Revisión de la metodología del RIS

el ris a examen

Debates metodológicos en torno al ‘Regional Innovation Scoreboard’

el ris a examen

Debates metodológicos en torno al ‘Regional Innovation Scoreboard’

Juan Carlos Salazar-Elena Universidad Autónoma de Madrid Jon Mikel Zabala-Iturriagagoitia Universidad de Deusto

CON EL APOYO TÉCNICO DEL DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA DE COTEC

Aleix Pons Director del departamento Josep Bosch Analista

DIEGO QUIJANO

DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'

Ín

Resumen ejecutivo

01. Introducción

02. Algunos debates metodológicos en torno a los índices sintéticos 03. Contextualización de la realidad española de acuerdo con el EIS 04. Robustez del ranking de regiones de acuerdo con el RIS

4.1. Estabilidad del ranking de regiones del RIS

4.2. La significatividad de las diferencias del RIS entre regiones en función de los pesos relativos de las variables que componen el RIS 4.3. Hacia un ranking robusto de los sistemas regionales de innovación en Europa 05. Inputs, outputs y eficiencia en el RIS 5.1. Indicadores que caracterizan los inputs y outputs de un sistema de innovación 5.2. Caracterización de la eficiencia a través de la relación entre inputs y outputs

5.3. Caracterización de la eficiencia a través del Data Envelopment Analysis

06. Los «cuellos de botella» en el RIS 6.1. Ranking en función de la penalización de los cuellos de botella 6.2. Ranking en función de la penalización en el gasto empresarial en I+D y en el grado de apertura de las pymes

07. Conclusiones

Bibliografía

Anexo I. Metodología para la obtención de los pesos aleatorios Anexo II. Rankings para todas las regiones europeas en función de las perspectivas desarrolladas Anexo III. Metodología para la obtención de la medida de eficiencia de un sistema

Anexo IV. Fichas resumen por comunidades autónomas

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Resu

El objetivo final que se persigue a través del empleo de estos indicadores e índices sinté - ticos es el de ayudar a los gestores públicos dedicados a la formulación de políticas de innovación mediante la identificación de aque - llos aspectos específicos del sistema de inno - vación que requieren de una cierta interven - ción pública, ya que su desempeño muestra ciertas carencias estructurales o necesidades. Sin embargo, en la literatura existe evidencia de que la mayor parte de los territorios definen sus políticas de innovación en función de la posición relativa que ocupen en los rankings, y no como consecuencia de un análisis estruc- turado y sistemático de los indicadores que están detrás de dichos índices sintéticos, ni de las conclusiones que se puedan derivar de estos. Las investigaciones existentes hasta la fecha han puesto de manifiesto que la metodología seguida en la elaboración de estos índices sin - téticos tiene un impacto directo en los rankings que se derivan de ellos y, por tanto, en las polí - ticas que se implementan consiguientemente en la mayor parte de los países y regiones europeos. A través de este informe pretende - mos contribuir al debate existente en torno a la metodología empleada en la elaboración de índices sintéticos, centrándonos en el análisis del Regional Innovation Scoreboard (RIS), que es uno de los principales instrumentos que emplea la Comisión Europea para evaluar el desempeño de las regiones europeas en mate - ria de innovación. Para medir el desempeño en innovación de las regiones europeas, el RIS introduce un índice sintético que se obtiene a través de la media aritmética de los 21 indicadores incluidos en él. La asunción que realiza la construcción del índice RIS siguiendo esta aproximación es que, cuanto más alto sea el valor RIS, mejor será el sistema de innovación (una lógica de cuanto más mejor). Sin embargo, esta misma naturaleza del RIS también implica que el valor de este índice sintético aumentará incluso en el caso de que los resultados derivados de

men

La innovación es uno de los princi- pales motores del crecimiento econó- mico y el bienes- tar social. En las últimas décadas se ha desarrollado un creciente conjun- to de indicadores orientados a carac- terizar la innova- ción y el impacto que esta tiene so- bre la competiti- vidad territorial. Debido a la elevada cantidad de indi- cadores necesarios para poder medir un fenómeno tan com- plejo como la in- novación, estos se agrupan en un ín- dice sintético que proporciona un ran- king final de los territorios objeto de análisis.

ejecu

tivo

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incrementar los recursos destinados a apoyar la innovación muestren un crecimiento nulo. La decisión de construir el índice RIS siguiendo esta metodología puede tener una incidencia directa en la posición relativa que ocupan las comunidades autónomas españolas en el ranking final, con las consiguientes implicacio - nes que dicho ranking puede tener en la partici - pación en convocatorias competitivas, o en la asignación de recursos en políticas estructura - les como la de las Estrategias de Especializa - ción Inteligente promulgadas por la Comisión Europea. El informe desarrolla tres nuevas perspectivas a la ya proporcionada por la propia Comisión Europea a través de su índice RIS. Como consecuencia de cada una de estas nuevas perspectivas, el informe provee un nuevo ran - king para el conjunto de las regiones europeas en materia de innovación. La primera de estas nuevas perspectivas consiste en la alteración de los pesos relativos que se atribuyen a cada uno de los indicadores que componen el índi - ce sintético final. En el índice RIS, la Comisión Europea atribuye el mismo peso específico a todos los indicadores ( i. e. , la media aritméti - ca), lo que viene a reflejar, de manera implícita, que la importancia relativa de las diferentes funciones que caracterizan un sistema de innovación es la misma independiente del territorio. Al asignar pesos relativos distintos a cada uno de los indicadores que componen el índice sintético queremos obtener una medi - da del grado de robustez que ofrece el índice RIS y, por tanto, la robustez del ranking que ofrece la Comisión Europea en relación con el desempeño de las regiones europeas en mate - ria de innovación. ¿Se observan variaciones significativas en el ranking de las comunida - des autónomas españolas cuando se asignan pesos relativos distintos a los indicadores que componen el RIS? Desde la primera de las perspectivas consi- deradas en este informe se ofrece un ranking robusto para el RIS. Este ranking se obtiene considerando el número de regiones europeas

