HOME | ÍNDICE POR TÍTULO | NORMAS PUBLICACIÓN Espacios. Vol. 37 (Nº 10) Año 2016. Pág. 9
Rafael de Moura SPERONI 1, Marcelo MACEDO 2, Fernando A. Ostuni GAUTHIER 3
Recibido: 24/11/15 • Aprobado: 16/01/2016
3. Modelo de Referência para representação de Indicadores da Inovação Regional
RESUMO: O artigo apresenta a proposta de um modelo de referência para a representação de indicadores de inovação regional. A proposta é concebida a partir do de uma revisão de literatura sobre modelos de indicadores compostos para a inovação regional, de onde de observa que não há um padrão quanto à escolha e classificação dos indicadores. O modelo apresentado visa à representação da complexidade dos Sistemas Regionais de Inovação e leva em conta as características dos indicadores apresentados na literatura, sendo descrito em três níveis de classificação, e apresentando sugestões de objetos de medida a serem adotados em cada classificação. Este artigo é parte de um trabalho em andamento, cujo foco é um modelo de referência para indicadores da inovação regional suportado por Dados Ligados. |
ABSTRACT: In this paper we propose a reference model for representing regional innovation indicators. The proposal was conceived from a literature review about composite indicators for regional innovation, in which we concludes that there was not a default choice and classification for innovation indicators. The proposed model aims to represent the complexitiy of Regional Innovation Systems. It is based on the characteristics of several different models found in the literature. It is described in three levels of classification, and presentes suggestions of measures to be taken when representing regional innovation indicators. This paper is part of a work in progress that is focused in a model for regional innovation indicators supported by Linked Data, using Web available data. |
Os chamados Sistemas Regionais de Inovação (SRI) são definidos como um conjunto de interesses públicos e privados, instituições formais e outras organizações que funcionam de acordo com arranjos e relações favoráveis para a geração, uso e disseminação do conhecimento (Doloreaux e Parto, 2004). Esta definição deriva do conceito de Sistema Nacional de Inovação, que considera que o ritmo e direção da inovação em um estado-nação são determinados pelo sistema aberto, complexo e em evolução, que abrange relações dentro e entre organizações, instituições e estruturas socioeconômicas (Freeman, 1987; Lundvall, 1992).
Conforme observam Van Kleef e Roome (2007), as políticas públicas desempenham importante papel, devido às necessidades de reconfiguração dos sistemas nacionais de inovação, tendo em vista a criação de um ambiente mais propício ao desenvolvimento das capacidades para a inovação. Para isto, buscam-se ferramentas para avaliar as condições em que ocorre, bem como os resultados do processo de inovação.
Comumente, são verificadas as estatísticas de patentes, bem como os dispêndios em P&D, mas estes são indicativos parciais do esforço total de inovação realizado. A fim de melhor cobrir a complexidade dos sistemas de inovação, modelos de indicadores compostos pela agregação ou combinação matemática múltiplas medidas são desenvolvidos para mensurar a inovação, mas em sua maioria são aplicados no nível das empresas ou no nível nacional, e poucos no nível regional (Makkonen e Have, 2013). Além disso, muitos deles, não podem ser empiricamente verificados devido à falta de dados estatísticos (Zabala-Iturriagagoitia et al., 2007).
Este artigo é parte de um trabalho em andamento, que visa à construção de um modelo de referência para a representação de indicadores da inovação regional suportado por dados ligados. Uma revisão sistemática de literatura foi realizada com o objetivo de mapear a produção científica na área de "indicadores de inovação regional", além de identificar artigos que apresentassem modelos compostos para a representação de indicadores de inovação aplicados ao contexto regional. A busca em duas bases científicas resultou em um total de 276 artigos e, após aplicados os critérios de seleção, chegou-se a um corpo de literatura composto por 96 artigos (Speroni, 2015).
