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Introducción
Un sistema de innovación está constituido por una red o conjunto de actores o instituciones tanto público como privados cuyo objetivo es que nuevos productos, procesos y formas de organización tengan utilidad económica, junto con instituciones y políticas que afectan tanto su comportamiento como rendimiento visible (Niosi et al., 1993; Freeman, 1995; Lundvall, 1992, World bank, 2007). Es reconocido que una fortaleza del enfoque de sistemas de innovación es que ofrece una explicación holística acerca de cómo el conocimiento es producido, difundido y utilizado, al mismo tiempo que enfatiza en los diversos actores y procesos (Anlló et al., 2010).
“En el sistema mexicano de innovación (SMI) es posible encontrar la mayoría de los agentes identificados en lo que pudiéramos llamar ‘Sistemas de Innovación que funcionan bien’ como son los de los países desarrollados y de algunos países emergentes. Sin embargo, en el SMI es posible identificar algunas fallas de vinculación, transferencia de conocimiento y aprendizaje interactivo. Estas fallas no permiten una mejor interacción entre los agentes del sistema” (Casas et al., 2014; 44). Se ha identificado que los agentes más relevantes en el SMI son los organismos e instituciones gubernamentales, instituciones de educación superior (IES), centros e institutos públicos de investigación (CPI), empresas, agencias de vinculación o instituciones intermedias y el sector financiero (Ekboir et al., 2003; Casas et al., 2014).
Una parte relevante del SMI es el denominado sistema nacional de investigación agropecuario mexicano (SNIA) referido únicamente al sector de investigación, el cual está integrado por la red o conjunto de instituciones públicas y privadas que realizan acciones de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) en el sector primario. El SNIA está integrado por el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), Colegio de Posgraduados (COLPOS), Universidad Autónoma Chapingo (UACH), Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro (UAAAN), Institutos Tecnológicos Agropecuarios dependientes de la Secretaría de Educación Pública (SEP), facultades de agronomía y veterinaria de las diferentes universidades estatales; los consejos estatales de ciencia y tecnología; patronatos de apoyo a la Investigación y fundaciones estatales para fomento y apoyo a proyectos con orientación a la transferencia de tecnología.
Estudios recientes donde se estudia la configuración del sistema de innovación del sector agroalimentario mexicano (SNIA) señala que a pesar del marco legal robusto y del esfuerzo institucional por articular a los actores públicos y privados para detonar la innovación en el sector agropecuario mexicano los esfuerzos de los actores del SNIA no son suficientemente congruentes con sus propósitos y metas, muchas veces porque éstos son excesivamente ambiciosos a la luz de los recursos con los que se cuenta (Solleiro et al., 2015). Algunos autores señalan que un sistema de innovación existe independientemente del nivel de intervención gubernamental (Hartwich y Jansen, 2007), y que este enfoque presenta debilidades (Molero y Corona, 2008; Anlló et al., 2010).
Una primera debilidad de esta perspectiva se centra en cómo medir estos sistemas, a fin de estudiar la evolución de su capacidad de innovación y sus resultados o comparar sistemas de innovación de distintos países. Una segunda debilidad existente en los países en vías de desarrollo, es que la identificación de los actores que participan es limitada. Por lo que se desconocen los vínculos, sus relaciones y capacidades institucionales para enfrentar la demanda de innovaciones que requieren los diferentes usuarios del sector agropecuario (Anlló et al., 2010). De tal forma que el análisis de los vínculos de las Instituciones de investigación y desarrollo en el ámbito agropecuario resultan relevantes para la generación de estrategia e incentivos que mejoren el SNIA así como la generación, transferencia y uso de innovaciones del sector productivo. El objetivo del presente trabajo consiste en analizar las redes de financiamiento y colaboración entre las instituciones de ciencia, tecnología e innovación pertenecientes al sistema nacional de investigación agropecuario (SNIA) en México durante el año 2013.