autónomas españolas tienen un comporta - miento eficiente o ineficiente? ¿Y cuáles son los factores que inciden en su comportamiento ineficiente? Los resultados obtenidos desde esta aproxi - mación de eficiencia evidencian que hay un conjunto de comunidades autónomas con una elevada eficiencia (Baleares, La Rioja, Comunidad Valenciana, Cataluña y Región de Murcia), otro conjunto con una eficiencia intermedia (Aragón, Comunidad de Madrid, Cantabria, Castilla-La Mancha y Extremadu - ra) y otro con una eficiencia baja (Principado de Asturias, Andalucía, Galicia, País Vasco, Comunidad Foral de Navarra y Castilla y León). Además de obtener un ranking de regiones europeas en función de su eficien - cia, el análisis realizado también nos permite identificar cuáles son las fuentes principales de ineficiencia para cada sistema regional de innovación. Esta ineficiencia se puede deber tanto a un exceso de inputs como a un defec - to de outputs. Desde una perspectiva de input, el análisis realizado refleja un bajo retorno del gasto en innovación en la mayor parte de las comunidades autónomas. Por su parte, desde la perspectiva de los outputs el análisis evidencia que las regiones eficientes con un nivel similar de inputs al de las comunidades autónomas obtienen un output significativa - mente mayor, especialmente en la producción de diseños industriales y de innovaciones de producto y de proceso. La tercera de las perspectivas desarrolladas en el informe se centra en el análisis de la detección de «cuellos de botella» que lastren el funcionamiento global del sistema regional de innovación. De acuerdo con esta perspec- tiva, cualquier sistema solo podrá mejorar en la medida en que se fortalezca su eslabón más débil. Por tanto, mientras que el análisis previo de eficiencia pretende ofrecer a los gestores públicos las decisiones que harían que sus respectivos sistemas de innovación se comportasen de una manera más eficiente, los resultados del análisis del cuello de botella

que tienen un índice RIS significativamente superior al de una determinada región. Al comparar el ranking que ofrece la Comisión Europea para cada una de las comunidades autónomas con el ranking robusto estima - do aquí, se observa en todos los casos una mejora notable en el desempeño de los siste - mas regionales de innovación en España. Sin embargo, incluso con este ranking robusto, la mayor parte de las comunidades autónomas siguen ocupando posiciones intermedias o bajas en el ámbito europeo, lo que evidencia que los sistemas regionales de la mayor parte de las CC. AA. tienen una baja capacidad de innovación que requiere de políticas públicas que la mejoren. Dichas políticas deben, sin embargo, estar orientadas no solo a incremen - tar los recursos destinados al sistema de inno- vación, sino también a mejorar su desempeño y funcionamiento en términos de producción de resultados innovadores. La segunda perspectiva radica en analizar la eficiencia que tienen los sistemas regionales de innovación a la hora de convertir las inver- siones que se realizan para apoyar el desarro - llo de la actividad innovadora ( i. e. , inputs) en resultados de innovación ( i. e. , outputs). Aten - diendo a la construcción metodológica del ín - dice RIS, si un territorio incrementa los valores de los inputs dedicados al sistema de innova- ción, pero los outputs que se producen en este se mantienen constantes, el índice RIS crecerá ( i. e. , crece la media aritmética de los inputs y de los outputs), con la consiguiente mejora en el ranking de dicho territorio. Sin embargo, desde la perspectiva de un gestor público, no parece razonable asumir que un sistema de innovación vaya a tener un mejor desempeño por el mero hecho de incrementar la cantidad de inputs si dicho crecimiento no se ve acom- pañado, al menos en la misma proporción, por un crecimiento de los outputs. A través de la aplicación de metodologías no paramétricas como el Data Envelopment Analysis, construi- mos una medida de la eficiencia que mues - tran los sistemas regionales de innovación en Europa. ¿En qué medida las comunidades

Indicadores inclui- dos en el RIS para medir el desempe- ño innovador de las regiones europeas

Nuevas perspecti- vas para análisis de los sistemas regionales de innovación

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se centran en lograr que dichos sistemas se comporten de una manera más eficaz. Tras la identificación del principal cuello de botella para cada una de las regiones, calculamos un nuevo índice sintético que corrija el nivel de desempeño de cada territorio, atendiendo al grado de penalización que se derive de este cuello de botella. ¿Cuáles son los principales cuellos de botella que lastran el comporta - miento global de las comunidades autónomas españolas? ¿Y en qué medida mejoraría el comportamiento del sistema si se mejorara dicho cuello de botella? Los resultados obtenidos en este tercer aná- lisis evidencian que los principales cuellos de botella para las comunidades autónomas son la baja inversión empresarial en I+D, la falta de interacciones en el sistema y la escasa capacidad de producción de innovaciones tecnológicas, tanto de proceso como de pro - ducto, en las PYME s. Estos resultados están en línea con los obtenidos en la perspectiva de eficiencia, ya que apuntan a que la mejora en el desempeño de los sistemas de innovación en España tiene que venir de la mano tanto de una mejor utilización de los inputs como de una mejora en la cantidad de los resultados

obtenidos en términos de outputs innovado - res.