Dos 96 artigos selecionados, observou-se que 52 apresentavam algum tipo de modelo composto para a representação de indicadores de inovação. A análise deste conjunto permitiu constatar que não há um consenso quanto aos níveis e às subdivisões apresentadas nos modelos, bem como foi possível observar a subjetividade na escolha das variáveis.
O presente artigo tem por objetivo a proposição de um modelo de referência para representação de indicadores compostos para a inovação regional. A partir do levantamento e catalogação dos diferentes modelos e indicadores utilizados na literatura, o modelo proposto considera as características comuns entre eles.
Um indicador é uma medida, de ordem quantitativa ou qualitativa, com significado particular e que é utilizada com a finalidade de captar informações relevantes dos elementos que compõem o objeto da observação (Ferreira et al., 2009). A combinação matemática ou agregação de um conjunto de indicadores é comumente chamada de "índice" ou "indicador composto" (Saisana e Tarantola, 2002).
Não há um consenso sobre qual indicador deve ser usado para mensurar a inovação. O tipo de variável pode afetar as conclusões de pesquisa, ou as informações nas quais os decisores políticos baseiam suas decisões (Mahroum e Alsaleh, 2013; Makkonen e Have, 2013). Buesa et al. (2010) observam que há dificuldades e fragilidades no uso de indicadores individuais, tais como patentes, despesas com pesquisa e desenvolvimento (P&D), porcentagem de vendas de novos produtos, quando se pretende mensurar o conceito global de inovação.
Ao invés da utilização de indicadores individuais, outro tipo de abordagem considera o uso de indicadores compostos. A vantagem deste tipo de abordagem é que, ao invés de assumir a exatidão de um indicador único, possivelmente escolhido por conveniência, uma análise que considera múltiplos indicadores permite a mensuração da performance da inovação por meio de uma medida composta, mais complexa, mais informativa (Hagedoorn e Cloodt, 2003).
Na trabalho de Speroni (2015), é apresentada uma revisão sistemática de literatura, na qual foram identificados artigos que apresentam modelos compostos para a representação dos indicadores de inovação aplicados ao nível regional. Do conjunto de artigos analisados observou-se que não há um consenso sobre a escolha e a forma de classificação dos indicadores utilizados.
A análise dos artigos mostrou que, embora os modelos apresentem diferenças quanto à quantidade de níveis em que se subdividem, em sua maioria corroboram com a constatação de Zabala Iturriagagoitia et al. (2005) de que a maioria dos indicadores disponíveis e estatísticas de inovação consideram os sistemas de inovação como sistemas de entrada-saída (input-output).
A classificação entre entrada e saída é alternativamente caracterizada pela distinção entre insumos e produtos (Fapesp, 2011), ou insumos e resultados (Gusmão e Ramos, 2006). Já nos modelos da União Europeia (European Union, 2014) a subdivisão é feita entre: Viabilizadores (Enablers), Atividades das Empresas (Firm Activities) e Saída (Output). Mesmo quando esta divisão não é explícita na literatura, observa-se que os agrupamentos de indicadores costumam representar as condições para que ocorra a inovação e seus resultados.
Como exemplos de classificações que representam as condições, tem-se: innovation input(Zhang et al., 2011; Zheng e Zhang, 2013; Chen e Ju, 2014; Sun, 2014) ; innovation capacity ou innovation capability (Li, 2011; Ning e Chun, 2011; Yam et al., 2011; Glebova e Kotenkova, 2014) , e; environment (Chen e Guan, 2011; Li, 2011; Tian e Tong, 2011; Xiao e Yang, 2011; Yin et al., 2011; Zheng e Zhang, 2013; Chen e Ju, 2014) .
Como exemplos de classificações que representam os resultados, tem-se: innovation output(Guo e Ren, 2011; Liu et al., 2011; Zhang et al., 2011; Wang et al., 2012; Zheng e Zhang, 2013; Chen e Ju, 2014; Sun, 2014) ; innovation performance (Li, 2011; Tian e Tong, 2011; Xiao e Yang, 2011; Yam et al., 2011; Yin et al., 2011; Markowska e Strahl, 2012; Glebova e Kotenkova, 2014) .
