
,008 |
|
|
**Correlation is significant
at the 0,01 level (2-tailed).
* Correlation is significant
at the 0,05 level (2-tailed).
Fuente: Procesamiento de información SPSS V.20
Coherente con los análisis previos, para ambos países
la dimensión de Capital humano e investigación, presenta no solo una
correlación moderada con el Índice Global de Innovación, sino también negativa
con algunas de las restantes dimensiones.
Particularmente, con aquellas que miden los outputs de innovación, a
partir de lo cual se infiere que no existe una contribución importante y
directa de este pilar a los resultados concretos de la actividad innovadora
para Chile y para Perú. En este sentido, Aguilar-Barceló e Higuera-Cota (2019,
p.15) indican que “en ALC la educación superior e investigación no conduce a un
desarrollo suficiente de su capital intelectual o a la creación de valor de sus
marcas, diseños o patentes”.
Por último, si bien el análisis descriptivo permite
observar las diferencias que se presentan en cada una de las dimensiones al
comparar ambos territorios, un estudio más objetivo y riguroso, que permite
confirmar si esas diferencias son significativas, es la comparación de medias
para muestras independientes, utilizando la prueba t de Student.
Cabe resaltar que previamente se confirman las tres condiciones necesarias para
realizar esta prueba estadística. En primer lugar, se cumple con el supuesto de
independencia. En segundo lugar, a partir de la prueba de Shapiro-Wilk, y dada
una significancia superior a 0,05, se comprueba que los datos se distribuyen de
manera normal. Por su parte, se cumple con el supuesto de homocedasticidad de varianzas, considerando la prueba de
Levene, cuyo p-valor es mayor a 0,05 en todas las dimensiones (ver tabla 5).
Tabla 5.
Comparación de
medias Chile y Perú
|
|
Levene´s test
for Equality of variances |
t-test for
Equality of Means |
||||||||
|
F |
Sig. |
T |
df |
Sig.(2-tailed) |
Mean Difference |
Std.Error Difference |
95%
Confidence Interval of the Difference |
|||
|
Lower |
Upper |
|||||||||
|
Índice de Innov. |
Equal variances
assumed |
,031 |
,864 |
4,210 |
8 |
,000 |
11,800 |
1,789 |
7,675 |
15,925 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
4,210 |
7,998 |
,001 |
11,800 |
1,789 |
7,280 |
16,320 |
|
|
Instituc. |
Equal variances
assumed |
1,371 |
,275 |
6,596 |
8 |
,443 |
2,400 |
2,977 |
-4,464 |
9,264 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
6,596 |
5,306 |
,461 |
2,400 |
2,977 |
-5,529 |
10,329 |
|
|
CHumano e Inv. |
Equal variances
assumed |
3,089 |
,117 |
,806 |
8 |
,004 |
6,800 |
1,732 |
2,806 |
10,794 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
,806 |
4,477 |
,006 |
6,800 |
1,732 |
2,676 |
10,924 |
|
|
Infraest. |
Equal variances
assumed |
1,180 |
,309 |
3,926 |
8 |
,324 |
-4,200 |
4,000 |
-13,424 |
5,024 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
3,926 |
6,768 |
,325 |
-4,200 |
4,000 |
-13,424 |
5,071 |
|
|
Des. de Mercado |
Equal variances
assumed |
,025 |
,879 |
-1,050 |
8 |
,035 |
-3,200 |
1,265 |
-6,117 |
-,283 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
-1,050 |
7,775 |
,036 |
-3,200 |
1,265 |
-6,133 |
-,267 |
|
|
Des. Empres. |
Equal variances
assumed |
,232 |
,643 |
-2,530 |
8 |
,000 |
9,000 |
1,556 |
5,413 |
12,587 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
-2,530 |
7,762 |
,000 |
9,000 |
1,556 |
5,386 |
12,614 |
|
|
Prod. CyT |
Equal variances
assumed |
,412 |
,539 |
5,785 |
8 |
,036 |
4,600 |
1,833 |
,373 |
8,827 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
5,785 |
7,909 |
,037 |
4,600 |
1,833 |
,365 |
8,835 |
|
|
Prod. Creativa |
Equal variances
assumed |
,101 |
,759 |
2,510 |
8 |
,003 |
4,800 |
1,140 |
2,171 |
7,429 |
|
Equal variances not assumed |
|
|
2,510 |
7,998 |
,003 |
4,800 |
1,140 |
2,171 |
7,429 |
|
Fuente: Procesamiento de información SPSS V.20
Al realizar el contraste de medias utilizando la prueba
t, podemos precisar (tabla 5) que dado p-valor < 0,05, son significativas
las diferencias para Chile y Perú en cinco de las siete dimensiones: Instituciones;
Infraestructura; Desarrollo empresarial; Producción científica y tecnológica; y
Producción creativa. Por el contrario, no existen diferencias significativas en
el Capital humano e investigación (p-valor: 0,443), ni en el pilar Desarrollo
de mercado (p-valor: 0,324).