TABLA RESUMEN Posición relativa de las Comunidades autónomas españolas en el ranking del RIS 2021 según los distintos criterios de análisis

Estas tres perspectivas se han aplicado a la totalidad de las regiones europeas para el año 2021 (último año estadístico disponible), po - niendo énfasis en el desempeño de las comu - nidades autónomas españolas. La visión multidimensional en relación con la innovación ofrecida en este informe pretende así ofrecer a los gestores encargados de la definición de las políticas de innovación de las comunidades autónomas españolas una visión integral y holística de sus respectivos territo - rios y del nivel de desempeño relativo ofrecido por cada uno de ellos en cada una de dichas perspectivas. De esta manera, queremos ayu - dar a que los gestores puedan conocer mejor las fortalezas y debilidades de cada sistema regional de innovación. Esperamos que las conclusiones y recomendaciones ofrecidas en el informe puedan brindar direccionalidad a los gestores de las políticas de innovación, para que se puedan tomar decisiones de asignación de recursos más eficientes y efectivas con el objetivo de lograr sistemas de innovación más consolidados, dinámicos y competitivos.

Nota: Los datos indican el número de regiones europeas mejor posicionadas en el ranking de acuerdo con cada criterio utilizado

CC. AA.

RANKINGS

RIS ROBUSTO

RIS DE EFICIENCIA

RIS CORREGIDO I

RIS CORREGIDO II

RIS

Andalucía Aragón P. de Asturias

175 150 167 176 200 169 184 159 110 186 153 151 102 161 112 97 132

155 112 134 148 179 136 159 127 50 163 124 110 42 126

180 97 171 0 197 140 155 224 47 161 182 0 107 49 206 195 0

168 141 159 177 208 161 174 148 89 188 147 152 93 156 94 74 127

176 156 168 185 205 170 181 163 123 186 154 152 124 169 115 96 142

I. Baleares I. Canarias Cantabria Castilla-La Mancha Castilla y León Cataluña Extremadura Galicia La Rioja

C. de Madrid R. de Murcia C. F. de Navarra País Vasco C. Valenciana

59 45 70

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—¿Me podrías indicar, por favor, hacia dónde tengo que ir desde aquí? —preguntó Alicia. —Eso depende de a dónde quieras llegar —contestó el Gato. —A mí no me importa demasiado a dónde… —empezó a explicar Alicia. —En ese caso, da igual hacia dónde vayas —interrumpió el Gato.

LEWIS CARROLL, Las aventuras de Alicia en el país de las maravillas

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Intro- ducción

La innovación es uno de los principales mo- tores del crecimiento económico y el bien- estar social (Solow, 1956, 1957). La polí- tica de innovación constituye un elemento central en la configuración de los sistemas de innovación y en su desempeño (Nelson y Romer, 1996; Barbosa y Faria, 2011; Taylor, 2016; Edler y Fagerberg, 2017). Los siste- mas de innovación están compuestos por una red compleja de organizaciones, institucio- nes y políticas que interactúan entre sí, y cuyo objetivo principal es mejorar las condiciones en las que se produce la apari- ción, el desarrollo, la difusión y la adop- ción de las innovaciones (Metcalfe, 1995; Palmberg, 2006), en aras de mejorar la com- petitividad de los territorios y el bienes- tar de sus ciudadanos.

01.

Desde su aparición, la caracterización de los sistemas de innovación ha constituido un de- safío, no solo para los responsables políticos, sino también para los investigadores (Janger et al. , 2017), debido a la dificultad de determi - nar el número y tipo de indicadores que utilizar, así como a la ausencia de una teoría sobre los sistemas y políticas de innovación (Grupp y Schubert, 2010; Edquist y Laatsit, 2022). Si bien el número de indicadores para medir la innovación se ha incrementado en las últimas décadas, el problema de la caracterización de la innovación y de los sistemas de innovación aún persiste (Dziallas y Blind, 2019).

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La Comisión Europea ha sido uno de los agen - tes más activos en el desarrollo, uso y explota - ción de indicadores de innovación con el deno- minado European Innovation Scoreboard (EIS). A través del desarrollo de nuevos indicadores se pretende capturar las distintas actividades o funciones que ocurren dentro de un sistema, y que son necesarias para que este tenga el desempeño deseado. Otras aproximaciones equivalentes al EIS para medir la innovación a escala territorial son el Global Innovation Index (elaborado por la WIPO-World Intellectual Property Organization), el Nordic Innovation Monitor (elaborado por el Nordic Council of Mi - nisters) o el Índice de la Innovación elaborado por Bloomberg, por mencionar algunos. Todas estas aproximaciones se basan en el uso de un índice sintético, que resume en una única variable el conjunto de indicadores empleados para medir el fenómeno bajo estudio. Dicho ín- dice sintético proporciona así un ranking final, con base en el cual se ofrece una clasificación de los territorios objeto de análisis. Si bien su relevancia para la práctica de la política de in- novación es baja (Arundel, 2007; Arundel y Ho - llanders, 2008; Mairesse y Mohnen, 2009), los índices sintéticos desarrollados para medir la innovación tienen fuertes implicaciones, ya que muchas decisiones políticas se toman sobre las conclusiones extraídas de ellos (Schibany y Streicher, 2008; Koz ł owski, 2015; Edquist et al. , 2018). Publicado anualmente desde 2001, el EIS es el principal instrumento empleado por la Comisión Europea para monitorizar los re - sultados de la Innovation Union, que es una de las flagship initiatives de la Estrategia Europa 2020 para crear un entorno favorable a la innovación (European Union, 2021a) 1 . El EIS se ofrece de manera anual a escala nacional, mientras que el análisis a escala regional (denominado RIS- Regional Innovation Scoreboard) se ofrece de manera bianual en los años impares (el último disponible es el

