Construcción de capacidades tecnológicas en las regiones de México

Building technological capacities in the regions of Mexico

Francisco García Fernández y Ana Emilia Cordero Borjas

3. Metodología

Partiendo de lo antes expuesto y a fin de realizar un estudio comparativo de las regiones mexicanas por el nivel de capacidades tecnológicas acumuladas, se hizo una revisión documental en fuentes secundarias sobre cuatro esferas de análisis y algunos de sus indicadores:

Se clasificaron las Zonas de acuerdo a lo establecido por el Torres Torres (2001), quedando organizadas de la siguiente manera: Noreste, Noroeste, Norte, Centro Occidente, Centro Este, Sur, Este y Península de Yucatán.

Con la información referida a las esferas e indicadores de cada una de las Zonas ya mencionadas, se realizó un análisis descriptivo y un análisis inferencial que permitió en primer lugar, describir la Infraestructura, la Base disponible en cuanto a Recursos Humanos, el Potencial y Esfuerzos para la construcción de Capacidades Tecnológicas y los Resultados de la construcción de Capacidades Tecnológicas. Y en segundo lugar, y teniendo esta última esfera como variable dependiente de las tres primeras se realizó el análisis inferencial con el propósito describir el proceso de construcción de las capacidades tecnológicas en las regiones de la República Mexicana con base en los Resultados de la construcción de Capacidades Tecnológicas (CT).

Para el análisis inferencial se ha calculado el coeficiente de correlación de Pearson (r) y el coeficiente de determinación (R2), a partir de los cuales se estableció la correspondencia entre los indicadores de las tres primeras esferas de análisis con respecto a la cuarta esfera considerada, como se mencionó anteriormente, la variable dependiente.

Es importante destacar que con el objeto de interpretar los coeficientes obtenidos, se utilizará en el caso del coeficiente de Pearson, la escala de interpretación de Bisquerra:

• r = 1 Correlación perfecta
• 0,8 < r < 1 Correlación muy alta
• 0,6 < r < 0,8Correlación alta
• 0,4 < r < 0,6 Correlación moderada
• 0,2 < r < 0,4 Correlación baja
• 0 < r < 0,2 Correlación muy baja
• r = 0 Correlación nula

Recordando que del cálculo de este coeficiente se arrojarán valores comprendidos entre -1 y 1, los valores con signo negativo y que reflejan una correlación inversa, se interpretarán por simetría bajo la misma escala.

A continuación se presenta tanto el análisis descriptivo como el inferencial derivado de los datos recolectados.

4. Resultados

Partiendo de los datos recabados de fuentes oficiales, se hace a continuación una breve descripción sobre la situación de las esferas e indicadores en cada una de las zonas en las cuales se agruparon los Estados de la República Mexicana.

4.1 Análisis descriptivo:

En cuanto a la base disponible de Recursos Humanos: tal como se observa en la tabla Nº 1 si bien, en muchas regiones hay un número importante de la población que asiste a la escuela, no es menos cierto que en algunas de estas regiones progresivamente disminuye la cantidad de personas que continúan su formación en licenciatura y en postgrado, lo cual puede evidenciar altos índices de deserción, entre otras causas. Es de destacar los casos de las regiones Sur y Este, que experimentan una drástica caída en estos indicadores, ello origina que su grado de escolaridad (años de estudio), sean de los más bajos de la República Mexicana. Por otra parte, se distingue el número de alumnos en postgrado en la Región Centro Este, notoriamente superior al número de alumnos en licenciatura. Se puede concluir que las regiones con mayor grado de escolaridad son: Noreste, Noroeste y Centro Este.

Tabla No. 1 Base disponible de Recursos Humanos

Fuente: Elaboración propia a partir de INEGI (2008); IMCO (2008).