De igual manera, se concluye la existencia de una
diferencia significativa entre las medias del Índice Global de Innovación para
ambos países, dado que la probabilidad de que la diferencia se deba al azar es
suficientemente baja (p-valor: 0,03) aceptando la hipótesis de desigualdad
(Arias et al., 2020).
CONCLUSIONES
Tal como se ha evidenciado al pasar de los años, no es
la acumulación de capital físico lo que produce el crecimiento, la
competitividad y el desarrollo de los territorios, sino la innovación de la
mano de una serie de elementos que la conduce (Olavarrieta y Villena,
2014). En este sentido, se ha analizado
el desempeño innovador de Chile y de Perú a partir de las siete dimensiones que
componen el Índice Global de Innovación, atendiendo a la aportación de la
caracterización de la innovación y del análisis de las variables que en ella
repercuten, sus potencialidades y debilidades, las que deben ser consideradas
en las políticas que se definan en materia de innovación, de sobre manera,
considerado el contexto de las regiones latinoamericanas (Alatrista,
2022).
Considerando el periodo comprendido entre los años
2018 y 2022, para ambos países no se distinguen incrementos importantes en
ninguna de las siete dimensiones, a excepción del aumento en el Capital humano
e investigación que reporta Perú. Lo
anterior, es el reflejo de que aún, los esfuerzos encaminados al fomento de la
innovación parecieran ser insuficientes. En coherencia a lo anterior, las dos
dimensiones que miden los outputs de innovación, Producción científica y
tecnológica, y la Producción creativa presentan las menores medias, aunque en
una posición más ventajosa para Chile. Es destacable en ambos territorios, la
institucionalidad, la que incluso presenta puntuaciones similares a las que se
observan en países de alto desarrollo.
En términos específicos del contraste que se realiza
entre ambos países, se concluye que las diferencias significativas están en las
dimensiones: iinstituciones;
infraestructura; Desarrollo empresarial; Producción científica y tecnológica; y
Producción creativa. No así en el Capital humano e investigación, ni en
Desarrollo de mercado, demostrando la existencia de semejanzas entre los dos
territorios en materia de educación, formación terciaria e I+D, así como las
capacidades de créditos e inversión, y los elementos asociados a la competencia
y el mercado, los cuales no presentan distorsiones importantes que potencien en
mayor o menor medida la innovación que pueda generar cada país. De igual manera, se concluye la existencia
de una diferencia significativa entre las medias del Índice Global de
Innovación para ambos países, siendo notoriamente mayor para Chile.
Se distingue que dentro de los elementos determinantes
que propician la innovación, es la dimensión de capital humano e investigación,
la que presenta las menores puntuaciones y asociación al indicador global de
desempeño innovador. En este sentido, es necesario que países como Chile y Perú
fortalezcan las estrategias de fomento de la innovación a partir de la
formación de un capital humano avanzado y cualificado, atendiendo a que países
emergentes disminuirán sus brechas en innovación con economías desarrolladas toda vez que se incremente
la gestión del conocimiento (Aguilar-Barceló e Higuera-Cota, 2019), entendiendo que lo anterior es un proceso a largo plazo que
requiere esfuerzos mancomunados de los distintos actores vinculados a la
actividad innovadora.
Finalmente, se resalta la importancia de aportar a la
comprensión del dinamismo innovador que logra desarrollar cada país, donde la
comparación con sus pares contribuye a la reflexión y al mejoramiento,
atendiendo a que ambas economías
analizadas en esta investigación presentan elementos potencialmente favorables
que permitan fortalecer el desempeño innovador, que tal como indica Ochoa et
al. (2021) poseen la capacidad de generar conocimientos, desarrollar procesos e
inversiones que potencian la dinámica innovadora.
REFERENCIAS
Aguilar-Barceló, J. G., & Higuera-Cota, F.
(2019). Los retos en la gestión de la innovación para América Latina y el
Caribe: un análisis de eficiencia. Revista CEPAL, 17, 7-25. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/44570
Alatrista, A. (2022). Regional Innovation Policy in Latin America: Exploratory
Analysis. Journal of technology management & innovation, 17(3), 25-38. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-27242022000300025
Albornoz, M., Castro-Martínez, E., & de
Lucio, I. F. (2012). Ciencia, tecnología e innovación para el desarrollo y la
cohesión social,
Programa iberoamericano en la década de los bicentenarios.
Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la
Cultura. http://hdl.handle.net/10261/132616
Álvarez, R.,
Bravo-Ortega, C., & Navarro, L. (2010). Innovation, R&D investment and
productivity in Chile. IDB Working Paper, 64.