del año 2021) 2 . Para medir el desempeño en innovación de los países y regiones europeos, tanto el EIS como el RIS introducen un índice sintético que ranquea a los territorios consi - derados. Este índice sintético —denominado Summary Innovation Index (SII) para el ámbito nacional, y Regional Innovation Scoreboard (RIS) para el ámbito regional— se obtiene a través de la media aritmética de todos los indicadores incluidos en el EIS/RIS. En conse - cuencia, cuanto más alto sea el SII/RIS, mejor será el sistema de innovación (una lógica de cuanto más mejor). La naturaleza del SII/RIS también implica que éste aumentará incluso si los resultados derivados de incrementar los recursos destinados a apoyar la innovación son nulos. El uso simplista de índices sintéticos como el SII/RIS puede resultar pernicioso, ya que los rankings elaborados a partir de ellos se acep - tan sin cuestionar su validez (Grupp y Schu - bert, 2010). El riesgo de los índices sintéticos es que, una vez que son aceptados, su uso los convierte en objetivos políticos y, por tanto, ya no son útiles como herramientas para explicar ciertas realidades y actuar sobre ellas. Esto es lo que comúnmente se conoce como la ley de Goodhart (Freeman y Soete, 2009), ya que una vez que los indicadores sintéticos se convierten en objetivos para la política, pierden la mayor parte del contenido de información que los califica para desempeñar dicho papel. Incrementar el SII/RIS y mejorar la posición relativa en el ranking derivado del mismo se ha convertido así en el objetivo de muchas políti- cas de innovación, cuando su objetivo debería ser el de identificar los problemas que deben abordarse para mejorar el comportamiento de los sistemas de innovación (Edquist, 2011). Si se quiere lograr que el EIS/RIS tenga un impac - to positivo sobre el desempeño de los siste - mas de innovación, es esencial que permita en primer lugar realizar una caracterización exhaustiva de éstos, de forma que se puedan

identificar de manera sólida sus carencias y sus fortalezas, y, en consecuencia, ayudar a definir políticas para satisfacer las necesida - des de dichos sistemas. El rol del sector público no puede limitarse exclusivamente a la asignación de más y más recursos para apoyar la innovación. Esta es la lógica que subyace al EIS/RIS, ya que una mayor dedicación de recursos abundará de manera directa en su índice sintético, sin que ello tenga que verse necesariamente reflejado en el nivel de desempeño alcanzado por el sistema en su conjunto. Esto supone seguir el modelo lineal de la innovación (Rodríguez-Po - se y Crescenzi, 2008). A pesar de haber sido completamente rechazado en la investigación sobre innovación (Edquist, 2014), el modelo lineal, debido a su sencillez, aún domina la polí - tica de innovación, dado que según esta lógica dominante (aunque errónea), para poder mejo - rar el desempeño de un sistema de innovación, solo se requeriría incrementar los esfuerzos en actividades de I+D. Un claro ejemplo del predominio del modelo lineal de innovación, la existencia de una lógica de cuanto más mejor y el riesgo y la inefica - cia mostrados por los índices sintéticos es la estrategia de Lisboa (European Parliament, 2000). Esta estrategia definió en el año 2000 que para el año 2010 el 3 % del PIB de la Unión Europea debería destinarse a I+D. Como el objetivo planteado no se alcanzó, en 2010 se volvió a definir el mismo objetivo, pero en esta ocasión con la vista puesta en el año 2020 (cuando la historia se repitió y tampoco se alcanzó dicha cifra). Como planteó Rita Mae Brown, en una frase a menudo atribuida a Eins - tein, la locura consiste en hacer lo mismo una y otra vez, pero esperando resultados diferen - tes. Este tipo de errores en la interpretación de los mecanismos que rigen el comportamiento de los sistemas de innovación y, por tanto, en la formulación de las políticas de innovación

Portadas del EIS y RIS del año 2021 publicados por la Comisión Europea.

1 Todos los informes anuales del EIS están disponibles para su consulta gratuita: https://ec.europa.eu/info/research-and-innovation/statistics/performance-indicators/european-innovation-scoreboard_en

2 Todos los informes anuales del RIS están disponibles para su consulta gratuita: https://ec.europa.eu/info/research-and-innovation/statistics/performance-indicators/regional-innovation-scoreboard_en

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tiene implicaciones claras en términos de la ineficiencia e ineficacia de dichas políticas (Samara et al. , 2012). El papel del sector público no puede limitarse exclusivamente a destinar cada vez más re - cursos. Necesita, sobre todo, dotar de direc - cionalidad al sistema (Mazzucato, 2018). Sin embargo, para proporcionar direccionalidad, es necesario identificar con anterioridad la direc - ción que se quiere que tome el sistema, tal y como se reflejaba en la conversación entre el Gato de Cheshire y Alicia en la introducción de este documento. Cómo medir la innovación a nivel territorial es uno de los retos más relevantes en el campo de la política de innovación. Esto se debe a que la innovación es un fenómeno multidimensio- nal, a la heterogeneidad territorial y a la falta de medidas capaces de capturar muchos de los determinantes conducentes a la innovación (Carayannis et al. , 2018). Sin embargo, supo - ner que llegaremos a un momento en el que tendremos disponible un número «completo» de indicadores para proporcionar la caracte- rización final de un sistema de innovación es una utopía. Como comunidad científica, nos encontramos por tanto en un contexto en el que debemos sacar el máximo rendimiento a los indicadores disponibles hoy en día. Esto implica que debemos ponernos tantas «gafas» como sea posible para interpretar la misma realidad —medida a través de los indicadores con los que contamos en el momento presen - te— desde perspectivas diferentes (Filippetti y Peyrache, 2011). Cada «gafa» representa una aproximación metodológica que proporciona una visión particular de una realidad multidi- mensional. La investigación existente en este sentido evidencia que, dependiendo de las perspectivas ( i. e. , «gafas») adoptadas, la visión que se obtiene del desempeño de un sistema de innovación varía significativamente (Zaba - la-Iturriagagoitia et al. , 2007a, 2007b, 2008;