Material y métodos
Encuesta
El análisis de las redes de financiamiento de los principales actores del sistema nacional de investigación agropecuario consideró la aplicación de 164 encuestas aplicadas a instituciones de investigación establecidas en México. La encuesta se aplicó en todo el país entre septiembre y octubre de 2014. La mecánica para la obtención de las encuestas, consistió en utilizar la infraestructura del INIFAP, el INIFAP tiene cobertura nacional de tal forma que en cada uno de los estados del país se cuenta con infraestructura y capital humano. Así, los pasos que se siguieron para aplicar la encuesta fueron:
Identificación a través de fuentes secundarias (publicaciones, páginas en internet) de aquellas instituciones a nivel estatal y nacional que realizan actividades de I+D+i en el sector agropecuario
Selección de una lista preliminar de instituciones para cada estado del país
Envió de la encuesta a un colaborador en cada estado del país
Cada colaborador estatal verifico y valido la lista de instituciones que realizaban investigación agropecuaria, incluyendo pesca, en su estado
Selección de la lista estatal final de instituciones a encuestar
Aplicación de la encuesta
Envió de la encuesta al equipo central para su revisión y análisis
Elaboración de la base de datos en Excel de las instituciones encuestadas
La pregunta medular que dio forma y estructura a la red de financiamiento de los actores fue: ¿Mencione el nombre de las fuentes de financiamiento de la investigación que tuvo en el año 2013?
Indicadores de redes sociales
Los datos para identificar las redes de conocimiento de las instituciones fueron capturados en una Excel y posteriormente exportados a Microsoft Bloc de Notas versión 6.1 empleando el protocolo DL y el formato nodelist 1, ya que este formato permite capturar en forma de lista de nodos al entrevistado y sus respectivos vínculos relacionales (Rendón et al., 2007). El fichero generado en el bloc de notas se exportó directamente al software NetDraw 2.097. Para el cálculo de los indicadores de redes sociales se usó el software Ucinet 6.288 con los procedimientos de Borgatti et al. (2002). Los gráficos e indicadores de cobertura se realizaron empleando el software Key Player 2 (Borgatti y Dreyfus, 2003), el cual se enfoca en la identificación y selección de actores relevantes, caracterizados por recibir o enviar información a la mayoría de los actores de la red. Los indicadores utilizados para el análisis de las redes sociales fueron: la densidad, tamaño de la red, grado de centralidad de entrada y grado de centralidad de salida, además para identificar el nivel de cobertura que un nodo pudiera tener dentro de la red se utilizó el indicador de actor difusor. La formulación matemática para la obtención de los indicadores se presenta a continuación:
Densidad de la red: Número de relaciones existentes entre aquellas posibles. Donde L= número de relaciones. n(n-1) = número de relaciones posibles (Borgatti et al., 2002).
Tamaño: Donde Τn es el tamaño de la red individual del nodo n, y An son los actores directamente relacionados con el actor n. Un mayor tamaño de la red sugiere que los actores o nodos se encuentran mayormente conectados (Borgatti et al., 2002).
Para el análisis del presente estudio se utilizó el indicador de centralidad de grado: el grado es el número de puntos al cual el nodo es adyacente; es decir, con los cuáles tiene vínculos directos. Desde esta perspectiva la centralidad estaría definida por la capacidad potencial de comunicación que tienen los nodos. La centralidad de grado se calcula registrando la cantidad de vínculos que se dirigen a un actor o salen del mismo actor. Se calculan así:
La centralidad por grado se entiende como el número de vínculos del actor i. Se suele distinguir que ésta puede ser una centralidad de entrada (InDegree), referida a los vínculos que llegan al actor o la centralidad de salida (outdegree), contando solo los vínculos que salen del actor. Si un actor recibe muchos vínculos se puede interpretar que tiene un mayor “prestigio” pues los otros desean relacionarse con él. Si un actor tiene un alto grado de centralidad de salida, puede interpretarse que este actor tiende a tener una mayor “influencia”, pues es capaz de intercambiar mejor con los otros o hacer coincidentes a los otros con sus intereses (Freeman, 2000; Williner et al., 2012).
La identificación y selección de actores clave se realizó con el software keyplayer 2 (Borgatti y Dreyfus, 2003), mismo que se enfoca en la identificación de un grupo de nodos caracterizados por la habilidad de recibir todo tipo de información de la mayoría de los nodos de la red. Los difusores -diffuse- son el grupo de nodos en la posición real de enviar información a la mayoría de los nodos. Otro tipo de actor clave son los estructuradores de la red -disrupt-; es decir, aquellos nodos que en caso de desaparecer ocasionan que la red se vea fragmentada (Borgatti, 2003). Actor difusor: se calcula empleando el siguiente algoritmo. Se emplea en la literatura de redes la letra R como abreviatura de alcance. Considerando que la distancia dij del último nodo a cualquier otro nodo es 1, y N es el total de nodos (Rendón et al., 2007).
