JULIANA ZULETA QUEIROGA MONTEIRO
O FINANCIAMENTO À INFRAESTRUTURA DE PESQUISA E SUA RELAÇÃO COM A PRODUÇÃO CIENTÍFICO-ACADÊMICA E A QUALIFICAÇÃO DOS
CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO STRICTO SENSU
Rio de Janeiro 2018
JULIANA ZULETA QUEIROGA MONTEIRO
O FINANCIAMENTO À INFRAESTRUTURA DE PESQUISA E SUA RELAÇÃO COM A PRODUÇÃO CIENTÍFICO-ACADÊMICA E A QUALIFICAÇÃO DOS
CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO STRICTO SENSU
Dissertação apresentada à Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas, como requisito final para obtenção do título de Mestre em Administração Pública
Área de Concentração: Políticas Públicas
Orientador: Prof. Dr. José Henrique Paim Fernandes
Rio de Janeiro 2018
Agradecimentos
À minha família por todo o apoio e companheirismo.
Ao meu orientador pela confiança e orientação na construção do trabalho. Ao Professor Ricardo Wyllie pela ajuda no tratamento quantitativo.
Ao Professor Jesus Mena-Chalco pela extração dos dados dos currículos Lattes. Aos amigos que colaboraram com sugestões.
À Finep pelo incentivo à realização do mestrado em políticas públicas. Aos professores e equipe da Fundação Getúlio Vargas pela seriedade e profissionalismo.
Resumo
Objetivo – Analisar a relação entre o financiamento à infraestrutura de pesquisa, por
meio da Finep com recursos do CT-Infra, e a produção científico-acadêmica dos pesquisadores e a qualificação dos cursos de pós-graduação stricto sensu relacionados aos projetos apoiados.
Metodologia – Trata-se de pesquisa com finalidade descritiva e exploratória. Para a
coleta de dados foi utilizada a base de dados da Finep, da Plataforma Lattes e da CAPES. Também se fez uso da ferramenta scriptLattes para a importação dos dados dos currículos Lattes. Quanto ao tratamento dos dados, foi realizada análise estatística para explorar a relação dos investimentos em infraestrutura de pesquisa com a evolução da produção científico-acadêmica dos pesquisadores e qualificação dos cursos de pós-graduação stricto sensu.
Resultados – A partir da análise dos dados, no que se refere à produção
científico-acadêmica dos pesquisadores há indícios de uma relação positiva com o financiamento à infraestrutura de pesquisa por meio da Finep. Contudo, não é possível inferir uma relação causal. Quanto à qualificação dos cursos de pós-graduação stricto
sensu há evidências que o apoio à infraestrutura de pesquisa contribui para o aumento
da nota CAPES.
Limitações – Não foram consideradas informações de outras fontes de financiamento
devido à não obtenção dos dados de forma estruturada das respectivas agências de fomento. Assim como outras variáveis que influenciem a produção científico-acadêmica dos pesquisadores e a avaliação dos cursos de pós-graduação stricto
sensu. Os dados estão limitados às informações prestadas nos formulários de
submissão de propostas da Finep. Há também a limitação estatística para a compreensão de fenômenos complexos, que não podem ser analisados apenas com o rigor matemático. Por último, no que se refere à amostra, há a possibilidade de viés de seleção e endogenia.
Contribuições práticas – Os resultados obtidos poderão contribuir para uma reflexão
sobre futuras ações capitaneadas pela Finep e o aprimoramento da análise e financiamento a projetos de infraestrutura de pesquisa, buscando um melhor aproveitamento dos recursos em prol da CT&I.
Contribuições sociais – Ganhos de aprendizado aos policy makers, aos agentes
públicos, aos clientes da Finep, aos órgãos de controle e, em especial, à sociedade, através do controle social.
Originalidade – Pelo nosso conhecimento é o primeiro estudo que investiga se há
relação entre o financiamento à infraestrutura de pesquisa, por meio da Finep, e a produção científico-acadêmica e a qualificação dos cursos de pós-graduação stricto
sensu.
Palavras-chave: Infraestrutura de pesquisa, produção científico-acadêmica, cursos
de pós-graduação, CT-Infra, Finep.
Abstract
Purpose – To analyze the relationship between funding for research infrastructure
through Finep with CT-Infra resources and the scientific-academic production of researchers and the qualification of stricto sensu graduate courses related to supported projects.
Methodology – It is a research for descriptive and exploratory purposes. For data
collection, the database of Finep, Lattes Platform and CAPES were used. The scriptLattes tool was also used to import data from Lattes curriculum. Regarding data processing, a statistical analysis was carried out to explore the relationship between investments in research infrastructure and the evolution of the scientific-academic production of the researchers and the qualification of the stricto sensu postgraduate courses.
Findings – From the analysis of the data, regarding the scientific-academic production
of the researchers there is evidence of a positive relation with the financing to the research infrastructure through Finep. However, it is not possible to infer a causal relationship. Regarding the qualification of the stricto sensu postgraduate courses, there is evidence that support for research infrastructure contributes to the increase of the CAPES grade.
Limitations – Information from other sources of funding was not considered due to the
unavailability of data in a structured form from the respective development agencies. As well as other variables that influence the scientific-academic production of the researchers and the evaluation of the stricto sensu graduate courses. Data are limited to information provided in Finep's submission forms. There is also the statistical limitation for the understanding of complex phenomena, which cannot be analyzed only with mathematical rigor. Finally, regarding the sample, there is the possibility of selection bias and endogeny.
Practical implications – The results obtained will contribute to a reflection on future
actions led by Finep and the improvement of the analysis and financing to research infrastructure projects, seeking a better use of resources in favor of RD&I.
Social implications – Gains of learning from policy makers, public agents, Finep
clients, audit institutions and, in particular, society, through social control.
Originality – To our knowledge, it is the first study to investigate whether there is a
relationship between funding for research infrastructure through Finep and scientific-academic production and the qualification of stricto sensu graduate courses.
