The Problem of Measuring and Assessing National Innovation Systems

Кравченко, Н. А.

doi:10.2753/pet1061-1991530904

“…A pesar de la popularidad del término innovación, todavía no hay consenso acerca de su significado, el cual ha ido evolucionando a través del tiempo (Formichella, 2005;Kravchenko, 2011). Desde cuando el economista Joseph Schumpeter introdujo la noción de innovación, se han desarrollado numerosos trabajos acerca de la naturaleza de la innovación y se han ofrecido una gran cantidad de definiciones (Schumpeter, 1939;Zaltman, 1973;Drucker, 1985;Jain & Triandis, 1990;Amabile, 1990;Caird, 1992;Nohria & Guiad, 1996;Freeman & Soete, 2000;Manual de Oslo, 2005;Kravchenko, 2011).…”

Section: Marco Teórico 21 Innovaciónunclassified

Diseño de un modelo con enfoque de género para la medición de capacidades de innovación empresariales: aplicación a Boyacá

Gualdrón¹,

Preciado²

2017

criteriolibre

0

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Aquello que se considera como excelente o innovador no es neutro en cuanto al género, de tal suerte que muchas de las ideas innovadoras de las mujeres pueden no reconocerse como tales (Rees, 2008). Las aproximaciones a la medición de la innovación con enfoque de género aún son muy incipientes. Aunque aún no hay consenso sobre la definición de innovación, está generalmente aceptado que la innovación es fundamental para el crecimiento tanto de la producción como de la productividad (OCDE, 2005). El departamento de Boyacá tiene una innovación baja (CEPAL, 2010) y se ubica en peores condiciones de discriminación en contra de la mujer que el promedio nacional (PNUD, 2013); además, cuenta con pocos estudios desagregados por género. Para la presente propuesta de medición de la innovación se tuvieron en cuenta las siguientes variables: innovación, talento humano, gestión del conocimiento, desarrollo tecnológico, cultura, planificación y vinculación y se aplicó a la agroindustria y el turismo de Boyacá. Según los resultados, el nivel de innovación de las empresas de Boyacá es bajo, lo cual se debe principalmente a los bajos puntajes en la planificación, la vinculación y el talento humano para la agroindustria y la planificación, la vinculación y el desarrollo tecnológico para el turismo. Esto señala la seria debilidad que comparten estos sectores, a pesar de que uno es de bienes y otro de servicios, en aspectos como la inversión en investigación y desarrollo y la vinculación con redes y con diversas entidades. Además, se halló que existe una importante relación entre el nivel de innovación y la participación femenina, en especial para el componente de vinculación en ambos sectores, lo cual indica que a pesar que la vinculación es un componente descuidado, dentro de él se destaca la participación de las mujeres en la construcción de redes y la vinculación con diferentes entidades. Para la agroindustria todos los componentes de la innovación tienen una relación positiva con la intervención de las mujeres, destacándose la planificación y la gestión del conocimiento y dentro de esta última el uso de TICs.

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“…A pesar de la popularidad del término innovación, todavía no hay consenso acerca de su significado, el cual ha ido evolucionando a través del tiempo (Formichella, 2005;Kravchenko, 2011). Desde cuando el economista Joseph Schumpeter introdujo la noción de innovación, se han desarrollado numerosos trabajos acerca de la naturaleza de la innovación y se han ofrecido una gran cantidad de definiciones (Schumpeter, 1939;Zaltman, 1973;Drucker, 1985;Jain & Triandis, 1990;Amabile, 1990;Caird, 1992;Nohria & Guiad, 1996;Freeman & Soete, 2000;Manual de Oslo, 2005;Kravchenko, 2011).…”

Section: Marco Teórico 21 Innovaciónunclassified

Diseño de un modelo con enfoque de género para la medición de capacidades de innovación empresariales: aplicación a Boyacá

