Patentes y sexenios en Universidades

Introducción

Se comenta un artículo titulado “La financiación de la investigación como motor del emprendimiento académico: análisis de las patentes universitarias” de Rodeiro et  al. (Universidad de Santiago).

En dicho artículo pretende “entender por qué algunas universidades espñolas tienen más éxito que otras a la hora de patentar”. Para ello plantean una serie de hipótesis y las contrastan con un modelo de regresión sobre datos de 2006. Una de las conclusiones del artículo es que los sexenios están negativamente correlacionadas con las solicitudes de patentes: a mayor número de sexenios menor número de patentes.

¿Mezcla de patentes y sexenios?

Vaya por delante que no soy precisamente experto en estadística. Por tanto, lo que lean más abajo puede estar plagado de errores conceptuales y de interpretación. Si los advierten, hagánmelo saber en los comentarios.

Hipótesis

H1: La generación de patentes está positivamente relacionada con la proporción de áreas científicas más orientadas al mercado.

Dicha proporción %t_com se mide como el porcentaje de tesis en ingeniería, ciencias experimentales y ciencias de la salud.

H2: La generación de patentes está relacionada positívamente con el tamaño de la universidad.

Dicho tamaño se mide como el logaritmo del número de doctores docentes o investigadores L_pdidoc.

H3: La generación de patentes está positivamente relacionada con la cuantía de la investigación.

Dado que dicha cuantía se mide en realidad como el cociente entre número de publicaciones (da igual en qué campo) y el número de doctores docentes o investigadores Npub_pdidoc, quizás sería más apropiado hablar de “productividad de la universidad” más que de “cuantía de la investigación”.

H4: La generación de patentes está positivamente relacionada con la calidad de la investigación.

Aceptando los sexenios como indicador de calidad, la calidad se entiende aquí como el porcentaje de “profesorado numerario” que ha obtenido algún sexenio de investigación (da igual el número de sexenios y el campo) %pdi_numsex. A diferencia de para H3, se usa un porcentaje , es decir, que según este modelo la calidad está acotada superiormente (no puede ser más del 100%), mientras que la cantidad (H3) no. Por otra parte, desconozco quienes forman parte del “profesorado numerario”, pero intuyo que son los que han hecho una oposición y que no son exactamente los mismos que los doctores docentes o investigadores de H2 o H3.

¿Aceptamos sexenios como proxy de la calidad de la investigación?

H5: La generación de patentes está positivamente relacionada con la cuantía de fondos totales (públicos o privados), que se destinan a la investigación.
Se usa el logaritmo del gasto en investigación (total L_idtot, público L_idpub y privado L_idpriv).
H6: La generación de patentes está positivamente relacionada con la experiencia de la OTRI
Experiencia entendida como el número de años en funcionamiento. Exp_otri

H7: La generación de patentes está positivamente relacionada con la cantidad de recursos humanos de la OTRI
Se usa el porcentaje (no la cantidad) de personal de la OTRI encargado de las actividades relacionadas con patentes. %otri_pt
Modelo matemático

La variable dependiente es el número de patentes patent06; las variables independientes son las relacionadas con las hipótesis (H1-H7) del apartado anterior; se introduce como variable de control el porcentaje que representa el I+D en el PIB de la Comunidad Autónoma en la que se ubica la Universidad Pibid.

estad_up

Los autores usan un modelo de regresión binomial negativa , una versión generalizada de la regresión de Poisson. Curiosamente, la distribución de Poisson se ajusta bien al recuento de “sucesos raros” (número de asesinatos, bancarrotas, terremotos o goles en un partido de fútbol).

La regresión de Poisson viene a decir lo siguiente:

log(Y(X1,X2, . . .,Xp)) = a + b1X1 + b2X2 + · · · + bpXp

CodeCogsEqn(1)

Donde X1, ..Xn son las variables independientes y de control.  La variable independiente, el número de patentes, es Y y representa el parámetro (λ) de una distribución de Poisson (su media y varianza). De manera similar, aunque no idéntica, al caso de la normativa autonómica, los coeficiente b1, b2,…, bp se pueden interpretar como la variación porcentual en la variable dependiente provocada por la variación unitaria (un año, un punto porcentual, un orden de magnitud) de una de las variables independientes, manteniendo el resto de variables independientes constantes.

CodeCogsEqn(2)

CodeCogsEqn(3)

Si x1 varía infinitesimalmente y el resto de variables independientes se mantienen constantes, entonces:

CodeCogsEqn

Si la variable independiente X1 está expresada como el logaritmo de otra cantidad (X1=logN) entonces bi se puede interpretar como la elasticidad de Y con respecto a  esa otra cantidad N. Es el caso de L_pdidoc (H2) o L_idtot (H5).