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1818741
Arias, M., Sangrador, C. O., & Páez, E. O. (2020). Comparación de dos medias. Pruebas de la t de Student. Evid Pediatr,
16(51).
Arredondo, F., Vázquez, J. C., & De la
Garza, J. (2016). Factores de innovación para la competitividad en la Alianza
del Pacífico. Una aproximación desde el Foro Económico Mundial. Estudios
Gerenciales, 32(141), 299-308. https://doi.org/10.1016/j.estger.2016.06.003
Arundel, A.,
& Hollanders, H. (2008). Innovation scoreboards: indicators and policy use.
Innovation Policy in Europe: Measurement and Strategy, Edward Elgar Publishing
Ltd, C. Nauwelaers & R. Wintjes
(Eds), Cheltenham. (pp. 29-52).
Baptista, B. (2018). Una aproximación a las
capacidades de diseño e implementación de políticas de ciencia, tecnología e
innovación en América Latina. Revista Iberoamericana de Ciencia Tecnología y
Sociedad, 13(38), 85-125. http://doi.org/s1850-00132018000200005
Bogliacino, F., Perani, G., Pianta, M., & Supino, S. (2012).
Innovation and Development: The Evidence From
Innovation Surveys. Latin American Business Review, 13(3), 219-261.
http://doi.org/10.1080/10978526.2012.730023.
Bueno, E. (2013). El capital intelectual como
sistema generador de emprendimiento e innovación. Economía Industrial, 388,
15-22.
Buesa, M., Baumert,
T., Heijs, J., & Martínez, M. (2002). Los
factores determinantes de la innovación: un análisis econométrico. Economía
Industrial, 347, 67-84.
Cazallo, A. M., & Salazar, E. J. R. (2018). Análisis
macroeconómico de los países de la Alianza del Pacífico (2011- 2015). Revista
de Ciencias Sociales, 24(2), 37-55. http://hdl.handle.net/20.500.12442/2291
Cobb, C. & Douglas,P. (1928). A theory of production.
American Economic Review,
18, 139– 165.
Delgado-Cruz, A., Vargas-Martínez, E.,
Rodríguez-Torres, F. & Montes-Hincapié, J. (2018). Estructura
organizacional, capital humano y redes de colaboración: determinantes de la
capacidad de innovación en restaurantes. AD-minister, (32), 5-28. https://doi.org/10.17230/ad-minister.32.1
Dissou, Y., Didic, S., & Yakautsava, T. (2016). Government
spending on education, human capital accumulation, and growth. Economic Modelling, 58, 9-21. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2016.04.015
Ferreira,
D., Manso, G., & Silva, A. C. (2014). Incentives to innovate and the
decision to go public or private. The Review of Financial Studies, 27(1),
256-300. https://doi.org/10.1093/rfs/hhs070.
Jiménez, A., & Geldes,
C. (2019). Los desafíos de la innovación en Latinoamérica. Journal
of technology management
& innovation, 14(4), 3-5.
Guarnizo, S. (2018). Relación entre capital
humano y crecimiento económico de Colombia. Revista Económica, 4(1), 22–34. https://revistas.unl.edu.ec/index.php/economica/article/view/505
Gutiérrez, C., & Baumert,
T. (2018). Smith, Schumpeter y el estudio de los sistemas de innovación.
Economía y Política, 5(1), 93-111.
Ísmodes, E., & Carpio, J. (2020). El sistema de innovación del
Perú: caracterización en base a un modelo estructurado en función de tres niveles
operacionales. Horizontes Empresariales, 19(2), 4-27. https://doi.org/10.22320/hem.v19i2.4534
Llisterri, J. J., & Pietrobelli, C.
(2011). Los sistemas regionales de innovación en América Latina. Banco
Interamericano de Desarrollo. http://hdl.handle.net/20.500.12799/1485
Lundvall, B. Å., Vang, J., & Joseph, K. J. (2009). Innovation system
research and developing countries. In Handbook of innovation systems and
developing countries. Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781849803427.00006
Marín-Idárraga, D. A., & Cuartas-Marín, J.
C. (2019). Relación entre la innovación y el desempeño: Impacto de la
intensidad competitiva y el slack organizacional. Revista de Administração
de Empresas, 59, 95-107.
http://dx.doi.org/10.1590/S0034-759020190203
Molero, J. & García, A. (2008). La actividad
innovadora de las filiales extranjeras en el Sistema Español de Innovación: Una
evaluación de su impacto desde un enfoque de taxonomía sectorial. Technovation, 28(11), 739-757. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2008.03.005
Navarro, M., Gibaja,
J., Franco, S., Murciego, A., & Sáenz, J. (2011).