Key-words: Research infrastructure, scientific-academic production, post-graduate
courses, CT-Infra, Finep.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Modelo Linear ... 37
Figura 2: Modelo de Elo de Cadeia ... 39
Figura 3: Sistema Nacional de Inovação e suas perspectivas ... 41
Figura 4: Principais atores do SNCTI ... 42
Figura 5: Evolução anual da produção científico-acadêmica, por indicador, dos pesquisadores do grupo de tratamento e controle, 2001-2017 ... 85
Figura 6: Evolução anual da produção científico-acadêmica, por indicador, dos pesquisadores do grupo de tratamento – pela quantidade de editais nos quais os projetos a que pertencem foram apoiados – e controle, 2001-2017 ... 87
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Pesquisa de desempenho das principais universidades brasileiras 2011-2016 ... 32 Tabela 2: Número de grupos, linhas de pesquisa, pesquisadores e doutores no Brasil, 2000-2016 ... 44 Tabela 3: Propostas submetidas e projetos apoiados - Editais do PROINFRA 2007-2010 ... 76 Tabela 4: Correlação entre a produção científico-acadêmica do grupo de tratamento e controle nos períodos 2001-2007 e 2008-2017 ... 88 Tabela 5: Quantidade de cursos com variação da nota CAPES das 14 universidades que, simultaneamente, apresentaram cursos vinculados e não vinculados a apoio . 92 Tabela 6: Universidades com maiores variações percentuais médias da nota CAPES dos cursos vinculados e não vinculados a apoio ... 93 Tabela 7: Médias, variação e balanço das notas dos cursos vinculados a apoio das universidades com maiores somatórios de notas ... 93 Tabela 8: Médias, variação e balanço das notas dos cursos não vinculados a apoio das universidades com maiores somatórios de notas ... 94 Tabela 9: Resultados da Regressão ... 97
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Proporcionalidade entre o número de pesquisadores doutores e o número máximo de subprojetos - Editais do PROINFRA 2007-2010 ... 55 Quadro 2: Critérios de Avaliação dos Editais do PROINFRA 2007-2010 ... 56 Quadro 3: Plano de Ação em Ciência, Tecnologia e Inovação (PACTI) – Eixos
estratégicos e linhas de ação ... 62 Quadro 4: Plano de Ação em Ciência, Tecnologia e Inovação (PACTI) - Eixo
estratégico I e suas linhas de ação ... 63 Quadro 5: Quesitos e itens da Avaliação Trienal da CAPES ... 68
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1: CT-Infra - Evolução dos Pagamentos – 2002-2017 – R$ Milhões
Constantes (IGP-DI - Média Anual - Dez/2017) ... 22 Gráfico 2: Distribuição da execução financeira do FNDCT, por fonte, 2001-2017 .... 26 Gráfico 3: Dispêndio nacional em C&T (em valores de 2015) em relação ao produto interno bruto (PIB), por setor institucional, 2000-2015 ... 45 Gráfico 4: FNDCT - Evolução Orçamentária – 2004-2017 – R$ Milhões Constantes (IGP-DI - Média Anual - Dez/2017) ... 52 Gráfico 5: Recursos concedidos por Editais do CT-Infra, pelo ano de lançamento do edital, em valores nominais, 2001-2010 ... 65 Gráfico 6: Evolução dos programas de pós-graduação por conceito ... 72 Gráfico 7: Evolução dos programas de pós-graduação por região geográfica ... 72 Gráfico 8: Evolução dos programas de pós-graduação por grande área do
conhecimento ... 73 Gráfico 9: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, no período 2001-2007 ... 78 Gráfico 10: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, no período 2008-2017 ... 79 Gráfico 11: Variação da média anual da quantidade da produção
científico-acadêmica, por indicador, entre 2001-2007 e 2008-2017 ... 80 Gráfico 12: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, dos pesquisadores do grupo de tratamento no período 2001-2007 ... 81 Gráfico 13: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, dos pesquisadores do grupo de tratamento no período 2008-2017 ... 81 Gráfico 14: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, dos pesquisadores do grupo controle no período 2001-2007 ... 82 Gráfico 15: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, dos pesquisadores do grupo controle no período 2008-2017 ... 83 Gráfico 16: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, dos pesquisadores, bolsistas e não bolsistas de produtividade, no período 2001-2007 ... 84
Gráfico 17: Média anual da quantidade da produção científico-acadêmica, por
indicador, dos pesquisadores, bolsistas e não bolsistas de produtividade, no período 2008-2017 ... 84 Gráfico 18: Percentual de cursos com aumento da nota CAPES das 14
universidades que, simultaneamente, apresentaram cursos vinculados e não
vinculados a apoio ... 91 Gráfico 19: Percentual de cursos com aumento da nota CAPES de 8 universidades que, simultaneamente, apresentaram cursos vinculados e não vinculados a apoio . 92 Gráfico 20: Médias das notas CAPES dos cursos vinculados a apoio das
universidades com maiores somatórios de notas ... 94 Gráfico 21: Médias das notas CAPES dos cursos não vinculados a apoio das
LISTA DE SIGLAS
ABDI Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial ACTC Atividades Científicas e Técnicas Correlatas
CAPES Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
CD-FNDCT Conselho Diretor do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
CFE Conselho Federal de Educação
CGEE Centro Brasileiro de Estudos Estratégicos e Gestão em Ciência, Tecnologia e Inovação
CIDE Contribuição de Intervenção no Domínio Econômico
CNPq Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico CPF Cadastro de Pessoas Físicas
CT-Infra Fundo de Infraestrutura CT&I Ciência, Tecnologia e Inovação
DGP Diretório de Grupos de Pesquisa no Brasil
EMBRAPII Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial e-SIC Sistema Eletrônico do Serviço de Informação ao Cidadão FAPs Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa
Finep Financiadora de Estudos e Projetos
FNDCT Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico FS Fundos Setoriais
FVA Fundo Verde-Amarelo
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística ICT Instituição Científica, Tecnológica e de Inovação Ipea Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada LDB Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional MCT Ministério da Ciência e Tecnologia
MCTI Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação
MCTIC Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações MDIC Ministério da Indústria, Comércio Exterior e Serviços
MEC Ministério da Educação
MQO Mínimos Quadrados Ordinários NIH National Institutes of Health
NSF National Science Foundation
OCDE Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico OS Organizações Sociais
P&D Pesquisa e Desenvolvimento
PD&I Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação PIB Produto Interno Bruto
Pintec Pesquisa de Inovação Tecnológica PROINFRA Programa de apoio à infraestrutura RNP Rede Nacional de Ensino e Pesquisa
SNCTI Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação SNPG Sistema Nacional de Pós-Graduação
TCU Tribunal de Contas da União
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 17
1.1 Problema de pesquisa ... 23
1.2 Objetivos ... 23
1.3 Delimitação do estudo ... 23
1.4 Justificativa e relevância do estudo ... 24
1.5 Estrutura da dissertação ... 27
2 REFERENCIAL TEÓRICO ... 27
2.1 Conhecimento científico e tecnológico ... 27
2.2 Indicadores de Ciência, Tecnologia e Inovação ... 32
2.3 Conceitos e Modelos de Inovação ... 35
2.3.1 Modelo Linear ... 36
2.3.2 Modelo Elo de Cadeia ... 38
2.3.3 Modelo Sistêmico ... 40
2.4 O Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação ... 41
2.5 O papel da infraestrutura de pesquisa ... 46
2.6 O financiamento à infraestrutura de pesquisa ... 47
2.7 O FNDCT e os Fundos Setoriais ... 49
2.8 O CT-Infra e as Chamadas Públicas PROINFRA ... 53
2.9 Políticas de Ciência, Tecnologia e Inovação nos anos 2000 ... 57
2.10 O PACTI ... 61
2.11 O Sistema Nacional de Pós-Graduação e a Avaliação da CAPES ... 65
3 METODOLOGIA ... 73
3.1 Tipo de pesquisa ... 73
3.2 Coleta e tratamento de dados ... 74
4 ANÁLISE DOS DADOS E RESULTADOS DA PESQUISA ... 76
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 98
5.1 Limitações do estudo ... 100
5.2 Sugestões para futuras pesquisas e a Finep ... 101
REFERÊNCIAS ... 104
ANEXOS ... 115
ANEXO A - EDITAIS DO PROINFRA 2007 A 2010 ... 115
1 INTRODUÇÃO
Ciência, tecnologia e inovação (CT&I) são componentes essenciais para o crescimento e competitividade de empresas, indústrias e países (VIOTTI; MACEDO, 2003). A compreensão e o monitoramento dos processos de produção de conhecimento científico e tecnológico e de seus determinantes são uma obrigação que se coloca aos gestores públicos e à sociedade em geral.
Diversas e aceleradas transformações tecnológicas marcaram o esgotamento da sociedade industrial e a introdução de uma sociedade baseada no conhecimento (CASTELLS, 1999). Atualmente, assiste-se a um maior grau de complexidade de problemas científicos e tecnológicos perante o qual o processo inovativo depende cada vez mais de atividades de ciência e tecnologia (C&T) e de pesquisa e desenvolvimento (P&D) conforme destaca Vilha (2013).
O papel tradicional das universidades, até o século XIX, era unicamente o de ensinar (ETZKOWITZ, 1998, 2002, 2003). A Primeira Revolução Acadêmica incorporou a pesquisa como uma função acadêmica ao lado do ensino. Já a Segunda Revolução Acadêmica, após a segunda guerra mundial, incorporou o desenvolvimento econômico e social como parte de sua missão (ETZKOWITZ, 1998, 2002, 2003).
