DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'
DEBATE METODOLÓGICO EN TORNO AL 'REGIONAL INNOVATION SCOREBOARD'
das en la Tabla 14: (I) alteración de los pesos relativos; (II) eficiencia de la actividad innova - dora; y (III) análisis de la existencia de posibles cuellos de botella. Este capítulo final resume las principales conclusiones ofrecidas en cada una de estas perspectivas, identificando las princi - pales áreas de intervención pública que sería necesario abordar para poder mejorar el des- empeño de cada uno de los sistemas regiona - les de innovación en España. El Anexo IV ofrece una ficha resumen por cada una de las CC. AA., ofreciendo un breve resumen acerca de las características más representativas de sus respectivos sistemas regionales de innovación. Desde la primera de las perspectivas conside- radas en este informe se ha ofrecido un ranking robusto para el RIS. Dicho ranking robusto está basado en la asignación de diferentes ponde - raciones de pesos a los indicadores incluidos en el RIS, ofreciendo así una medida de la probabilidad de que existan diferencias signifi - cativas entre los índices RIS de dos regiones. Esta lógica requiere que para poder elaborar un ranking robusto sea necesario adoptar la perspectiva de todas y cada una de las regio - nes europeas de manera singular, ya que cada región tendrá (a) un conjunto de regiones con un RIS significativamente mayor; (b) un conjun - to de regiones con un RIS significativamente menor; y (c) un conjunto de regiones que no guardan diferencias significativas con la región en cuestión. Un problema importante derivado de esta estimación robusta del ranking RIS es que no induce un orden único entre regiones, ya que las posiciones siempre se establecen desde la perspectiva de cada una de las regiones. Al no existir un orden único, y en aras de poder ofrecer un ranking robusto, en este estudio he - mos optado por calcular el número de regiones con un RIS significativamente mayor para cada una de las regiones. La Tabla 14 evidencia que, al comparar el ranking que ofrece la Comisión Europea para cada comunidad autónoma con el ranking robusto estimado en este estudio, se observa en todos los casos una mejora notable en el desempeño de los sistemas regionales de innovación en España. Incluso con este ranking
la reasignación de recursos a las actividades destinadas a apoyar la innovación, reduciendo recursos de aquellas actividades que tienen un exceso de gasto y reorientando dicho exceso a aquellas actividades en las que sí se requiere una mayor dedicación. Por su parte, la ineficien - cia de output nos indica que regiones con un nivel de input similar al de la región bajo estudio son capaces de obtener unos resultados sus- tancialmente mejores para el mismo nivel de inversión de inputs. Por tanto, en el caso de que una región tenga una ineficiencia de outputs, las políticas deberían reorientarse a incrementar la producción de ciertos resultados innovadores. La Tabla 15 identifica las principales fuentes de ineficiencia tanto de inputs como de outputs para el conjunto de las CC. AA. españolas. Desde el punto de vista de los inputs, llama la atención el bajo retorno del gasto en innovación en la mayor parte de las CC. AA. en compara- ción con las regiones europeas que obtienen un nivel de output similar. Por supuesto, el mensaje de este análisis no es, en ningún caso, que las CC. AA. españolas debieran reducir su gasto en innovación e I+D empresarial, ya que, como hemos indicado con anterioridad, resulta impe - rioso incrementar la capacidad de los sistemas regionales de innovación en España. Dada la naturaleza sistémica del proceso de innovación, estos resultados muestran que existen otros factores dentro del sistema que impiden obte - ner mayores retornos de estos inputs, de ma - nera que es necesario avanzar en un desarrollo integral de dicho sistema. Esta recomendación cobra mucho sentido a la luz de ciertas direc - trices de política obsesionadas exclusivamente con el incremento del gasto (en particular el de I+D), sin tomar en cuenta otros factores impor - tantes para facilitar el proceso de innovación, como la capacidad de interacción del sistema. La perspectiva de los outputs complementa la información del escaso retorno de los inputs comentada anteriormente. Los resultados muestran que las regiones eficientes con un nivel similar de inputs al de las CC. AA. españo - las tienen un output significativamente mayor,
robusto, la mayor parte de las CC. AA. siguen ocupando unas posiciones medias o bajas en el ámbito europeo, lo que muestra que los siste - mas regionales de la mayor parte de las CC. AA. tienen una baja capacidad de innovación, que requiere de políticas públicas que la mejoren. Como evidencia la literatura existente (Edquist et al., 2018; Zabala-Iturriagagoitia et al., 2021), el hecho de tener que incrementar la capacidad de innovación de un sistema no implica necesaria- mente que su eficiencia vaya a verse mejorada de la misma manera. Es más, en los estudios realizados a escala nacional (p. e., Barbero et al., 2021) se observan cuatro patrones distintos en función de estas dos dimensiones: (a) países con una elevada capacidad de innovación pero con una baja eficiencia innovadora; (b) países con una baja capacidad de innovación y con una eficiencia innovadora alta; (c) países con una baja capacidad de innovación y una baja eficien - cia innovadora; y (d) países con una elevada ca - pacidad de innovación y una elevada eficiencia innovadora. Es decir, la relación entre la capaci - dad de innovación y la eficiencia no es lineal. La perspectiva de eficiencia desarrollada en este estudio revela que hay un conjunto de CC. AA. que tienen una elevada eficiencia (i. e., Baleares, La Rioja, Valencia, Cataluña y Murcia), otro conjunto de CC. AA. con una eficiencia intermedia (i. e., Aragón, Comunidad de Madrid, Cantabria, Castilla-La Mancha y Extremadura) y otro con una eficiencia baja (i. e., Asturias, Andalucía, Galicia, País Vasco, Navarra y Cas - tilla y León). Además de obtener un ranking de regiones europeas en función de su eficiencia, el análisis realizado también nos permite identifi - car cuáles son las fuentes principales de inefi - ciencia para cada sistema regional de innova - ción. Esta ineficiencia se puede deber tanto a un exceso de inputs como a un defecto de outputs. La ineficiencia de input nos indica que regiones con un nivel de output similar al de la región bajo estudio suelen invertir sustancialmente menos en este rubro. Por tanto, en el caso de que una región tenga una ineficiencia de inputs, las políticas deberían reorientarse a través de
78
79
Made with FlippingBook - Online Brochure Maker