En la siguiente tabla se pueden identificar las entidades federativas con mayor grado de escolaridad y aquellas que están por debajo del promedio nacional. Distrito Federal y Nuevo León se ubican como las dos entidades con mayor grado de escolaridad, siendo de gran importancia para el desarrollo de CT, perteneciendo además a las regiones en las cuales hay un número importante de personas desarrollando estudios de postgrado.

Las entidades Guerrero, Oaxaca y Chiapas (Región Sur) se encuentran en los últimos lugares de acuerdo a su grado de escolaridad, ello en consonancia con el análisis de la tabla anterior donde la desincorporación del sistema educativo de los habitantes de esta región, se ve reflejado en la disminución del grado de escolaridad.

Tabla No. 2. Grado de Escolaridad por Entidades

Fuente: INEGI (2008).
(1) La clasificación regional que se presenta en este trabajo ha sido adoptada del trabajo de Torres Torres (2007).

En cuanto a la infraestructura que soporta el desarrollo de CT, tal como se observa en la siguiente tabla, son las regiones Noreste, Noroeste y Centro Este las que mejor dotadas en infraestrura según los indicadores analizados. Ello se refleja en el número de teléfonos fijos, teléfonos móviles y computadoras, ya que se ubican como las tres regiones (a excepción de la Península de Yucatán y la telefonía móvil) con mejores capacidades.

Tabla No. 3 Infraestructura

Fuente: COFETEL (2008); CONACYT (2006); INEGI (2008); INEGI (2008a).

Potencial y esfuerzos para la construcción de CT

Las regiones Noreste, Noroeste, Centro Este y Centro Occidente, en general, demuestran mayores esfuerzos en la construcción de CT, ya que a partir de los diversos indicadores de esta esfera de análisis se puede detectar que a excepción del indicador Acervo de recursos humanos en ciencia y tecnología, en el resto de los indicadores estas cuatro regiones se ubican en los primeros lugares, reflejando así, que el grado de escolaridad y la infraestructura de estas regiones puede estar relacionado con el potencial y esfuerzo en la construcción de CT

Tabla No. 4 Potencial y Esfuerzos para la construcción de CT

Fuente: CONACYT (2007); CONACYT (2006). Instituto de Planeación del Estado de Guanajuato (2008).

Resultados de la construcción de CT

De las regiones que en anteriores análisis se han destacado, bien sea por su Base Disponible de RRHH, infraestructura o por los Esfuerzos que llevan a cabo para la construcción de CT, sólo la región Centro Este refleja resultados significativos a través de los indicadores referidos a patentes y producción de artículos. Ello genera ciertas inquietudes en cuanto al aprovechamiento por partes de las entidades federativas que componen las regiones Noreste y Noroeste, de las fortalezas descritas en las esferas ya analizadas. Por otra parte, se puede afirmar que la región Sur se encuentra en la última posición en cuanto a esta esfera de análisis, ello en concordancia con los resultados de las esferas anteriores, por lo cual, la posibilidad de generar resultados en la construcción de CT se ve obstaculizada por el bajo grado de escolaridad obtenido, la poca infraestructura TIC que poseen y los limitados esfuerzos que puedan llevar a cabo considerando todo lo ya mencionado.

Tabla No. 5 Resultados de la construcción de CT

Fuente: CONACYT (2007); García (2008); Ruíz Durán (2007), INEGI (2008).

4.2 Análisis inferencial

Partiendo de los datos recabados y presentados en el análisis descriptivo, se calcularon los coeficientes de correlación de Pearson (r) y de determinación (R2) a fin de determinar la correspondencia entre tres (3) variables independientes y una (1) dependiente estrechamente vinculada a las esferas de análisis mencionadas anteriormente, a saber:

Variables independientes: base disponible de Recursos Humanos (RRHH), infraestructura y potencial y esfuerzos

Variable dependiente: resultados de la construcción de CT.