Outra referência importante sobre o processo de mudança na produção de conhecimento é o conceito exposto por Gibbons et al. (1994). O “Modo 1” de produção do conhecimento é regido pela dinâmica interna das instituições acadêmicas e dos limites disciplinares e da pesquisa. Nas sociedades contemporâneas, esse modo tradicional dá forma ao “Modo 2”, caracterizado pelo contexto da aplicação do conhecimento, produzido dentro de uma estrutura mais ampla e transdisciplinar. Esse é associado a ideia de que as instituições de pesquisa acadêmica devem considerar diversos aspectos relacionados à solução de problemas intrínsecos aos mercados ou à sociedade introduzindo a ideia de conhecimento socialmente relevante.
A importância da pesquisa básica dentro das economias e do processo de inovação foi descrito inicialmente pelo relatório de Vannevar Bush (1945), para o sistema de P&D norte-americano no pós-1945, e posteriormente absorvido pela estrutura conceitual do modelo linear de inovação (STOKES, 1997).
Sábato e Botana (1968), por sua vez, defenderam a importância do desenvolvimento da pesquisa científico-tecnológica para o desenvolvimento econômico e social dos países, em especial os menos desenvolvidos, através de um modelo conhecido como “Triângulo de Sábato”. O triângulo representa graficamente a ação múltipla e coordenada de três elementos fundamentais ao desenvolvimento das sociedades contemporâneas: o governo, a estrutura produtiva (empresas) e a infraestrutura científica e tecnológica (universidades e institutos de pesquisa).
Outra estrutura conceitual sobre o papel das universidades nos sistemas de inovação, é a Hélice Tríplice de Etzkowitz e Leydesdorff (2000), inspirada no Triângulo de Sábato, que defende a importância da interação universidade-governo-empresa para o crescimento econômico e o desenvolvimento social baseados no conhecimento. Cada um dos três agentes independentes interage com os demais através de fluxos de conhecimento existentes entre eles nos quais as universidades incorporam novas funções e se colocam como instituições centrais e promotoras das relações entre o setor produtivo e o governo.
Mowery e Sampat (2005) corroboram a reconceitualização das universidades como importantes atores institucionais dos sistemas nacionais e regionais de inovação:
Rather than “ivory towers” devoted to the pursuit of knowledge for its own sake, a growing number of industrial-economy and developing-economy governments seek to use universities as instruments for knowledge-based economic development and change. (MOWERY; SAMPAT, 2005, p.2).
As universidades são a base institucional de apoio ao aprendizado científico e tecnológico e, além disso, passaram a ser cruciais para a evolução de alguns setores industriais dado o novo papel da informação e do conhecimento nas economias e no processo produtivo (RAPINI, 2007).
Mazzucato (2014) defende o papel proativo e investidor do Estado, cumprindo uma função de empreendedor arcando com riscos que o setor privado não estaria disposto a assumir. O Estado se apresenta como um catalisador e não apenas como um facilitador do processo de inovação nas economias do conhecimento.
É o Estado protagonista de políticas públicas com ambições visionárias de tornar o desenvolvimento de um país mais inteligente, inclusivo e sustentável. Mazzucato e Penna (2015) ressaltam que em um período em que as grandes
economias ainda se recuperam dos abalos das crises recentes e lutam para enfrentar os grandes desafios sociais de nosso tempo (mudança climática, crise do envelhecimento, desemprego juvenil), a ênfase está na necessidade de políticas públicas voltadas ao crescimento econômico de longo prazo através de investimentos "orientados para a missão" do passado, como os que levaram o homem à Lua e que foram capazes de direcionar investimentos para áreas transformacionais. Ao lidar com essas missões, as agências do setor público podem liderar o caminho, investindo não apenas nas áreas clássicas do "bem público", como a pesquisa básica, mas também ao longo de toda a cadeia de inovação (pesquisa básica, pesquisa aplicada, financiamento em estágio inicial de empresas) e definindo corajosamente novas direções de alto risco.
Apesar das recentes estruturas conceituais, defendendo a nova relação das universidades com outros atores do sistema de inovação, a maior aproximação entre eles depende do panorama institucional e político dos países.
Entre a década de 50 e 70, o Estado Brasileiro adotou uma forte proteção ao mercado interno e incentivo à substituição de importações, o que propiciou o início de uma base institucional para o desenvolvimento científico e tecnológico, com a criação da CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior), do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), da Finep (Financiadora de Estudos e Projetos) e do FNDCT (Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico).
A capacidade de um país gerar riqueza está diretamente relacionada com sua capacidade de transformar ciência e tecnologia em inovação. Na abordagem de sistema nacional de inovação, três atores são os principais responsáveis pela geração de inovações: universidades e instituições de pesquisa; empresas e governo. Parte substantiva desse sistema é a própria infraestrutura de pesquisa científica e tecnológica.
O reconhecimento dessa importância tem levado diversos autores a estudar as contribuições da infraestrutura das universidades e instituições de pesquisa:
Nesse sentido, não existe processo de inovação que possa prescindir de uma infraestrutura laboratorial capaz de realizar desde a pesquisa básica até o desenvolvimento e a engenharia de produtos e processos, bem como os ensaios e os testes necessários. Países com um sistema de inovação sofisticado possuem uma base científica desenvolvida e instituições capazes
tanto de criar conhecimento de fronteira quanto realizar o desenvolvimento de novos produtos e processos. (DE NEGRI, 2017, p.26).
O conjunto de atores e políticas do sistema brasileiro de inovação é bem amplo, abrangendo desde universidades, centros de pesquisa, empresas até órgãos estaduais e federais. E das principais políticas ressalta-se a atuação do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FNDCT) e seus Fundos Setoriais (FS) e da Finep, vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações1 (MCTIC).
Segundo Bastos (2012), um marco importante foi a criação dos fundos setoriais de ciência e tecnologia, na transição da década de 1990 e 2000. A criação dos fundos tinha a expectativa de modificar o panorama de financiamento de C&T no Brasil assim como o relacionamento do então Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT) e suas agências de fomento (Finep e CNPq) com os demais órgãos setoriais do governo (PACHECO, 2007b).
O trabalho de Bush (1945) já afirmava a importância da pesquisa básica como o motor do progresso tecnológico e das universidades e institutos de pesquisa como provedoras tanto de conhecimento científico quanto de pesquisadores treinados. Assim como, ressaltava que universidades e institutos de pesquisa deveriam atender às crescentes demandas da indústria e do governo por novos conhecimentos e que a pesquisa básica deveria ser fortalecida pelo uso de fundos públicos.
Um dos maiores desafios colocados ao Brasil esteve na dificuldade da aproximação entre o ambiente acadêmico e o produtivo. A inexistência de políticas industriais que dialogassem com a política de C&T foi um traço marcante no cenário do país, que tomado por questões de natureza macroeconômica, não vislumbrava uma agenda que contemplasse uma construção de política explícita para CT&I.
Já para Suzigan e Albuquerque (2008) outra causa para a fragilidade nessa aproximação no Brasil encontra-se no caráter tardio da criação das universidades e instituições de pesquisa assim como da industrialização brasileira.
Na década de 2000, o Estado Brasileiro experimentou uma mudança em sua agenda de política científica e tecnológica, por meio da instituição de um novo marco legal e da definição de novos instrumentos de fomento à inovação (BASTOS, 2012).
1 O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) foi transformado em MCTIC através da Lei nº 13.341, de 29 de setembro de 2016, incorporando competências do extinto Ministério das Comunicações.
O setor de C&T brasileiro passou por uma transformação através de políticas mais voltadas para a inovação tecnológica.