Edquist et al. , 2018; Barbero et al. , 2021). En consecuencia, para obtener una comprensión integral de un sistema de innovación, sus de - safíos, problemas y necesidades, es necesario adoptar la mayor cantidad posible de «gafas» y combinar las conclusiones extraídas de cada una de ellas, para poder así alimentar la defini - ción de políticas. El objetivo de este informe radica en analizar el desempeño de los sistemas regionales de innovación de España a través de diferentes perspectivas ( i. e. , «gafas»), con el propósito de ampliar la visión acerca de su posición relativa en el espacio europeo y así poder alimentar la definición de las políticas de innovación que adoptar en ellos. Para ello, se abordarán tres perspectivas de análisis, empleadas todas ellas sobre la base de los datos proporciona- dos por la edición del año 2021 del RIS para el conjunto de las regiones europeas: (I) alte - ración de los pesos relativos de cada uno de los indicadores que se van a incluir en el índice sintético; (II) eficiencia de la actividad innova - dora, al considerar la proporción entre inputs y outputs; y (III) análisis de los cuellos de bote - lla que lastran el comportamiento global del sistema. Estas tres perspectivas se han apli- cado al conjunto de las 225 regiones europeas que reportan la totalidad de los indicadores que componen el RIS para el año 2021, y los resultados proporcionados por ellas se han comparado con los oficiales publicados por la Comisión Europea en su ranking RIS 3 . El resto del documento está estructurado de la siguiente manera. El segundo capítulo ofrece una panorámica acerca de algunos de los debates metodológicos más representa - tivos en relación con los índices sintéticos, y presenta las tres perspectivas que se abordan en este documento. El capítulo tercero enmar- ca la situación española en el contexto de los países europeos, apoyándose en los datos que ofrece el EIS a escala nacional. El capítulo

cuarto analiza la robustez del ranking ofrecido por el RIS para las regiones europeas frente a variaciones en los pesos específicos de los indicadores que componen dicho índice, observando en primer lugar la estabilidad del índice RIS, y ofreciendo en segundo lugar un indicador robusto para el RIS. Dicho indica - dor de RIS robusto ofrece una medida de la «significatividad» de las diferencias entre los índices de las regiones europeas al asignar diferentes ponderaciones a los indicadores del RIS. El capítulo quinto analiza la eficiencia de la actividad innovadora para el conjunto de las regiones europeas, identificando aquellos factores que, desde una perspectiva de input o bien de output, explican la ineficiencia de los sistemas regionales de innovación. El capítulo sexto se centra en el análisis de los cuellos de botella que constriñen el desempeño de todo el sistema de innovación. Los resultados de este análisis tienen unas implicaciones rele- vantes para la acción pública, ya que al identi - ficar los factores que limitan el desempeño de todo el sistema se ofrece una direccionalidad inequívoca a los gestores de las políticas de innovación de cada territorio. Dichas políti- cas, lejos de ser parciales, abundarían sobre aquellos elementos del sistema que requieren de un mayor apoyo, ya que sus efectos gene - rarían unas externalidades de red positivas para todo el sistema. Es decir, mientras el capítulo quinto ofrece a los gestores políticos las decisiones que harían que sus respectivos sistemas de innovación se comportasen de una manera más eficiente, las conclusiones ofrecidas en el capítulo sexto se centran en lograr que dichos sistemas se comporten de una manera más eficaz. Por último, el capítulo séptimo concluye el documento, resumiendo las principales conclusiones que emanan de él, e identificando las principales áreas de intervención pública que serían necesarias para poder mejorar el desempeño de cada uno de los sistemas regionales de innovación en España.

Cómo medir la inno- vación a nivel te- rritorial es uno de los retos más rele- vantes en el campo de la política de innovación

El objetivo de este informe es anali- zar el desempeño del sistema de in- novación de España a través de 3 pers- pectivas diferentes

3 Dentro de las quince regiones europeas descartadas en el análisis, debido a la existencia de datos omitidos, se encuentran dos CC. AA. españolas (las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla).

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Algunos debates

metodológicos en torno a los índices sintéticos

Un primer debate sobre el cálculo de los índi- ces sintéticos es la pertinencia en la elección del vector de ponderaciones de los indicadores (Grupp y Schubert, 2010; Becker et al. , 2017; Hauser et al. , 2018). Una de las características fundamentales de los índices sintéticos es que la suma de los pesos relativos que se les vaya a dar a la totalidad de los indicadores que formen parte del análisis debe ser igual a 1. Es decir, se debe asignar un peso relativo a cada uno de los indicadores, de forma que la suma de todos ellos sea igual al 100 %. La selección de los vectores de ponderaciones asignados a cada indicador constituye una característica crítica de la construcción de índices sintéticos (Cooper et al. , 2011). La razón es que cada conjunto de ponderaciones define una función o modelo de agregación particular bajo el cual se mide el desempeño de una manera distinta, lo que genera resultados alternativos y, por tanto, interpretaciones desiguales. En el caso del análisis y medición de la inno- vación, este es un debate con difícil solución. ¿Es más importante la I+D privada que la I+D pública? ¿Representan las innovaciones tecnológicas el desempeño innovador mejor que las innovaciones no-tecnológicas? Y en cualquiera de las opciones anteriores, ¿cuánto más importante es una variable que otra? A estas preguntas se suma el hecho de que la

En la investigación científica sobre ín - dices sintéticos se identifica un con - junto de debates (Saltelli, 2007; Nardo et al. , 2008; Lane, 2010; Greco et al. , 2019), al- gunos de los cua- les se abordarán en este documento.