Gualdrón¹,

Preciado²

2017

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1

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Aquello que se considera como excelente o innovador no es neutro en cuanto al género, de tal suerte que muchas de las ideas innovadoras de las mujeres pueden no reconocerse como tales (Rees, 2008). Las aproximaciones a la medición de la innovación con enfoque de género aún son muy incipientes. Aunque aún no hay consenso sobre la definición de innovación, está generalmente aceptado que la innovación es fundamental para el crecimiento tanto de la producción como de la productividad (OCDE, 2005). El departamento de Boyacá tiene una innovación baja (CEPAL, 2010) y se ubica en peores condiciones de discriminación en contra de la mujer que el promedio nacional (PNUD, 2013); además, cuenta con pocos estudios desagregados por género. Para la presente propuesta de medición de la innovación se tuvieron en cuenta las siguientes variables: innovación, talento humano, gestión del conocimiento, desarrollo tecnológico, cultura, planificación y vinculación y se aplicó a la agroindustria y el turismo de Boyacá. Según los resultados, el nivel de innovación de las empresas de Boyacá es bajo, lo cual se debe principalmente a los bajos puntajes en la planificación, la vinculación y el talento humano para la agroindustria y la planificación, la vinculación y el desarrollo tecnológico para el turismo. Esto señala la seria debilidad que comparten estos sectores, a pesar de que uno es de bienes y otro de servicios, en aspectos como la inversión en investigación y desarrollo y la vinculación con redes y con diversas entidades. Además, se halló que existe una importante relación entre el nivel de innovación y la participación femenina, en especial para el componente de vinculación en ambos sectores, lo cual indica que a pesar que la vinculación es un componente descuidado, dentro de él se destaca la participación de las mujeres en la construcción de redes y la vinculación con diferentes entidades. Para la agroindustria todos los componentes de la innovación tienen una relación positiva con la intervención de las mujeres, destacándose la planificación y la gestión del conocimiento y dentro de esta última el uso de TICs.

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“…the efficiency of the knowledge generation process), but also the influence of the diffusion efficiency of knowledge spillover and economic efficiency after the value-added application of knowledge. Moreover, traditional performance evaluation neglects the context and connectivity between various knowledge activities in the innovation system in the measuring of the overall efficiency of input-output; it cannot effectively present the potential management implications and information as a consequence (e.g., Kravchenko 2011). Therefore, given the importance of the connectivity between knowledge activities for a NIS, the appropriate multi-stage performance evaluation model deserves greater scrutiny.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

“…Kravchenko (2011) argued that there are two main reasons for this: first, NIS makes it possible to compare different countries and regions; second, it can serve as a tool for national and regional policies. In addition, economic evolutionary theorists have argued that institutions play a central role in supporting and molding efforts to advance technology.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Studies have shown that many factors related to the emergence, development and diffusion of science and technology are mostly related to the country where the enterprise is located; it is considered that a good national innovation system (NIS) can provide enterprises with a favorable innovation environment and allow the enterprises to develop global competitive advantages (Kravchenko 2011;Lundvall 2007;Motohashi 2005).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Influences of knowledge spillover and utilization on the NIS performance: a multi-stage efficiency perspective

Chang

¹

2014

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The innovation process cannot be completed independently. Research on the national innovation system (NIS) has attracted considerable attention. Such research reveals that it is critically important to understand that the operation of the NIS is both multi-stage and multi-dimensional, and ultimately shows its results in terms of national economic performance. From the multi-stage efficiency perspective, we built a three-stage network data envelopment analysis model to assess the R&D efficiency of knowledge creation fostered by the NIS, the diffusion efficiency of knowledge spillover and the economic efficiency of the economic achievements resulting from knowledge utilization. The study subjects consisted of 41 countries, including China, Brazil and OECD member countries. Finally, the efficiency results of NISs involve both cluster analysis and multidimensional scaling to make efficiency analysis concrete and vivid, as well as to serve as benchmark targets for inefficient NISs.

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The Problem of Measuring and Assessing National Innovation Systems

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Diseño de un modelo con enfoque de género para la medición de capacidades de innovación empresariales: aplicación a Boyacá

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Influences of knowledge spillover and utilization on the NIS performance: a multi-stage efficiency perspective

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