Tal inflexão foi corroborada pelos programas que foram lançados desde então, como a Política Industrial, Tecnológica e de Comércio Exterior - PITCE (2004-2007), a Política de Desenvolvimento Produtivo - PDP (2008-2011) e o Plano Brasil Maior - PBM (2011-2014). Já na esfera de CT&I, a nova ênfase veio sob o Plano de Ação em Ciência, Tecnologia e Inovação - PACTI (2007-2010), a Estratégia Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação - ENCTI (2012-2015) e a ENCTI2 (2016-2022). No campo legal, cabe mencionar a Lei de Inovação (Lei nº 10.973, de 02 de dezembro de 2004) e a Lei do Bem (Lei nº 11.196, de 21 de novembro de 2005).
Na interpretação de Erber (2010), a temática de inovação reassumiu um papel relevante devido à:
• Transformação tecnológica que ocorreu no mundo em diversos setores tais como as tecnologias de informação e comunicação (TIC), biotecnologia e nanotecnologia;
• Legitimidade acadêmica, através da convergência entre economistas de diferentes percepções teóricas sobre a importância da inovação;
• Legitimidade política, através da superação dos problemas enfrentados pela economia brasileira nos anos 1990 e o lançamento em especial da PITCE; e
• Disponibilidade de novos dados sobre a inovação no Brasil a partir da Pesquisa de Inovação Tecnológica3 (Pintec) realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).
Contudo Kickinger e Almeida (2010) destacam que mesmo com a referida onda de inovação, o Brasil teria que avançar bastante nas atividades de P&D para se equipar ao desenvolvimento econômico apresentado por países da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE).
2 O MCTIC relançou, em março de 2017, a Estratégia Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação com período até 2022. A Estratégia originalmente lançada em maio de 2016 apresentava o horizonte de 2016-2019.
3 A Pintec é uma pesquisa efetuada a cada três anos - englobando os setores da indústria, serviços, eletricidade e gás – para a elaboração de indicadores nacionais sobre as atividades de inovação realizadas pelas empresas brasileiras.
Nesse contexto, cabe ressaltar que um dos requisitos críticos para a produção de conhecimento e desenvolvimento científico e tecnológico é a disponibilidade de um parque de pesquisa vasto e atualizado (DE NEGRI; CAVALCANTE; ALVES, 2013).
Segundo Mazzoleni e Nelson (2007), o desenvolvimento de uma infraestrutura de pesquisa deve ser um objetivo central da política, apelando para uma apreciação cuidadosa do seu papel no contexto do desenvolvimento do sistema nacional de inovação de um país.
Nos últimos anos, conforme ressaltado na ENCTI 2016-2022 (BRASIL, 2016), volumosos investimentos foram realizados na modernização da infraestrutura laboratorial já existente ou na aquisição de novas infraestruturas seja de universidades e institutos públicos de pesquisa.
O fomento à pesquisa científica e ao desenvolvimento de projetos de manutenção, atualização e modernização da infraestrutura de pesquisa ocorreu através de apoios financeiros de agências como a Finep, na qualidade de secretaria executiva do FNDCT (BRASIL, 2016).
De Negri, Cavalcante e Alves (2013) complementam tal afirmação ao destacar que os investimentos realizados cresceram substancialmente com os recursos dos fundos setoriais e em especial do Fundo de Infraestrutura (CT-Infra).
Conforme pode ser visto no gráfico 1, os investimentos realizados pelo CT-Infra, ao longo das duas décadas, representam uma gama considerável de recursos financeiros, em especial nos anos de 2007 a 2010.
Gráfico 1: CT-Infra - Evolução dos Pagamentos – 2002-2017 – R$ Milhões Constantes (IGP-DI - Média Anual - Dez/2017)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados da Área de Planejamento da Finep
0 100 200 300 400 500 600 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
1.1 Problema de pesquisa
Diante do exposto acima, a presente pesquisa se propõe a investigar se há relação entre o financiamento à infraestrutura de pesquisa, por meio da Finep, e a produção científico-acadêmica dos pesquisadores e a qualificação dos cursos de pós-graduação stricto sensu.
1.2 Objetivos
O objetivo geral do estudo é analisar a relação entre o financiamento à infraestrutura de pesquisa, por meio da Finep com recursos do CT-Infra, e a produção científico-acadêmica dos pesquisadores e a qualificação dos cursos de pós-graduação stricto sensu relacionados aos projetos apoiados.
De forma a alcançar o objetivo geral, foram estabelecidos dois objetivos específicos:
• Identificar e descrever a evolução da produção científico-acadêmica dos pesquisadores beneficiários da infraestrutura contemplada; e
• Identificar e descrever a evolução dos cursos de pós-graduação stricto sensu vinculados à infraestrutura contemplada.
1.3 Delimitação do estudo
A pesquisa terá como objeto os pesquisadores e cursos de pós-graduação
stricto sensu relacionados aos projetos apoiados, mais especificamente através dos
editais do PROINFRA 2007-2010, tendo em vista a política pública traduzida no Plano de Ação em Ciência, Tecnologia e Inovação.
Para tanto, a dissertação trabalhará com duas dimensões:
• Produção científico-acadêmica dos pesquisadores através da análise de indicadores tais como produções bibliográficas, orientações e supervisões acadêmicas; e
• Qualificação dos cursos de pós-graduação stricto sensu através da análise da Nota CAPES.
Cabe destacar que o estudo não se propõe a avaliar resultados e impactos tampouco investigar relações de causalidade. Não serão alvo de análise o apoio de outras agências de fomento e outras variáveis que influenciem a produção científico-acadêmica dos pesquisadores e a avaliação dos cursos de pós-graduação
stricto-sensu.
A delimitação refere-se às fronteiras estabelecidas para o estudo, uma vez que a realidade é, por um lado, extremamente complexa, e, por outro, histórica, tratando-se apenas de parte dessa realidade (VERGARA, 2014). Nesta distratando-sertação, a maior dificuldade esteve na disponibilidade de informações sistematizadas e atualizadas, o que levou ao recorte escolhido para o estudo.
1.4 Justificativa e relevância do estudo
Viotti (2003) defende a necessidade de mensuração de ciência, tecnologia e inovação através de indicadores de CT&I para a melhor compreensão e monitoramento dos processos de produção e difusão de conhecimentos científicos, tecnologias e inovações assim como para a avaliação de ações públicas cujo objetivo seja desenvolver CT&I.
O financiamento à infraestrutura física de pesquisa no Brasil representa objeto pouco frequente de análises sobre o sistema de CT&I, em certa medida, devido às poucas informações sistematizadas e atualizadas relacionadas à infraestrutura disponível (DE NEGRI; CAVALCANTE E ALVES, 2013). De Negri e Squeff (2016) destacam ainda que a lacuna desses dados é uma das dificuldades tanto para o processo de avaliação do CT-Infra quanto para sua formulação e planejamento.
Os resultados obtidos na presente pesquisa poderão contribuir para uma reflexão sobre futuras ações capitaneadas pela Finep, dado o papel do seu financiamento no atual momento de escassez de recursos públicos no país.
A partir de discussões sobre o tema do estudo, podem surgir novos caminhos para aprimoramento da análise e do financiamento a projetos de infraestrutura de pesquisa e com isso um melhor aproveitamento dos recursos em prol da CT&I.
Ademais, o estudo teve como motivação implícita a necessidade de avaliação dos resultados sobre as operações que envolvam recursos do FNDCT estabelecida pela regulamentação recente do Fundo.
A Lei nº 11.540, de 12 de novembro de 2007, alterou o marco legal do FNDCT ampliando seu objetivo para financiar a inovação e o desenvolvimento científico e tecnológico com vistas a promover o desenvolvimento econômico e social do país. Foi estabelecido também o modelo de gestão do Fundo e sua administração através de um Conselho Diretor. Na Lei está prevista a avaliação dos resultados dos recursos aplicados pelo FNDCT bem como a disponibilização de informações para a realização de avaliação periódica de impacto e efetividade das políticas empreendidas.Coube ao Decreto nº 6.938, de 13 de agosto de 2009, regulamentar o FNDCT.
