DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'
DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'
La significatividad de las diferencias del RIS entre regiones en función de los pesos relativos de las variables que componen el RIS 4.2
FIGURA 8 Distribución del RIS para pesos alternativos
Las distribuciones representan la frecuencia en el cálculo del RIS con pesos aleatorios para cada una de las variables que lo componen. Fuente: Elaboración propia a partir de European Union (2021b)
ANDALUCÍA
GALICIA
PAÍS VASCO
1800
1600
1400
1200
Como hemos indicado en el capítulo 2, una de las controversias en la estimación de los indicadores sintéticos es la elección de los pesos relativos de cada una de las variables que lo integran. Dado que la elección de estos pesos es una decisión arbitraria, es razonable preguntarse si sus implicaciones (especial - mente los rankings) son estables respecto de estos pesos. Este problema es particular- mente importante en el caso del RIS, dado
que, como hemos comentado en la sección anterior, la transformación y normalización de los indicadores que lo componen es ya una fuente de inestabilidad del ranking que induce, especialmente en las posiciones medias (ver sección 4.1). Para arrojar luz sobre estas cuestiones, estu - diaremos la estabilidad del RIS y del ranking que se deriva de él ante cambios marginales en los pesos de las variables. Una primera aproximación a este problema es el debate de la pertinencia de las variables incluidas en el RIS. En este primer análisis asumiremos que todas son, en alguna medida, relevantes para medir la capacidad del sistema regional de innovación. Esto implica asumir que, aunque no podemos decantarnos por una ponderación específica, esta se hallará en el entorno de la ponderación elegida por la Comisión Europea (European Union, 2021b). Para hacer operativo este supuesto, transformaremos los pesos de los indicadores del RIS en una variable alea - toria cuyo valor esperado es el peso asigna - do por la Comisión 6 . Utilizando la técnica de Bootstrap, calcularemos diez mil veces el RIS de todas las regiones europeas con valores aleatorios del vector de ponderaciones. Esto nos permitirá «ensanchar» el índice, para tener una medida de proximidad entre regiones
1000
800
600
400
200
0
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
REGIONAL INNOVIATION SCOREBOARD
desde el punto de vista de su posición en el ranking que induce el RIS. La Figura 8 presen - ta gráficamente esta posibilidad, utilizando el caso de tres CC. AA. españolas: Andalucía, Ga - licia y País Vasco. La figura representa la fre - cuencia con la que se observaría un determi - nado valor del RIS en cada una de las regiones representadas, en función de la combinación de pesos asignados. La existencia de intersección entre las fun - ciones de dos regiones nos indica que las diferencias entre sus índices observados se deben a la elección de los pesos asignados a cada indicador (es decir, existe algún vec - tor de pesos para el que los índices de estas dos regiones serían iguales). Por el contrario, la ausencia de intersección nos dice que los índices observados son distintos, independien - temente de los pesos utilizados. En el ejemplo,
podemos ver que el País Vasco tiene un índice significativamente mayor que Galicia y Anda - lucía. No obstante, entre estas dos últimas las diferencias resultan menos significativas, ya que hay una gran cantidad de pesos relativos para los cuales los rankings de estas dos regio - nes serían muy similares. (FIGURA 8) Este ejercicio nos permite obtener una dis- tribución de probabilidad para el RIS de cada región europea, atribuyendo diferencias en las posiciones que ocupan las regiones en el ranking europeo en función de la asignación de pesos que se realice. Por ejemplo, si acep - tamos que los 21 indicadores que componen el RIS son relevantes para explicar el desem - peño de los sistemas regionales de innova - ción, el hecho de que Galicia esté por encima de Andalucía en el ranking final del RIS podría atribuirse a esta decisión. Esto se debe a que
Estudiamos la es- tabilidad del RIS y del ranking que se deriva de él ante cambios marginales en los pesos de las variables
6 Más formalmente, asumiremos que los pesos son un vector aleatorio que se distribuye de manera uniforme sobre un simplex cuyo centroide es el peso asignado por la Comisión Europea. En el Anexo I se ofrece una explicación detallada de este procedimiento.
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