02.

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relevancia de cada factor es dependiente de su contexto territorial, de forma que lo que pueda ser más importante en un territorio concreto tal vez no lo sea en otro. Por ejemplo, es un hecho que en entornos en los que la capacidad de absorción de conocimiento de las empresas es menor, el gasto público en I+D suele tener un impacto menor en la I+D privada y en la innovación empresarial (Castellacci y Natera, 2013), mientras que en entornos en los que las empresas tienen una elevada capacidad de absorción de conocimiento se observa una interacción positiva entre el gasto público y el gasto privado en I+D. A pesar de que reconoce su importancia, el RIS no profundiza en la asig - nación de pesos relativos distintos para cada indicador, sino que opta por otorgar el mismo peso relativo a todas las variables, lo que impli - ca, operativamente, que se les asigna la misma importancia relativa a todos los factores del sistema, independientemente del contexto en el que éste se encuentre ubicado ( i. e. , pesos homogéneos para territorios heterogéneos). Este trade-off entre homogeneizar los pesos relativos para poder comparar los territorios objeto de análisis y la captura de las diferen- cias existentes entre ellos ( i. e. , no todas las variables tienen la misma importancia relativa en cada territorio) es especialmente complejo en el contexto europeo, con 27 países y 240 regiones implicadas. La decisión de asignar pesos idénticos a todas las variables y a todos los territorios, tal y como hace la Comisión Europea en el cálculo del SII/RIS, es sin duda una forma de mante - ner una postura neutral ante este debate. No obstante, esta posición arbitraria no aclara cuándo las diferencias en las posiciones que ocupan dos regiones en el ranking final de desempeño innovador pueden atribuirse a esta decisión aleatoria o a diferencias significativas en el desempeño de sus correspondientes sistemas. En este primer análisis trataremos de responder si es posible concluir que las diferencias en el desempeño innovador de las regiones europeas medidas a través del índice sintético ofrecido por el RIS se deben al peso

tica), todos coincidiremos en que ambos casos representan dos ejemplos opuestos del funcionamiento eficiente de un sistema a la hora de generar resultados innovadores. En un segundo análisis, por tanto, desarrollare - mos una aproximación metodológica que nos permita analizar la eficiencia mostrada por los sistemas regionales de innovación en Europa, y así poder conocer cuáles son los territorios que, desde este punto de vista, ofrecen una mejor utilización de las inversiones que se rea - lizan en sus respectivos sistemas, lo que sería indicativo de un mejor funcionamiento de sus respectivos sistemas de innovación. Finalmente, un tercer debate contempla la po - sible existencia de interacciones ( i. e. , efectos —positivos— de complementariedad, o efectos —negativos— de sustitución entre factores) entre los indicadores que miden las distintas actividades y funciones que componen un sis - tema de innovación (Tarabusi y Palazzi, 2004; Lafuente et al. , 2021). El cálculo de los índi - ces sintéticos presupone una sustituibilidad perfecta entre los componentes de un sistema de innovación. No obstante, como hemos visto en el párrafo anterior, considerar que los inputs pueden ser sustituidos por los outputs podría ser problemático desde un punto de vista económico y de política pública. Adicio - nalmente, la existencia de complementarieda - des entre los factores que componen el siste - ma de innovación (capturado en las variables del RIS) podría dar lugar a «cuellos de botella», de manera que ciertas facetas del sistema de innovación lastren su desarrollo (Ács et al. , 2014). Estos cuellos de botella representan las funciones más débiles del sistema ( i. e. , la función que actúa como restricción para la totalidad del sistema), y que por tanto pena - lizan el desempeño de éste. La identificación de estos cuellos de botella proporciona pautas claras a los responsables de la formulación de políticas de cada territorio acerca de la direc- ción a la que deberían orientar sus intervencio - nes para que el sistema en su conjunto se vea beneficiado como consecuencia de la acción pública ( i. e. , adicionalidad).