O Tribunal de Contas da União (TCU) através do Acórdão nº 3.4404, de 12 de dezembro de 2013, exigiu que os agentes operadores5 do FNDCT desenvolvessem seus processos sistemáticos de avaliação de resultados e impactos.
Conforme Finep (2015), para atendimento às determinações do Acórdão do TCU, foi solicitado ao Centro Brasileiro de Estudos Estratégicos e Gestão em Ciência, Tecnologia e Inovação6 (CGEE) a apresentação de uma proposta metodológica de avaliação de resultados e impactos destinando-se à uma visão global das atividades do FNDCT.
A versão final da proposta foi entregue no fim de 2014 ao então Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e debatida por representantes do Ministério, da Finep, do CNPq e do CGEE.
O Conselho Diretor do FNDCT, aprovou, através da Resolução CD-FNDCT nº 47, de 02 de dezembro de 2015, o Modelo de Avaliação do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ou Modelo Integrado de Avaliação Global do FNDCT.
A Finep não possui um ciclo completo de avaliação de resultados e impactos. A utilização dos recursos pela Financiadora ocorre através de Chamadas Públicas, Cartas-Convites e Encomendas, onde se verifica o enquadramento nos instrumentos
4 Disponível em: <https://contas.tcu.gov.br/pesquisaJurisprudencia/#/detalhamento/11/%252a/NUMACORDAO%253A3 440%2520ANOACORDAO%253A2013%2520COLEGIADO%253A%2522Plen%25C3%25A1rio%252 2/DTRELEVANCIA%2520desc%252C%2520NUMACORDAOINT%2520desc/false/1/false>. Acesso em: 10 mar. 2018.
5 Instituições que executam os recursos do FNDCT, a exemplo da Finep e do CNPq.
6 Organização Social vinculada ao Ministério cuja missão é subsidiar processos de tomada de
decisão em temas relacionados à CT&I, por meio de estudos em prospecção e avaliação estratégica. 7 Disponível em: <https://www.jusbrasil.com.br/diarios/105612529/dou-secao-1-03-12-2015-pg-7>. Acesso em: 10 mar. 2018.
de fomento e o mérito dos projetos apresentados dada a fonte de recurso disponibilizada.
Embora até o momento a Finep não tenha realizado uma avaliação de resultados e impactos considerando o FNDCT como um todo, avaliações independentes – não necessariamente de resultados e impactos - vêm sendo realizadas por autores, tais como: Gomes et al. (2015); Kannebley Júnior, Carolo e De Negri (2013); e Póvoa (2011).
Essas avaliações independentes combinadas com um sistema completo de avaliação de resultados e impactos podem trazer ganhos de aprendizado aos policy
makers, aos agentes públicos, aos clientes da Finep, aos órgãos de controle e em
especial à sociedade, através do controle social.
A complexidade de um processo de avaliação global de resultados e impactos decorre da diversidade de instrumentos de fomento, multiplicidade de clientes, assim como da definição de variáveis, indicadores e meios de verificação em diferentes momentos no tempo.
Embora o estudo não englobe o FNDCT como um todo, o CT-Infra representa uma das fontes que mais contemplou projetos, em valor, constituindo importante parcela de recursos para a implantação e consolidação da pesquisa e da pós-graduação nas universidades brasileiras, conforme distribuição percentual observada no gráfico 2.
Gráfico 2: Distribuição da execução financeira do FNDCT, por fonte, 2001-2017
Fonte: Elaboração própria a partir de dados da Área de Planejamento da Finep AÇÕES TRANSVERSAIS -28,63% CT-INFRA - 20,31% SUBVENÇÃO ECONÔMICA - 14,28% VERDEAMARELO -8,03% CT-PETRO - 6,46% CT-SAÚDE - 4,03% CT-ENERG - 3,86% CT-AGRO - 3,09% CT-HIDRO - 2,28% CT-INFO - 2,01% CTAERO -1,50% Demais Fundos -5,53%
Assim sendo, esta dissertação revela-se em um esforço de análise acerca de indícios ou evidências da contribuição do financiamento à infraestrutura de pesquisa, com recursos do CT-Infra, tendo em vista os poucos trabalhos acadêmicos sobre a temática somado à ausência de um processo vigente de avaliação de resultados e impactos na Finep.
1.5 Estrutura da dissertação
A dissertação foi organizada em cinco capítulos, além da presente introdução. O segundo capítulo apresenta a fundamentação teórica que norteia o estudo e o terceiro aborda os aspectos metodológicos escolhidos. Por sua vez, o quarto contempla a análise dos dados e resultados da pesquisa. E, no último capítulo, são apresentadas as considerações finais, limitações do estudo bem como sugestões futuras.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
No presente capítulo será apresentado o referencial teórico relacionado ao tema do estudo, bem como: conhecimento científico e tecnológico; indicadores de CT&I; modelos de inovação; infraestrutura de pesquisa; FNDCT; CT-Infra; políticas de CT&I recentes; PACTI e avaliação da CAPES.
2.1 Conhecimento científico e tecnológico
A geração de conhecimento passou por transformações durante a revolução ocorrida no final do século XX, especificamente entre os anos 1970 e 1990, conhecida como revolução da tecnologia da informação (CASTELLS, 1999).
Essa revolução caracterizou-se pela aplicação dos conhecimentos e informações em processos de tentativa e erro - em ciclos de retroalimentação cumulativos entre as descobertas e seus usos - em ambientes que exigiam a concentração de centros de pesquisa, instituições de educação superior e empresas de tecnologia. As transformações ocorridas marcavam o início de uma nova era com a passagem para uma nova sociedade marcada pelo conhecimento em torno de redes
globais de informação cujo acesso ao know-how tecnológico torna-se essencial para a produtividade e competitividade das economias.
Enquanto indústria e governo representaram as principais instituições na sociedade industrial, no panorama pós-industrial universidade, indústria e governo constituem a chave institucional nas sociedades do conhecimento (ETZKOWITZ; KLOFSTEN, 2005).
As atividades econômicas, sociais e culturais passaram a depender de um expressivo volume de conhecimento e informação. Conforme destaca Schwartzman (2008), a economia do conhecimento apoia-se no desenvolvimento de produtos sofisticados, intensivos em conhecimentos, e na progressiva concorrência entre países e organizações multinacionais, com base em sua competência científica e tecnológica.
Em uma reflexão histórica sobre o desenvolvimento da pesquisa científica e tecnológica cabe destacar que a produção e aplicação de conhecimento e pesquisa foram transformados em novos paradigmas nos últimos tempos através de novos conceitos e definições a exemplo do Modo de Produção (GIBBONS ET AL., 1994) e do Sistema Nacional de Inovação (LUNDVALL, 1992).
Gibbons et al. (1994), na obra “The New Production of Knowledge: The
Dynamics of Science and Research in Contemporary Societies”, exploraram as
mudanças na forma como o conhecimento é produzido argumentando que um novo modo de produção de conhecimento substituiria ou reformaria radicalmente instituições, disciplinas, práticas e políticas estabelecidas. A noção de produção de conhecimento "Modo 2" foi introduzida em contraste ao "Modo 1" baseado no discurso acadêmico tradicional. O conhecimento do "Modo 2" é gerado dentro de um contexto de aplicação mais focado em problemas, diferentemente do processo pelo qual a ciência "pura" gerada em ambientes teóricos é aplicada.
A noção de universidade como lócus da ciência “pura”, durante muitos anos, foi mantida devido à forma como o governo norte-americano conduziu o financiamento da pesquisa básica no interior das universidades no período pós-segunda guerra, muito similar à concepção do “Modo 1” de produção de conhecimento de Gibbons.
Stokes (1997) ressaltou os ganhos de competitividade que uma nação poderia ter ao colher os frutos da pesquisa básica baseado nas premissas de Bush (1945)
sobre o relacionamento entre ciência fundamental e inovação tecnológica através dos processos de transferência de tecnologia.