Resultados y discusión
De acuerdo a varios autores (Hall et al., 2001; Howells, 2006) para que el SIA funcione y aumente la capacidad de innovación en sectores agrícolas de los países en vías de desarrollo se necesita tener visiones compartidas, contar con vínculos y flujos de información bien establecidos entre los diferentes actores públicos y privados, disponer de incentivos institucionales propicios para aumentar la cooperación, además de un entorno de mercado, legislativo y político adecuado con capital humano bien desarrollado. En los siguientes apartados se analiza una parte de estas visiones, se estudian los vínculos y relaciones que existen en la red de financiamiento de las instituciones de enseñanza e investigación superior (IES), los centros públicos de investigación (CPI) y el sector privado (SP) como actores relevantes del SNIA en México.
Red de financiamiento de las instituciones de enseñanza en investigación superior (IES)
Los enfoques de sistemas de innovación enfatizan que “las organizaciones e instituciones no innovan de manera aislada sino en el contexto de un sistema. Así, la idea central es que la esencia de un SNI que funciona bien radica en la existencia de una densa red de interacciones sistémicas entre los agentes” (Casas et al., 2014). En este sentido, el análisis realizado a la red de financiamiento de los actores del sistema de investigación agropecuario en México muestra una baja densidad de interacciones entre los diversos agentes que constituyen este sistema. La densidad de la red fue de 0.38% lo cual implica que hay escasas fuentes de financiamiento a nivel nacional y por tanto una baja articulación del SNIA; es decir, pocos actores mantienen la unión del sistema.
La centralización de entrada y de salida cuantifican el poder que ejerce un actor o actores dentro de la red ya sea como referidos o como buscadores de información, el valor de la centralización de entrada de 18.09% sugiere que existe un actor o actores referidos cuya cobertura de relación es del 18.09%, esta centralización de entrada indica que existen actores referidos en la red con cierta concentración de poder. Por otra parte, la centralización de salida es baja (2.15%) lo cual hace referencia a los buscadores de información, este valor sugiere baja preponderancia de algunos actores y bajo liderazgo de las instituciones, es decir, una gran parte o todas las instituciones buscan fuentes diversas de financiamiento por separado y en muy baja proporción en conjunto (Cuadro 1).
Cuadro 1. Indicadores de la red de financiamiento de las IES en México.
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Nodos | 278 |
| Relaciones | 293 |
| Densidad | 0.38% |
| Centralización de entrada | 18.09% |
| Centralización de salida | 2.15% |
| Colector | 20.65%: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT); Recursos propios, Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA) |
| Difusor | 5.07%: ECOSUR Chiapas; Instituto Politécnico Nacional- IPN- Ciencias Biológicas |
| Estructuradores | Valor Delta:0.001, CONACYT; Recursos propios; SAGARPA |
Los actores clave identificados (colector y difusor) son importantes desde el punto de vista de la cobertura, el primero con un valor de 20.65% indica que tres fuentes de financiamiento CONACYT, Recursos propios, SAGARPA, son actores a los que han referido las instituciones como principales financiadoras, estas tres tienen la capacidad de concentrar cerca de 20% de las relaciones existentes entre los nodos de la red (Figura 1). El valor de 5.07% de los difusores sugiere que mediante los vínculos generados a través del financiamiento de proyectos, los actores ECOSUR Chiapas y Ciencias Biológicas del IPN son los más adecuados para poder jugar un rol de difusores de información; sin embargo, su cobertura es baja, esto se explica debido a que gran parte de las instituciones acude a las fuentes de financiamiento de manera individual y un porcentaje muy bajo lo hace de manera colectiva aunado a las escasas fuentes de financiamiento existentes en México.
La estructura de la red se entiende como aquellos actores o instituciones que al desaparecer se fragmentaria la red de relaciones mostrada, como la red es muy débil si alguna de las fuentes de financiamiento CONACYT, Recursos propios y SAGARPA, dejara de financiar proyectos de investigación la red se fragmentaría casi totalmente. Las fuentes de financiamiento que actúan como estructuradores corresponden a los mismos actores identificados como colectores, si estos actores desaparecieran de la red no habría fuentes de financiamiento y además la red se fragmentaria en 99.8%; es decir, no existirían vínculos ni una red de actores que tuviera relación entre sí para el desarrollo de investigación e innovación en el sector agropecuario de nuestro país.
Esta red sin ser una red con elevada concentración de poder es demasiado débil ya que solo tres actores o instituciones (financiadoras) son las que sostienen la estructura reticular del SNIA. Estudios recientes sobre el SNIA señalan que los esfuerzos por articular y detonar la innovación en el sector agropecuario no han sido congruentes con los objetivos y metas planteados, además presenta una diversidad de actores que incluye tanto a aquellos vinculados a la cadena productiva como a los actores gubernamentales, y marcos de política (Solleiro et al., 2015).