relativo de las variables que lo componen, o si independientemente de los pesos que se asig - nen a dichas variables unas regiones siempre tienen un desempeño mejor que otras. Para arrojar luz sobre este primer debate, estudia - remos la estabilidad del RIS ante cambios en los pesos de las variables, y ofreceremos un ranking robusto respecto de estos pesos. Un segundo debate, relacionado de cierta forma con el anterior, se refiere al problema de agregar variables que no están orientadas a medir exactamente el mismo fenómeno (Edquist y Zabala-Iturriagagoitia, 2015; Edquist et al. , 2018). Aunque los indicadores que com - ponen el RIS están sin duda relacionados con la actividad innovadora, existe un consenso sobre el hecho de que miden distintas facetas del sistema de innovación. Una de las clasifi - caciones más utilizadas (aunque no la única) de los indicadores que componen el RIS los divide en tres grupos: facilitadores, actividades empresariales y resultados (European Union, 2016). Desde el punto de vista convencional de la función de producción, los dos prime - ros grupos pueden ser vistos como «inputs» (internos y externos a la empresa, respectiva - mente) de la actividad innovadora del sistema regional de innovación, mientras que el tercero corresponde a los «outputs» producidos por el correspondiente sistema. Pese a estas claras diferencias entre tipos de indicadores, el índice sintético ofrecido por el RIS no diferencia entre variables de inputs y de outputs, además de atribuir el mismo peso relativo a todas ellas. Esta decisión metodológica podría dar lugar a situaciones poco razonables desde el punto de vista del análisis económico. Por ejemplo, imaginemos un contexto hipotético en la que dos regiones se encuentran en situaciones antagónicas: la primera tiene valores muy altos en los indicadores de input y muy bajos en los de output, mientras que la segunda muestra la situación opuesta, a saber, muy pocos inputs y muchos outputs. Aunque el índice sintético del RIS les otorgaría el mismo nivel de desempeño a ambas regiones ( i. e. , dado que tendrían la misma media aritmé -

DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'

Contextua- lización de la realidad española de acuerdo con el EIS

Como se ha indicado en la sección introduc- toria de este documento, la Comisión Euro- pea ofrece un diagnóstico del nivel de in- novación a escala tanto nacional (a través del índice sintético incluido en el EIS) como regional (a través del índice sintéti- co incluido en el RIS). Esta sección pre- tende analizar la situación española en el contexto de los países europeos, apoyándose en los datos que ofrece el EIS a escala na- cional. De esta manera, este capítulo puede ayudar a contextualizar los resultados que se incluirán en las secciones cuarta, quin- ta y sexta de este informe, donde se anali- za la realidad de las comunidades autónomas (CC. AA.) españolas en el contexto europeo.

Las columnas de colores de la Figura 1 mues - tran el desempeño de los países europeos en el año 2021 en relación con el de la media de la Unión Europea (UE = 100 para el año 2014). La figura viene acompañada por el desempeño mostrado por cada país en los años 2014 (lí - nea negra fina) y 2020 (línea negra gruesa), en ambos casos también en relación con la media de la UE para cada año. Las líneas disconti - nuas muestran los umbrales que permiten cla - sificar a los países europeos en diferentes ca - tegorías, en función de su desempeño: líderes en innovación (aquellos países con un nivel de desempeño superior al 125 % de la media de la UE: Suecia, Finlandia, Dinamarca y Bélgica), innovadores fuertes (entre el 100 y el 125 % de

03.

DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'

la media de la UE: Países Bajos, Alemania, Lu - xemburgo, Austria, Estonia, Francia e Irlanda), innovadores moderados (entre el 70 y el 100 % de la media de la UE: Italia, Chipre, Malta, Eslovenia, España, República Checa, Lituania, Portugal y Grecia) e innovadores emergentes (menos del 70 % de la media de la UE: Croacia, Hungría, Eslovaquia, Polonia, Letonia, Bulgaria y Rumanía). En promedio, el desempeño en innovación de la UE ha aumentado en un 12.5 % desde el año 2014. El desempeño innovador ha aumentado desde 2014 en todos los Estados miembro de la UE, y el crecimiento ha sido mayor en los casos de Chipre, Estonia, Grecia, Italia y Litua - nia. Más recientemente, entre 2020 y 2021, el desempeño ha mejorado en veinte Estados miembro, sobre todo en Chipre y Estonia, y ha disminuido en siete: Francia, Irlanda, Letonia, Luxemburgo, Países Bajos, Portugal y Eslova - quia. (FIGURA 1) Si atendemos a las conclusiones que ofrecen los informes del EIS de los últimos años, Espa - ña ha sido incluida en el grupo de innovadores moderados (grupo rosa claro en la Figura 1), ya que la escala de su sistema de innovación es inferior al de la media de los países de la UE. El análisis del crecimiento mostrado por el índice SII para el caso de España revela que entre 2014 y 2021 éste creció un 16.2 %, un valor superior al de la media de la UE ( i. e. , 12.5 %). Por sí mismo, este hecho pareciera apun - tar a que España está inmersa en un proceso de convergencia dentro de la UE, donde los países de menor desempeño innovador crecen más rápido que los países de mayor desem - peño. Sin embargo, la tendencia mostrada por aquellos países que acompañan a España en la categoría de innovadores moderados (Figura 2) apunta a la necesidad de matizar la anterior afirmación. Si bien dentro de la categoría de innovadores moderados, España (línea negra) se encuentra entre los países con un SII mayor en 2021 (sólo Italia, Chipre, Malta y Eslovenia muestran un SII superior en la categoría de innovadores moderados), resulta llamativo que

FIGURA 1 Desempeño innovador de los países europeos y categorías de países

16/27

Puntuación en relación con la media UE27 en 2014 (=100) Fuente: European Union (2021: 6)

España se mantiene en la tercera cate- goría del ranking, la de innovadora moderada

INNOVADORES LÍDERES INNOVADORES FUERTES

INNOVADORES MODERADOS INNOVADORES EMERGENTES

EN 2014

EN 2020

UE27 100

150

16,2%

SUECIA FINLANDIA DINAMARCA BÉLGICA PAÍSES BAJOS ALEMANIA LUXEMBURGO

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Tasa de crecimiento del EIS de España en el periodo 2014- 2021, superior a la media de la UE