Conforme ressaltado por Schwartzman (2008), por tradição as funções de ensino e pesquisa existiam nas instituições de educação superior de forma separada e a integração dessas funções constituiu um fenômeno das sociedades modernas:
As instituições de educação superior sempre desempenharam papéis importantes em cultivar conhecimento e colocá-lo em benefício da sociedade. Em épocas e sociedades diferentes, estas atividades de produção de conhecimento englobaram desde a educação tradicional nas profissões liberais até o desenvolvimento de pesquisa avançada nas ciências básicas e suas aplicações. (SCHWARTZMAN, 2008,p.21).
A Constituição Federal do Brasil de 1988, em seu artigo 218, descreve a importância da pesquisa científica básica e tecnológica para o Estado e que a mesma deve receber tratamento prioritário tendo em vista o bem público e o progresso da ciência, tecnologia e inovação para o país (BRASIL,1988).
Os trabalhos seminais de Arrow (1962) e Nelson (1959) defendem os gastos públicos com pesquisa básica através de conceitos e razões econômicas, como as externalidades decorrentes dos resultados da pesquisa, muitas vezes incertos e imprevisíveis. Os argumentos dos autores justificam a proposição de políticas públicas focadas nas universidades como lócus mais propício para a realização de pesquisa básica frente ao estímulo de rápida difusão dos resultados de pesquisa.
Rapini, Oliveira e Caliari (2016) afirmam que a pesquisa básica tem características de risco, indivisibilidade e difícil apropriabilidade, gerando um subinvestimento por parte da firma. Assim, ao constatar que existem falhas de mercado – e dada a natureza de bem público que a pesquisa básica apresenta - é compreensível a ideia-força do financiamento público. “Como o progresso técnico é considerado elemento importante para o desenvolvimento econômico, promovê-lo tornou-se um raciocínio articulado de apoio público à pesquisa universitária.” (RAPINI; OLIVEIRA; CALIARI, 2016, p.222).
A ENCTI 2016-2022 (BRASIL, 2016) traz um panorama geral do Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (SNCTI) e seus principais atores, fornecendo uma orientação estratégica para a implementação de políticas públicas para a expansão, consolidação e integração do SNCTI.
• A promoção da pesquisa científica básica e tecnológica; • A modernização e ampliação da infraestrutura de CT&I;
• A ampliação do financiamento para o desenvolvimento da CT&I; • A formação, atração e fixação de recursos humanos; e
• A promoção da inovação tecnológica nas empresas.
O documento afirma que a pesquisa científica é o pilar para a geração de conhecimento e o arcabouço teórico para a geração da tecnologia que permite a produção de novos produtos e/ou processos inovadores, constituindo-se assim em estratégia perseguida pelos países desenvolvidos afetados pela crise econômica de 2008:
Os investimentos em pesquisa básica são cruciais não só para geração de conhecimento, como também para atender às necessidades da sociedade. Essa estratégia tem sido usada por países desenvolvidos afetados pela crise econômica iniciada em 2008, como os integrantes da OCDE, já que a geração de conhecimento por meio da ciência e sua apropriação pela sociedade são vitais para o desenvolvimento dos países. (BRASIL, 2016, p.74).
Embora cada pilar apresente suas ações prioritárias que visam contribuir para o fortalecimento da CT&I, cabe tecer considerações acerca da relação compreendida entre os dois primeiros pilares, que tratam da promoção da pesquisa científica básica e tecnológica e da modernização e ampliação da infraestrutura de CT&I, conforme podemos observar:
A realização da pesquisa científica e tecnológica de excelência depende de uma infraestrutura de pesquisa moderna e atualizada que forneça aos pesquisadores, engenheiros e tecnólogos os meios necessários para a realização de investigações de alto nível em seus respectivos campos de atuação. A infraestrutura de pesquisa (instalações físicas, laboratórios, equipamentos e recursos) é fundamental não apenas para a produção de conhecimento novo, mas também para a formação de recursos humanos, para a prestação de serviços técnico-científicos e para o desenvolvimento de novos processos, produtos e serviços. (BRASIL, 2016, p.76)
Velho (2007) entende que o sistema de ensino superior apresenta duas importantes contribuições para a inovação tecnológica, a saber:
• A produção de pesquisas, cujos resultados podem ser diretamente apropriados pelas empresas no curso do processo inovativo; e
• A utilização pelas empresas de instrumentos e técnicas de pesquisa, desenvolvidas nas universidades, para desenhar e testar sistemas tecnológicos.
Ressalta-se que as universidades contribuem formando profissionais e pesquisadores qualificados que, ao serem contratados por empresas, carregam conhecimento científico recente e habilidades adequadas para resolver problemas complexos e desenvolver ideias de forma inovadora (LUNDVALL, 2002; PAVITT, 1998; VELHO, 2007).
Pavitt (1998) chama atenção para a importância da pesquisa básica financiada com fundos públicos, que favoreceria e estimularia o desenvolvimento de campos científicos relacionados e aplicados às fronteiras tecnológicas em setores industriais previamente escolhidos. Para esse autor, essa decisão explica o desenvolvimento econômico de países com experiências exitosas de catching-up no objetivo da concepção da política de inovação:
The aim of policy should be to create a broad and productive science base, closely linked to higher (and particularly post-graduate) education, and looking outward both to applications and to developments in other parts of the world. (PAVITT, 1998, p.803).
Essa produção de conhecimento científico e tecnológico é realizada em sua maioria nas universidades, substancialmente nos programas de pós-graduação (BALBACHEVSKY, 2005) que, conforme será visto posteriormente, são avaliados pela CAPES.
Em relatório recente publicado pela Clarivate Analytics8 para a CAPES sobre o desempenho, em um contexto global, da pesquisa brasileira publicada na Web of
Science9, entre 2011 e 2016, verifica-se que a produção de conhecimento no Brasil
se dá majoritariamente nas universidades públicas, conforme Tabela 1.
8 Empresa que apresenta um grupo de serviços baseados em assinatura (como Web of Science,
Derwent World Patents Index e outros) para análises de pesquisa científica e acadêmica, patentes,
normas regulatórias e gerenciamento de propriedade intelectual.
9Base de dados de artigos científicos multidisciplinares de um amplo conjunto de revistas que representa um meio de acesso a grande parte da literatura científica publicada internacionalmente.
Tabela 1: Pesquisa de desempenho das principais universidades brasileiras 2011-2016
Fonte: Adaptado de “Research in Brazil, a report for CAPES by Clarivate Analytics” (Cross, Thomson & Sinclair, 2017). Disponível em: <
https://www.capes.gov.br/images/stories/download/diversos/17012018-CAPES-InCitesReport-Final.pdf>. Acesso em: 10 mai. 2018.
Percebe-se assim que as novas condições e contorno de produção de conhecimento, no contexto da sociedade do conhecimento, exigem reflexões contínuas sobre o desempenho do sistema nacional de pós-graduação brasileiro e da produtividade científica e acadêmica dos nossos pesquisadores, sem antes levar a uma revisão sobre os indicadores de ciência, tecnologia e inovação, a ser desenvolvida na próxima seção.
2.2 Indicadores de Ciência, Tecnologia e Inovação
Em paralelo à expansão da ciência e da tecnologia nas últimas décadas, surgiu a necessidade de se avaliar o desenvolvimento alcançado pelas disciplinas do conhecimento. A utilização de métricas acerca da produtividade das instituições de ensino e pesquisa e de seus pesquisadores poderia ajudar na identificação das instituições e áreas do conhecimento com maior potencial e na definição de prioridades quando da alocação de recursos públicos.
Segundo Lundvall e Borrás (2005), com o crescimento das políticas e programas de ciência, tecnologia e inovação, as autoridades públicas estão cada vez mais interessadas em avaliar os resultados e impactos do gasto público nessas áreas.