Red de financiamiento de los centros públicos de investigación (CPI)
La red de financiamiento de los centros públicos de investigación analizados muestra una red más extensa en comparación con la red de las instituciones de Enseñanza en Investigación Superior, cuenta con más actores involucrados debido a que cada uno de los centros busca socios financiadores a nivel local y regional. Los indicadores de red indican una densidad de 1.24% la cual es muy baja; sin embargo, al considerar que cada centro de investigación tiene cobertura regional y los financiadores también, no es posible que todos los centros se relacionen con todos los financiadores. La centralización de entrada y de salida es muy baja esto sugiere una concentración regional de algunos actores lo que no se percibe con el análisis nacional (Cuadro 2).
Cuadro 2. Indicadores de la red de financiamiento de los CPI en México.
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Nodos | 95 |
| Relaciones | 111 |
| Densidad | 1.24% |
| Centralización de entrada | 5.19% |
| Centralización de salida | 21.32% |
| Colector | 8.6%, el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) |
| Difusor | 45.6%: CIR- CENTRO, CIR- NOROESTE |
| Estructurador | Valor delta 0.005: CIR- CENTRO, CIR- NOROESTE |
Los centros de investigación que por la cantidad de proyectos financiados se presentan como posibles difusores y que en su caso podrían tener una cobertura de 45.6% entre los actores de la red de investigación son el centro regional de investigación del centro CIR-CENTRO y Noroeste CIR-NOROESTE, ambos del INIFAP. Los centros de investigación que actúan como estructura de soporte de la investigación en materia de mayor cantidad de recursos captados corresponde CIR-CENTRO y CIR-NOROESTE, si en algún momento estos centros de investigación dejaran de captar recursos la red de financiamiento se fragmentaría 99.5%, dicho porcentaje de fragmentación representa una debilidad para los centros públicos analizados pues se muestra la vulnerabilidad (y en el mismo sentido la importancia que tienen el INIFAP) del sistema de financiamiento de la investigación agropecuaria y forestal en México (Figura 2).
Es relevante señalar que a diferencia de las IES, los CPI tienen como mandato principal la investigación, lo que origina la obtención de una red con gran cantidad de fuentes de financiamiento SAGARPA a través de las Fundaciones produce en cada uno de los estados, SEP-CONACYT, SAGARPA-CONACYT, CIMMYT, PRONATURA, CONAFOR, entre otras) a nivel nacional, con regiones que tienen mayores vínculos y por tanto mayores proyectos para la generación de innovaciones.
Red de financiamiento de instituciones del sector privado (SP) que realizan investigación en el ámbito agropecuario en México
El sector privado representa un potencial en la generación de investigación, sin embargo es recurrente que los financiadores de proyectos de este actor sean prácticamente los mismos que financian la investigación pública. En el sector agroalimentario de México los resultados de las investigaciones del sector privado prácticamente no son conocidos por los diversos usuarios, o por lo menos no son públicos los productos de investigación que obtienen, lo cual ocasiona que posiblemente sea financiada investigación privada con recursos públicos. La densidad de las instituciones privadas que realizan investigación es de apenas 4.4% pero además el número de instituciones analizadas fue bajo. La centralización tanto de entrada como de salida es baja lo cual implica que no hay preponderancia de instituciones privadas en el acceso al financiamiento público (Cuadro 3).
Cuadro 3. Indicadores de la red de financiamiento de Instituciones del SP en México.
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Nodos | 20 |
| Relaciones | 17 |
| Densidad | 4.4% |
| Centralización de salida | 11.9% |
| Centralización de entrada | 11.9% |
| Colector | 33.3%: CONACYT, recursos propios |
| Difusor | 50%: TRIDEGEN S. A. de C. V., Inv. y des. aplicada de Ags. |
| Estructurador | 0.034: recursos propios, Inv. y des. aplicada de Ags. |
Los actores que pueden actuar como colectores de información y que son quienes financian al sector privado son CONACYT y recursos propios, estos concentran 33.30% de las relaciones de esta red. Los difusores que pueden llegar a 50% de los actores de la red son dos empresas privadas, las cuales toman de la misma forma el rol de estructuradores (Figura 3).