Base disponible de RRHH y Resultados de la construcción de CT

De los coeficientes obtenidos, se puede inferir lo siguiente:

1. La base disponible de RRHH tiene correspondencia muy alta sobre la mayoría de los indicadores que miden los resultados de la construcción de CT. Esto indica como los recursos humanos son un factor determinante para la producción de innovaciones en todas las regiones.
2. El número de alumnos que cursan estudios de postgrado inciden favorablemente en el número de patentes otorgadas, resaltando así que la correlación entre ambos indicadores es perfectamente proporcional. Los estudios de postgrado califican favorablemente en la medida que contribuyen a formar recursos humanos altamente especializados los cuales deben ser capaces de innovar generando nuevos conocimientos posibles de patentar.
3. El grado de escolaridad tiene relación muy baja con todos los indicadores referidos a los resultados de las CT. A pesar de la importancia de la escolaridad de los recursos humanos en la sociedad de la información y el conocimiento, en el análisis hecho no hay evidencia de una correlación importante tal vez debido a que los RRHH no generan innovaciones de manera directa, ya que aún cuando se reconoce que son condición necesaria para ello, para que los conocimientos se transformen en innovaciones se requieren de formación más especializada así como determinadas condiciones propias del entorno.
4. Ninguno de los indicadores referidos a la base disponible de RRHH incide sobre el indicador Impacto según el Estado de residencia de los autores de artículos científicos. Esta baja relación puede ser explicada porque a pesar de existir una alta incidencia entre los indicadores de la Base disponible de RRHH y la Producción de artículos, probablemente esos no son citados suficientemente.

Tabla No. 6 Correlación entre Base disponible de RRHH y Resultados de la construcción de CT

Fuente: Elaboración propia

Infraestructura y resultados de la construcción de CT

En cuanto a la Infraestructura y su relación con los Resultados de construcción de CT, se puede apreciar que tienen correlación baja entre la mayoría de sus indicadores y que sólo las líneas telefónicas fijas en servicio las que mantienen correspondencia alta con la mayoría de los indicadores referidos a los Resultados de construcción de CT y correlación moderada con el Impacto según el Estado de residencia del autor. Esta baja relación indica que los otros indicadores de Infraestructura seleccionados no reflejan claramente evidencia suficiente de ser factores claves para la generación de las innovaciones. En cambio el caso de la Líneas Telefónicas fijas y su alta incidencia probablemente reflejen la amplia difusión por el bajo costo relativo de estos servicios asociados a procesos de innovación.

Tabla No. 7 Infraestructura y Resultados de la construcción de CT

Fuente: Elaboración propia

Potencial y resultados de la construcción de CT

Los miembros del Sistema Nacional de Investigadores, los IES con Programas de Doctorado y el Acervo de Recursos Humanos en Ciencia y Tecnología 2006 (2008) inciden significativamente sobre los resultados en construcción de CT, por lo cual, los esfuerzos que se hagan vinculados a los tres primeros indicadores mejorarán las CT de las regiones estudiadas. La cantidad de miembros del SNI, al igual que aquellas IES con Programas de Doctorado favorecen en ambos la generación de conocimientos nuevos y renueva los ya existentes, a través de publicaciones científicas y en algunos casos, en dependencia del perfil de los profesionistas tanto del SNI como los preparados por los Programas de Doctorado se pueden generar innovaciones productivas. La alta evidencia también indica que la obtención de patentes y el coeficiente de inventiva responden positivamente a esta correlación.

Por el contrario, el Índice de Economía de Conocimiento, los Fondos Mixtos de apoyo a la investigación científica y tecnología y el Porcentaje de Empresas de Manufactura que invierten en I&D en el proceso productivo, guardan una relación baja con los resultados en construcción de CT. La explicación reside en la baja propensión a patentar que tienen las empresas en México, en su lugar, protegen sus conocimientos por mecanismos diferentes; así como a la existencia de fuentes alternativas de financiamiento a la innovación a los Fondos Mixtos.

Tabla No. 8 Potencial y Resultados de la construcción de CT

Fuente: Elaboración propia.

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