A avaliação deve ser considerada como um elemento do ciclo de política
Universidade de São Paulo 54.108 1,06 7,96 0,83 35,83
Universidade Estadual Paulista 20.023 0,69 6,10 0,30 27,77
Universidade Estadual de Campinas 17.279 1,22 8,35 1,11 30,57
Universidade Federal do Rio de Janeiro 16.203 1,11 8,18 1,85 38,70
Universidade Federal do Rio Grande do Sul 14.611 0,86 6,76 0,98 30,39
Universidade Federal de Minas Gerais 13.294 0,67 6,24 0,90 31,22
Universidade Federal de São Paulo 10.667 1,05 6,15 1,24 28,78
Universidade Federal do Paraná 8.233 0,44 5,31 0,84 27,45
Universidade Federal de Santa Catarina 7.908 0,66 6,79 1,09 32,41
Universidade do Estado do Rio de Janeiro 6.433 1,45 8,98 1,04 39,33
Universidade Federal de Pernambuco 6.420 0,48 5,51 0,76 30,51
Universidade Federal de Viçosa 6.373 0,56 4,33 0,60 20,76
Universidade de Brasília 6.218 1,13 6,10 0,77 33,07
Universidade Federal de São Carlos 5.794 0,50 6,28 0,62 29,19
Universidade Federal Santa Maria 5.750 0,24 4,96 0,45 18,89
Universidade Federal do Ceará 5.621 0,75 6,12 0,66 29,41
Universidade Federal Fluminense 5.441 0,70 5,99 1,43 30,42
Universidade Federal de Goiás 4.217 0,81 5,90 0,88 23,33
Universidade Federal da Bahia 4.198 0,88 6,77 0,69 31,23
Universidade Estadual de Maringá 4.067 0,44 4,50 0,59 18,83
% Colaboração Internacional Universidade Artigos de pesquisa (Web of Science) % de artigos no Top 1% dos artigos mais citados % de artigos no Top 10% dos artigos mais citados % Colaboração da Indústria
pública, isto é, quando as administrações públicas tentam elaborar conclusões e lições do desempenho passado para se tornarem melhores no futuro (SOUZA, 2006). Existem tantas metodologias de avaliação quanto avaliadores e tantos estilos de políticas quanto administrações públicas.
Indicadores de CT&I envolvem uma grande variedade de fonte de informações e têm como objetivo a mensuração das diversas dimensões das atividades de CT&I desde seus insumos até seus resultados e impactos (VIOTTI, 2003).
Segundo Viotti (2003) há três razões para a utilização de indicadores de CT&I: a científica, a política e a pragmática. A primeira está relacionada ao conhecimento da natureza e dos fatores determinantes dos processos de produção, difusão e utilização dos conhecimentos de CT&I. A segunda razão está relacionada com a utilização dos indicadores para subsidiar a formulação, acompanhamento e avaliação de políticas públicas. A terceira refere-se à utilização de indicadores para informação sobre as estratégias tecnológicas de empresas e o comportamento das instituições em relação a temas de CT&I.
Agentes e stakeholders envolvidos no sistema nacional de inovação podem acompanhar e avaliar, através de tais métricas, as ações e políticas públicas cujo objetivo seja desenvolver a ciência, a tecnologia e a inovação do país.
Em 1963, especialistas da OCDE se reuniram para discutir uma metodologia e indicadores, para entender e acompanhar atividades de P&D, originando a primeira versão do Manual de Frascati que daria sequência a uma série de publicações da OCDE, conhecida como a “Família Frascati”. O Manual abordava a medição dos recursos humanos e financeiros relacionados às atividades de P&D nas empresas, instituições e países (OCDE, 2013).
Cada versão do Manual de Frascati e das outras publicações da OCDE constituiu um avanço em direção a uma gestão pragmática do processo de inovação, reforçando a importância dos diversos aspectos relacionados às atividades de pesquisa, desenvolvimento e inovação.
O Manual de Frascati sofreu revisões ao longo dos anos e a OCDE lançou, no início da década de 1990, a primeira edição do Manual de Oslo com uma proposta de diretrizes para coleta e interpretação de dados sobre inovação tecnológica. A primeira tradução do manual para o português foi produzida e divulgada pela Finep em 2004 (OCDE, 2004).
A Família Frascati compreende também manuais sobre indicadores de patentes (Manual de Patentes), recursos humanos dedicados à C&T (Manual Canberra) e balanço de pagamentos tecnológicos (OCDE, 2004). Todos esses esforços de desenvolvimento de indicadores trouxeram subsídios para a formulação de políticas públicas, estratégias de empresas privadas e comparações internacionais entre países.
Cassiolato e Stallivieri (2010) identificam três gerações de indicadores de CT&I, que guardam relações diretas com os modelos de inovação propostos na seção 2.3. A origem dos indicadores de CT&I, conhecida como a primeira geração, esteve relacionada às dimensões de input (atividades de P&D) e output (publicações científicas e patentes) baseada na concepção de inovação como um modelo linear.
Os indicadores de segunda geração surgiram à luz do modelo proposto por Kline e Rosenberg (1986) - na crítica ao modelo linear de inovação - no qual a inovação resultaria de um processo de interação entre as oportunidades de mercado e a base de conhecimentos e capacitações da firma.
Já a abordagem de sistemas nacionais de inovação introduziu uma terceira geração de indicadores buscando caracterizar a inovação como um processo mais complexo e amplo, influenciado por fatores organizacionais, institucionais e econômicos.
Velho (2001) ressalta a importância do planejamento, acompanhamento e avaliação das atividades de C&T e considera que os indicadores tradicionais, que compreendem aqueles da primeira geração, podem sugerir orientações importantes para a política de CT&I.
Já Milbergs e Vonortas (2004) tipificam os indicadores de CT&I em quatro gerações tornando-se progressivamente mais complexos e significativos. A primeira geração refletiu uma concepção linear de inovação focada em insumos como investimentos em P&D e gastos com educação. A segunda geração complementou os indicadores de insumo ao contabilizar os resultados intermediários das atividades de C&T. Exemplos típicos incluem patentes e publicações científicas. A terceira geração está focada em um conjunto mais rico de indicadores e índices de inovação com base em pesquisas e integração de dados disponíveis publicamente. Por fim, uma quarta geração incluiria elementos como indicadores de conhecimento, redes,
demanda econômica, ambiente de políticas públicas, condições de infraestrutura, atitudes sociais e fatores culturais vistos como críticos para o sucesso inovação.
Dada a relação dos indicadores com os modelos de inovação faz-se necessário apresentar uma breve revisão dos mesmos na seção 2.3.
2.3 Conceitos e Modelos de Inovação
O conceito de inovação passou por algumas transformações ao longo dos anos na literatura acadêmica. Diversos autores desde Adam Smith - após sua obra “Uma Investigação sobre a Natureza e as Causas da Riqueza das Nações” de 1776 - abordaram a questão do progresso técnico. Contudo Schumpeter10 (1934), com sua obra “A Teoria do Desenvolvimento Econômico”, foi pioneiro ao destacar a importância da inovação para o desenvolvimento econômico estabelecendo a distinção entre invenção, inovação e difusão. Na concepção do autor, invenção é uma ideia ou descoberta não necessariamente colocada no mercado. Por sua vez, inovação é a introdução, de forma comercial, de uma invenção. Já a difusão seria o processo de expansão de uma inovação para utilização comercial. Schumpeter estabelece ainda que uma inovação pode ocorrer de cinco diferentes maneiras:
• Introdução de um novo bem;
• Introdução de um novo método de produção; • Abertura de um novo mercado;
• Acesso a nova fonte de oferta de matérias-primas; e
• Estabelecimento de uma nova organização de qualquer indústria. A partir da ideia da “destruição criadora” cunhada por Schumpeter (1942), na sua obra “Capitalismo, Socialismo e Democracia”, o autor descreve o processo destruidor e criativo durante a evolução dos estágios tecnológicos e a mutação industrial como força propulsora do progresso. Assim, a inovação passou a ter papel central na dinâmica das economias capitalistas.