En concordancia con Dutrénit et al. (2010), el financiamiento del sector privado en el SNIA está prácticamente ausente. Los resultados obtenidos en el análisis de la red de financiamiento a instituciones de investigación privada en el ámbito agropecuario muestran un bajo nivel de articulación y vinculación de los actores en México. Estudios realizados a nivel nacional señalan que el Sistema Mexicano de Innovación (SMI) tiene dos características centrales en lo que a las interacciones se refiere (Dutrénit et al., 2010 citado en Casas et al., 2014), por un lado, el sector privado actúa como un agente aislado dentro del sistema, manteniendo relaciones casi exclusivamente con otras empresas del sector empresarial, con el Gobierno a través de la política macroeconómica y de acceso a incentivos y diversos fondos. Y en segundo lugar, la mayoría de las interacciones se dan entre instituciones públicas, particularmente entre el CONACYT y las IES Públicas, entre CONACYT y los CPI, y entre centros públicos de investigación-institutos de investigación públicos. El presente estudio confirma lo que algunos autores (Casas et al., 2014; Solleiro et al., 2015) señalan: “el sistema nacional de innovación en México esta desarticulado”.
El SNIA tiene una baja densidad de vínculos entre sus actores, lo anterior puede contribuir a lo que en la realidad sucede: la existencia de un bajo uso de innovaciones por parte de los productores agrícolas, pecuarios, forestales. Por lo que se requiere de mayores esfuerzos para incrementar la densidad, pero más aún, para lograr que los beneficiarios finales utilicen innovaciones que impacten sus sistemas de producción. Una posible vía es apoyar a través del SNIA mayores procesos de validación y transferencia de tecnología, ya que como señala Busse et al. (2015), el proceso de validación de las innovaciones es una etapa primordial para incrementar el uso de éstas, ya que los productores solo utilizaran aquellas que sean prácticas, simples y útiles para sus procesos productivos.
Por otro lado, es importante identificar lo que algunos autores llaman intermediarios de la innovación (Howells, 2006) para poder generar vínculos que favorezcan el desarrollo e incremento de proyectos de investigación y desarrollo que generen innovaciones útiles para el sector primario en México. Un sistema de innovación con vínculos débiles entre los actores que lo integran demanda el fortalecimiento de las organizaciones intermediarias en la creación de un entorno institucional que propicie los vínculos y las interacciones necesarias con el fin de construir redes dinámicas dentro y entre los proyectos de investigación e innovación (Klerkx et al., 2009a); en este sentido, la cooperación entre diferentes tipos de actores es visto como clave para el éxito en la generación y adopción de innovación (Howells, 2006; World Bank 2007, Klerx et al., 2009b).
El análisis realizado en el presente estudio muestran que la densidad de la red de financiamiento del Sistema Nacional de Investigación Agropecuario en México es bajo; 0.38% (IES), 1.24% (CPI) y 4.4% (SP), lo cual implica que hay escasa relación y vínculos entre los actores, y además, y quizás más importante: la red de financiamiento de la investigación agropecuario en México esta soportada fundamentalmente por el sector gubernamental: CONACYT y SAGARPA, con una participación muy pequeña de empresas privadas.
Conclusiones
El análisis de la red de financiamiento de los actores que integran el Sistema Nacional de Investigación Agropecuaria en México indica que la densidad es baja, 0.38% para las instituciones de enseñanza, 1.24% para los centros públicos de investigación y 4.4% para el sector privado. Por lo cual se presentan pocos vínculos y relaciones entre los agentes que integran la red. Los agentes relevantes para la creación de vínculos, son actores gubernamentales como el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, la Secretaría de Agricultura, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación y la Secretaría de Educación Pública. La participación del sector privado es limitada y los recursos propios o autogenerados de las instituciones son un factor clave que permite el financiamiento de proyectos de investigación.
La naturaleza y especificidad de este estudio sobre las fuentes de financiamiento de la investigación agropecuaria permite identificar que el arreglo organizacional e institucional de los fondos competidos debe ordenarse en tres niveles: el nacional, el regional y el estatal, así como fortalecer las competencias entre los investigadores para lograr acceder a estos recursos, esto con el propósito de hacer más eficientes los recursos públicos y que se transformen y lleguen a los territorios y usuarios finales de la investigación. La investigación muestra que en el acceso a los fondos de financiamiento participan tanto instituciones públicas como privadas de corte nacional y estatal; sin embargo, existe una baja contribución del sector privado al financiamiento público de la investigación, lo cual sugiere un financiamiento de investigaciones privadas con recursos públicos. Existe una baja densidad entre los nodos del sistema, por lo que el estudio de la red de financiamiento muestra un bajo nivel de articulación y vinculación de los actores públicos y privados relacionados con la investigación agropecuaria en México.