Indicadores de Innovación y Benchmarking. Reflexión y propuesta para el País
Vasco. Innobasque. https://www.innobasque.eus/uploads/documentos/monografias/632DCBB119E5D6C04907DA0695728D4E37018FCF.pdf
Ochoa, J., Vázquez, I. O., & Valenzuela, A.
V. (2021). Innovación en economías latinoamericanas: Análisis comparativo con
respecto a Corea del Sur. Revista de Ciencias
Sociales, 27(4), 62-75.
Olavarrieta,
S., & Villena, M. G. (2014). Innovation and business research in Latin
America: An overview. Journal of Business Research, 67(4), 489-497. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2013.11.005
OECD (2015).
Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research
and Experimental Development, The Measurement of Scientific, Technological and
Innovation Activities, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD/Eurostat
(2018). Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data
on Innovation, 4th Edition, The Measurement of Scientific, Technological and
Innovation Activities, OECD Publishing, Paris/Eurostat, Luxembourg, https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
Parrilli, M.D. (2010).
Innovación y aprendizaje: Lecciones para el diseño de políticas.Innobasque. https://www.innobasque.eus/uploads/documentos/Biblioteca/BF4303DBACAABF2DB4D6F1E530BE7A7E6ED5C5EB.pdf
Peñaloza, M. (2007). Tecnología e innovación
factores claves para la competitividad. Actualidad Contable FACES, 10(15),
82-94.
Pençe, İ., Kalkan, A., & Çeşmeli, M. Ş. (2019). Estimation of the country ranking
scores on the global innovation index 2016 using the artificial neural network
method. International Journal of Innovation and Technology Management, 16(04),
1940007. https://doi.org/10.1142/S0219877019400078
Porras, J. C. (2016). Comparación de pruebas de
normalidad multivariada. Anales Científicos, 77(2), 141-146.
Quintero Sepúlveda, I. C., Ospina Nieto, Y.,
Quiroga Parra, D. J., & Cubillos-González, R. A. (2021). Relación entre
capacidad de innovación e índice de innovación en América Latina. Journal of Technology
Management & Innovation, 16(3), 47-56. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-27242021000300047
RICYT (2001). Manual de Bogotá 2001:
Normalización de Indicadores de Innovación Tecnológica en América Latina y el
Caribe. http://www.ricyt.org/2019/09/manual-de-bogota-3/
RICYT (2022).
The State of the Science 2022.
Ibero-American Network of Science and Technology Indicators.
http://www.ricyt.org/en/2022/12/the-state-of-the-science-2022
Rossi, J. L. J., Acero, J. P., & Aguirre,
F. B. (2015). Contraste entre los determinantes de la inversión en I&D y
del registro de patentes en sectores industriales de Colombia. Revista CIFE:
Lecturas de Economía Social, 17(27), 6.
Sáenz, J. (2011). La innovación desde el punto
de vista de la administración y dirección de empresas. En M. Navarro (Ed), Indicadores de innovación y benchmarking. Reflexión y propuesta para el
País Vasco. Innobasque. (pp. 142-297).
Sánchez, R.A. (2015). t-Student:
Usos y abusos. Revista Mexicana de Cardiología, 26(1), 59-61.
Sanz, L.,
& Jones, V. (2013). Advances in business research in Latin American
studies. Journal of Business Research, 66(3), 397-400. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2012.04.005
Solow, R. M.
(1957). Technical change and the aggregate production function. The Review of
Economics and Statistics, 39(3), 312–320. https://doi.org/10.2307/1926047
Talavera, M.
F. P., & Arroyo, J. A. M. (2020). Efecto
de la innovación sobre el crecimiento económico de México: análisis empírico
con el Modelo de Crecimiento Endógeno de Romer.
Revista de la Facultad de Contaduría y Ciencias Administrativas, 5(9), 1-11.
Torrech, J., Orellana, N., & Yance, C. (2017). El rol del
capital humano en la innovación de empresas de países en desarrollo. Revista
Contribuciones a la Economía. http://eumed. net/ce/2017/1/innovacion.html
WIPO (2022).
Global Innovation Index 2022, What is the future of innovationdriven
growth?, 15th Edition. https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-2000-2022-en-main-report-global-innovation-index-2022-15th-edition.pdf
Zamora, A. I., & Tello, A. (2018). Medición de la eficiencia de la Innovación 2013-2016 mediante el Análisis Envolvente de Datos (AED) en red dinámica. Economía, Sociedad y Territorio, 18(57), 557-584. https://doi.org/10.22136/est20181184
[1] Universidad de Tarapacá.
Escuela de Administración y Negocios. Arica, Chile. Correo electrónico: apincheirav@academicos.uta.cl ORCID: http://orcid.org/0009-0008-0351-0854