Compreende-se assim a forte influência das ideias de Schumpeter na elaboração das políticas, diretrizes e orientações em diversos documentos, em especial o Manual de Oslo:
10 Sua obra foi originalmente publicada em alemão, sob o título “Die Theorie der Wirtschaftlichen
As atividades de inovação são etapas científicas, tecnológicas, organizacionais, financeiras e comerciais que conduzem, ou visam conduzir, à implementação de inovações. Algumas atividades de inovação são em si inovadoras, outras não são atividades novas mas são necessárias para a implementação de inovações. As atividades de inovação também inserem a P&D que não está diretamente relacionada ao desenvolvimento de uma inovação específica. (OCDE, 2006, p.56).
Segundo o Manual (OCDE, 2006) há quatro tipos de inovação:
a) De produto através de mudanças significativas nos produtos e serviços; b) De processo através de mudanças nos métodos de produção e distribuição; c) Organizacionais através da implementação de mudanças nas práticas de negócios ou nas relações externas das empresas; e
d) De marketing através da implementação de novos métodos de marketing, englobando mudanças de design e promoção do produto.
Para Tigre (2006), a inovação tecnológica desempenha um papel fundamental para o incremento da produtividade e competitividade das organizações, como também no estímulo ao desenvolvimento de regiões e países. O desenvolvimento econômico está atrelado ao processo de transformação da estrutura produtiva que incorpora novos processos e produtos agregando valor à produção através da intensificação do uso da informação e do conhecimento.
Dessa forma, o conceito de inovação evoluiu, passando de inovação tecnológica, entendida como produto e processo, para um conceito amplo de inovação compreendendo além de produtos e processos, a dimensão mercadológica e organizacional.
A seguir serão apresentados os principais referenciais da literatura sobre o entendimento do processo de inovação. Historicamente, esses modelos tiveram influência na formulação de políticas de CT&I.
2.3.1 Modelo Linear
A concepção linear do processo de inovação está estritamente relacionada ao trabalho de Vannevar Bush (1945), intitulado “Science: The Endless Frontier”, resultante de uma encomenda do presidente norte-americano Franklin Roosevelt após a Segunda Guerra Mundial. O famoso relatório, ao ressaltar a importância do progresso científico, estabeleceu um novo paradigma para a política dos Estados
Unidos de forte incentivo à ciência que acabou sendo adotado pela maior parte dos países industrializados no pós-guerra. Bush (1945) destacou em seu documento que o governo poderia promover o progresso tecnológico aumentando o fluxo de novos conhecimentos científicos através do apoio à pesquisa básica e auxiliando o desenvolvimento de talentos científicos.
Nessa concepção, o processo de inovação é visto como um modelo de entradas (inputs) e saídas (outputs) no qual a pesquisa básica condicionaria as demais etapas do processo, conforme destaca Viotti (2003). A pesquisa básica geraria conhecimento científico sobre o qual seria desenvolvida a pesquisa aplicada e, em seguida, o desenvolvimento experimental. A invenção seria incorporada à produção e após atingida sua comercialização se transformaria em inovação, conforme representado na Figura 1.
Figura 1: Modelo Linear
Fonte: Viotti (2003)
Há uma metáfora que ilustra bem a lógica defendida pelo modelo linear: os
outputs dos laboratórios ou centros de pesquisa estariam disponíveis como um
produto disposto em uma prateleira de supermercado de tecnologias no qual poderiam ser adquiridos pelas empresas de acordo com suas demandas tecnológicas.
De acordo com Cassiolato e Lastres (2005), até o final dos anos 60, a dinâmica da inovação era entendida como uma sucessão de eventos independentes de pesquisa básica, pesquisa aplicada, desenvolvimento experimental, produção e difusão. A discussão alternava-se apenas no entendimento da fonte mais importante para inovação. Ora maior importância deveria ser dada ao desenvolvimento científico no qual a ciência empurra a tecnologia (science push), ora as demandas de mercado por novas tecnologias exerceriam pressões importantes para a geração da inovação puxando o desenvolvimento científico (demand pull).
Para Viotti (2003), nesse modelo a inovação é vista como fenômeno compartimentalizado e sequencial, no qual a pesquisa é a catalisadora da reação em cadeia que teria como consequência natural a inovação - através de uma relação direta entre as quantidades de insumos em P&D e os seus resultados em termos de inovação tecnológica.
Viotti (2003) destaca que os modelos de interpretação da dinâmica dos processos de produção e difusão de CT&I influenciaram, explicita ou implicitamente, a utilização de certos indicadores que, por sua vez, estão geralmente associados a determinadas políticas de CT&I. Políticas cujos investimentos são focados em instituições dedicadas à P&D estão mais associadas ao modelo linear de inovação assim como indicadores de dispêndios em P&D e patentes.
Economistas convencionais e a comunidade científica geralmente fundamentam suas prescrições de política de CT&I tendo como referência o modelo linear de inovação dado o prestígio atribuído à pesquisa básica (VIOTTI, 2003).
2.3.2 Modelo Elo de Cadeia
Na década de 80, na literatura acadêmica surgiram questionamentos ao entendimento do processo de inovação como um fenômeno sequencial no qual as empresas cumpriam apenas o papel de usuárias da tecnologia. O modelo linear não previa caminhos não lineares, mais especificamente de retroação ou de feedback, dentro do processo de desenvolvimento da inovação.
A partir dessa crítica, modelos alternativos foram sendo desenvolvidos. Entre os principais autores destacam-se Kline e Rosenberg (1986) que defendiam uma concepção mais interativa do processo de inovação. Ela seria resultado de uma dinâmica interativa entre pesquisa, base de conhecimentos das empresas e oportunidades de mercado.
No modelo intitulado Elo de Cadeia (Chain-Linked Model), os autores enfatizam a existência de subprocessos não sequenciais entre os quais ocorrem retroalimentações (feedbacks) buscando o aperfeiçoamento de problemas revelados em qualquer uma das etapas ao longo da cadeia central de inovação. A pesquisa não é necessariamente única fonte e pré-condição para a inovação, cumprindo diferentes funções ao longo dos distintos estágios até o estabelecimento final do produto no
mercado. A empresa assume papel de destaque no centro do ciclo de desenvolvimento da inovação, segundo a Figura 2.
Figura 2: Modelo de Elo de Cadeia
Fonte: Adaptado de Kline e Rosenberg (1986)
Para Kline e Rosenberg (1986) há mais de um caminho principal no processo de inovação, além da própria cadeia central de inovação, caracterizados, por exemplo, por inúmeros feedbacks que ligam e coordenam P&D com produção e marketing ou por ligações laterais para estímulo à pesquisa ao longo de toda a cadeia central de inovação.
Assim, a empresa desempenha um papel mais ativo interagindo com as oportunidades de mercado e recorrendo à pesquisa quando sua base de conhecimentos e capacitações não é suficiente na resolução de problemas nas etapas do desenvolvimento da inovação (VIOTTI, 2003).
Viotti (2003) destaca que políticas e indicadores cujo foco são o fortalecimento da capacidade tecnológica das empresas e de sua interação com as instituições de pesquisa estão associadas a esse modelo.
Estudos posteriores ao de Kline e Rosenberg (1986) buscaram entender a dinâmica do processo de inovação através de uma ótica ainda mais abrangente destacando a influência simultânea de elementos institucionais, organizacionais e econômicos no desenvolvimento das inovações de um país - o que deu origem à abordagem de sistemas nacionais de inovação.