O modelo aqui proposto foi construído a partir do levantamento das características em comum observadas na literatura sobre o tema indicadores de inovação regional.
A primeira classificação adotada para a representação dos indicadores reflete a separação dos mesmos entre entrada e saída (input-output), conforme a figura 1.
Figura 1 – Primeiro nível de classificação dos indicadores
A catalogação dos indicadores utilizados nos modelos apresentados na literatura possibilitou a criação das subdivisões que representam o segundo nível de classificação. O quadro 1 apresenta as classificações de indicadores de entrada e as referências em que são aplicadas.
A seguir, as subdivisões apresentadas no quadro 1 são descritas:
Recursos Humanos: compreende indicadores relativos à educação e a disponibilidade de força de trabalho altamente qualificada e educada(European Union, 2014).
Quadro 1 – Classificação dos Indicadores de Entrada utilizados na literatura
Fonte: elaborado pelos autores
Instituições: agrupa indicadores associados às condições de um sistema de inovação de prover uma boa governança e níveis proteção e incentivos essenciais à inovação (Cornell University et al., 2013). Compreende normas, leis e políticas que viabilizem a inovação.
Ambiente de Inovação / Infraestrutura: agrupa indicadores relativos à infraestrutura que dá suporte à inovação, tais como a disponibilidade tecnologias de informação e comunicação (TICs), a cobertura de estradas pavimentadas, instituições de ensino e de institutos de pesquisa (Chen e Guan, 2011; Cornell University et al., 2013).
Financiamento / Apoio à Inovação: agrupa indicadores que dizem respeito à disponibilidade de crédito, fundos de investimentos e fontes de financiamento para as atividades de inovação, bem como do apoio governamental.(Cornell University et al., 2013; European Union, 2014).
Investimento em Inovação: compreende os indicadores que tratam da quantidade de recursos investidos nas atividades de inovação. São exemplos o dispêndio público ou privado em Pesquisa e Desenvolvimento, o pessoal alocado em atividades de P&D, a compra de tecnologia.
Economia e Mercado de Trabalho: as variáveis deste conjunto estão relacionadas às condições econômicas da região. Dentre elas, citam-se indicadores como o GDP, ou o PIB, ou o nível de emprego.
Empreendedorismo e Ligações: esta categoria engloba indicadores que representam as características da região em relação ao desenvolvimento do empreendedorismo e de arranjos e da colaboração entre os diferentes atores do sistema, tais como treinamentos para o empreendedorismo e as relações universidade-indústria (Chang et al., 2010; Cornell University et al., 2013).
Cultura e Qualidade de vida: compreende indicadores que descrevem as características de uma região em relação ao saneamento ambiental, qualidade de vida dos residentes, cultura e participação social. Exemplos deste tipo de indicadores dizem respeito ao consumo industrial de água, consumo de energia, reservas de áreas, investimento em cultura, a existência de teatros, ou a participação em atividades voluntárias (Affortunato et al., 2010; Chen e Ju, 2014) .
De forma semelhante, Medidas de Inovação: estão incluídos neste grupo os indicadores que dizem respeito aos resultados de conhecimentos gerados pelas atividades de inovação, tais como a quantidade de empresas que inovaram em produtos ou serviços, a quantidade de empresas que inovaram marketing ou em processos organizacionais, o número de patentes solicitadas e concedidas, e o número de publicações científicas (Cornell University et al., 2013; European Union, 2014).
De forma semelhante, os indicadores de saída foram subdivididos em um segundo nível de classificação, cuja aplicação na literatura é apresentada pelo quadro 2.