AUSTRIA ESTONIA FRANCIA IRLANDA MEDIA UE ITALIA

10 11

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

CHIPRE MALTA ESLOVENIA ESPAÑA REP. CHECA LITUANIA PORTUGAL GRECIA CROACIA HUNGRÍA ESLOVAQUIA

POLONIA LETONIA BULGARIA RUMANÍA

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los países con un SII menor estén mostrando unas tasas de crecimiento notablemente su- periores a la española. Por ejemplo, el SII de Li - tuania ha crecido un 50.4% entre 2014 y 2021, el de Chipre un 45%, el de Grecia un 41.3%, el de Italia un 31.8%, y el de Malta 17.2% 4 . Este hecho evidencia que las tasas de convergencia con la media de la UE de otros países innova- dores moderados están siendo notablemente superiores a la española, lo que apunta por un lado a la necesidad de replantearse la cantidad de recursos invertidos en el sistema nacional de innovación y, por otro, a la necesidad de me - jorar los resultados relativos a las actividades de innovación a nivel nacional. (FIGURA 2) Los indicadores que ofrece el EIS del año 2021 están a su vez agrupados en 12 bloques: (1) Recursos humanos; (2) Sistemas de investi - gación atractivos; (3) Digitalización; (4) Finan - ciación y apoyo; (5) Inversiones empresariales; (6) Uso de tecnologías de la información; (7) Innovadores; (8) Relaciones; (9) Derechos de propiedad industrial; (10) Impacto en el empleo; (11) Impacto en ventas, y (12) Sostenibilidad ambiental. La imagen incluida en la Figura 3 muestran la evolución española en cada una de estas dimensiones entre los años 2014 y 2021. El desempeño mostrado por España en varias de estas dimensiones en el período 2014-2021 es positivo, destacando la mejora mostrada en recursos humanos (con un crecimiento en esta dimensión del 42.6 %), inversiones em - presariales (40 %) y relaciones (30.8 %). En sentido opuesto se encontrarían los bloques de impacto en el empleo (–15.3 %), derechos de propiedad industrial (–12.1 %) y sistemas de investigación atractivos (–1.4 %) 5 . (FIGURA 3) La conclusión a la que podemos llegar con el análisis que realiza el EIS a nivel nacional es que el sistema español de innovación tiene

un tamaño reducido. Desde esta perspectiva, la gestión de la política de ciencia, tecnología e innovación española debería prestar más atención a aquellas funciones del sistema que requieren o bien de más financiación, o bien de una mejora en el funcionamiento del propio sistema, lo que permitiría obtener mejores resultados en términos de output innovador. Sin embargo, hay que indicar que aumentar los recursos, sin pensar en su rendimiento y dando por sentado que darán de forma natural los fru - tos deseados, no es una buena estrategia, ya que eso supondría asumir que el modelo lineal de la innovación es cierto, cuando sabemos que no lo es (ver Sección 2). De ahí la impor - tancia de incluir la perspectiva de la eficiencia en la evaluación del desempeño de los siste - mas de innovación, tal y como argumentamos en este documento. La literatura existente sobre la medición de la innovación y la caracterización de los sistemas de innovación (p. e., Edquist et al. , 2018; Zaba - la-Iturriagagoitia et al. , 2021) ha evidenciado que la relación entre el tamaño del sistema de innovación y su desempeño en términos de eficiencia no es lineal, ya que una mayor capa - cidad de innovación ( i. e. , el tamaño o escala del sistema) no implica automáticamente que el sistema vaya a ser capaz de traducir esa creciente capacidad en una mayor producción de resultados innovadores, lo cual redundaría sobre una menor eficiencia del sistema en su conjunto. Uno de los últimos estudios realiza - dos a escala nacional en este sentido (Barbero et al. , 2021) apunta a la existencia de cuatro patrones distintos en función de estas dos dimensiones (Figura 4): (a) países con una baja capacidad de innovación y una baja eficiencia (LILP); (b) países con una elevada capacidad de innovación y una elevada eficiencia (HIHP); (c); países con una elevada capacidad de inno - vación y una baja eficiencia (HILP), y (d) países con una baja capacidad de innovación y una elevada eficiencia (LIHP).

FIGURA 2

FIGURA 3

Desempeño innovador de los países innovadores moderados Puntuación en relación con la media UE27 en 2014 (=100) Fuente: Elaboración propia a partir de European Union (2021a)

Evolución de las principales dimensiones del sistema nacio- nal de innovación en España Valor que recibe España en el Summary Innovation Index 2021 en cada una de las dimensiones del EIS Fuente: Elaboración propia a partir de European Union (2021a)

MEDIA UE

ESPAÑA

DIGITALIZACIÓN

ITALIA CHIPRE MALTA

REP. CHECA LITUANIA PORTUGAL

SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL

RECURSOS HUMANOS

USO DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

ESLOVENIA

GRECIA

IMPACTO EN VENTAS

SISTEMAS DE INVESTIGACIÓN ATRACTIVOS

120

FINANCIACIÓN Y APOYO

RELACIONES

INVERSIONES EMPRESARIALES

110

DERECHOS DE PROPIEDAD INDUSTRIAL

IMPACTO EN EL EMPLEO

INNOVADORES

100

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

4 De los 38 países que contempla el EIS 2021, el crecimiento en el nivel del SII de España en el período 2014-2021 se ubica en la posición 17, siendo Lituania (50.4 %) el país que más ha crecido en su índice sintético, y Ucrania (–13.7 %), el que menos. 5 El detalle de los resultados del EIS 2021 para España está disponible en https://ec.europa.eu/docsroom/documents/45936

Barbero et al. (2021) evidencian que la mayor parte de los sistemas nacionales de innova-

2014

2021

2014

2021

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