CodeCogsEqn(4)

Cuando la varianza de Y es mayor (sobredispersión) a lo predicho por el modelo de Poisson:

var(Y (X1,X2, . . .,Xp)) >> exp(a + b1X1 + b2X2 + · · · + bpXp)

un modelo más general llamado regresión binomial negativa obtiene normalmente mejores resultados. La regresión binomial negativa añade un parámetro adicional (r). Cuando r es muy grande (dispersión muy pequeña), la regresión binomial negativa coincide con la de Poisson.

La alta correlación entre las variables relativas a los recursos financieros (L_idtot, L_idpub y L_idpriv) y entre estas y la variable relativa al tamaño de la universidad (Lpdi_doc) podría afectar de manera significativa a los resultados obtenidos. Para evitarlo se optó por no considerar simultáneamente dichas variables en los modelos estimados, sino como medidas alternativas. Aparentemente algo similar debe de suceder con las variables relativas a las OTRI (Exp_otri, %otri_pt), usándose como medidas alternativas. Estas consideraciones conducen a 8 modelos.

Resultados

negbin Los resultados son razonables y esperados para algunas de las variables (a mayor orientación a mercado de la investigación y mayor financiación, más patentes). Para interpretar los valores entre paréntesis y los asteríscos, sírvanse de las explicaciones de esta otra entrada.

Sin embargo, para 7 de los 8 modelos, los resultados para H4 sugieren que el porcentaje de “profesores numerarios” con algún sexenio estaría correlacionado negativamente con el número de patentes. Por ejemplo, para el Modelo 1, el resultado (-2.75) se interpretaría diciendo que un aumento del 1% en %pdi_num_sex (por ejemplo del 50% al 51%) disminuiría en un 275% el número de patentes de esa universidad, si el resto de variables se mantienen constantes. ¡La universidad sería un agujero negro de patentes! Pero ojo que esto también funciona en sentido contrario: si pasamos del 50% al 49%, las patentes tendrían que aumentar un 275%. ¡Una supernova, oiga!

Universidad generando patentes

Si nos fijamos en H7, para todos los modelos, un aumento del porcentaje de personal de la OTRI que gestionan asuntos de patentes está correlacionado negativamente con el número de patentes. Si quieres aumentar el número de patentes, despide al que sabe del tema…

Eso sí, los resultados no son significativos (estadísticamente hablando) ni para H4 ni para H7.

Por último, la variable de control (Pibid) resulta, en general, muy cercana a cero e incluso negativa en 2 modelos. Según estos dos modelos,  a más porcentaje de I+D sobre el PIB en esa Comunidad Autónoma, menos patentes…

Recomendaciones

En lo que respecta al tema “patentes”, el artículo apunta a que “el sistema actual de valoración de la investigación, que se centra fundamentalmente en el número de artículos publicados en revistas internacionales de alto impacto, no resulta fácilmente compatible con el esfuerzo necesario para desarrollar patentes. Los investigadores pueden mostrarse reticentes a dedicar tiempo a esta tarea porque publicar resulta más relevante para su carrera académica”.

Además, para evitar que se produzca un efecto de sustitución entre sexenios y patentes, recomiendan que se llevan a cabo las siguientes acciones:
– Incrementar la valoración que las actividades de desarrollo de patentes suponen dentro de los criterios considerados en la promoción académica del personal docente e investigador.
– Diseñar estructuras de incentivos dentro de las universidades para otorgar a los investigadores un porcentaje de los derechos derivados de los inventos patentados.
– Liberar a los investigadores del coste y del esfuerzo que entraña el proceso de la consecución de las patentes.

Conclusiones

Aunque puedo coincidir con las recomendaciones de los autores, no acabo de creerme el modelo que plantean y puede que ellos tampoco. De hecho, la ultima de sus recomendaciones (liberar a los investigadores de las cuestiones legales y burocráticas del proceso de patentar) supone asignar asesores de la OTRI que se encarguen de patentes, lo cual supondría según el modelo (H7) reducir el número de patentes. Además, los mismo autores tienen un artículo sobre este tema con datos de 2003 en el que encontraban una relación entre sexenios y patentes positiva y significativa, estadísticamente hablando.

Por último, quizás sería interesante hacer el ejercicio con variables independientes alternativas como el número de sexenios en el campo cero u otras variables dependientes como los ingresos por licencias de patentes o el número de patentes concedidas con examen previo.

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