Medidas de Inovação: estão incluídos neste grupo os indicadores que dizem respeito aos resultados de conhecimentos gerados pelas atividades de inovação, tais como a quantidade de empresas que inovaram em produtos ou serviços, a quantidade de empresas que inovaram em marketing ou em processos organizacionais, o número de patentes solicitadas e concedidas, e o número de publicações científicas (Cornell University et al., 2013; European Union, 2014).
Efeitos Econômicos: compreende os indicadores que capturam o sucesso econômico da inovação, tais como o a porcentagem de vendas relativas a produtos inovadores ou a exportação de serviços inovadores (European Union, 2014).
Quadro 2 - Classificação dos Indicadores de Saída utilizados na literatura
Fonte: elaborado pelos autores
Efeitos Sociais: Uma vez que os resultados da inovação trazem benefícios às pessoas e ao planeta, há um reconhecimento cada vez maior sobre os efeitos sociais da inovação (Oecd, 2014).
A figura 2 ilustra uma representação do modelo de referência até o terceiro nível de classificação.
Figura 2 – Terceiro nível de classificação dos indicadores
Com o objetivo de melhor detalhar o modelo, um terceiro nível de classificação é proposto. O quadro 3 apresenta uma lista dos assuntos abordados pelos indicadores classificados no tipo Indicadores de Entrada, independente das medidas adotadas para cada um deles.
Quadro 3 – Assuntos abordados pelos indicadores das dimensões de entrada
Fonte: elaborado pelos autores
De forma semelhante, o quadro 4 apresenta os assuntos comumente abordados na literatura, classificados como Indicadores de Saída.
Quadro 4 – Assuntos abordados pelos indicadores das dimensões de saída
Fonte: elaborado pelos autores
Para cada assunto abordado, diferentes medidas e grandezas são encontradas na literatura. A escolha das medidas específicas varia em cada caso e está fortemente associada à disponibilidade de dados.
Este artigo é parte de um trabalho em andamento e apresenta a proposição de um modelo de referência para a representação de indicadores da inovação regional suportado por Dados Ligados. Este tipo de abordagem utiliza-se de dados publicados na Web segundo um conjunto de regras que os torna interligados a outros conjuntos de dados, bem como a representações semânticas que os contextualizam.
O modelo de referência foi construído a partir de um levantamento de literatura, objeto de um artigo anterior, que buscou identificar modelos de indicadores de inovação compostos. Os indicadores utilizados nos modelos foram catalogados e analisados em relação às suas características, com o objetivo de identificar as principais classificações existentes.
O modelo proposto possui três níveis de classificação dos indicadores, sendo o primeiro nível dividido entre indicadores de entrada e de saída, refletindo a característica dos Sistemas Regionais de Inovação de serem sistemas de entrada-saída. Cada um destes conjuntos é subdividido no segundo nível, chegando-se a um total de onze tipos de indicadores, sendo oito de entrada e três de saída. Um terceiro nível subdivide as onze classificações do segundo nível do modelo, sendo apresentados, ainda, exemplos de indicadores utilizados na literatura para cada uma das classificações que compõem o modelo.
Considerando o objetivo do trabalho no qual este artigo está inserido, os esforços futuros incluem a utilização de tecnologias semânticas e de Dados Ligados. Pretende-se, assim, que o modelo de referência seja representado na forma de uma ontologia, possibilitando sua reutilização na definição de modelos específicos de indicadores de inovação regional que sejam alimentados a partir do vínculo com dados disponibilizados na Web. A aplicação das técnicas de Dados Ligados permitirá que estes dados também sejam reutilizados e contextualizados segundo seu posicionamento em relação ao modelo de referência e, consequentemente, ao Sistema Regional de Inovação.
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1. Aluno do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC / Docente do Instituto Federal Catarinense – Campus Araquari / rafaelsperoni@ifc-araquari.edu.br
2. Docente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina / marcelomacedo@egc.ufsc.br
3. Docente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina / gauthier@egc.ufsc.br