Ecosistemas de innovación y PYMES IV Congreso REDUE-ALCUE. Ecosistemas de innovación y Vinculación Unión EuropeaLatinoamérica (VUELA)
Granada, octubre 2016
Ecosistemas de innovaciĂłn: la excelencia de las universidades y el desarrollo de su territorio Autores: Nina Faraoni Teodoro Luque MartĂnez Universidad de Granada
Introducción
• En los ecosistemas de innovación, las universidades tienen un papel protagonista que les lleva a liderar las actividades de I+D. • La universidad está condicionada por su entorno y a la vez influye en él (Luque-Martínez y otros, 2009).
¿Hasta qué punto el buen hacer de la universidad fomenta y promueve los sistemas económicos? ¿Hay algún tipo de relación entre la calidad de las universidades y el desarrollo de su entorno?
Introducción Los rankings: • Tienen la capacidad de constituir un instrumento válido para la política y planificación estratégica de posicionamiento; • Influencian a varios stakeholders, empresas y gobiernos centrales;
como
• Aumentan el prestigio y el grado de reputación de la universidad.
Introducción Universidad y PIB:
• El PIB está relacionado con la actividad investigadora de las instituciones que acoge; • Se ve influenciado, con efectos positivos y sostenibles a largo plazo, por la investigación científica y todo el trabajo procedente de la universidad;
• Las universidades que ocupan las primeras posiciones están en territorios de elevado desarrollo económico, más ricos y con mejores sistemas de I+D+i;
Objetivo Realizar un análisis de cinco rankings sintéticos y globales y sus indicadores, estableciendo comparaciones entre ellos e identificando las principales dimensiones recogidas en estos rankings universitarios. Comprobar la relación entre la posición en los rankings y una variable macroeconómica como es el PIB per cápita de los territorios en los que se encuentran las universidades.
Metodología • Recopilación de los datos a través de las páginas web de los 5 rankings elegidos para la elaboración minuciosa de una base de datos; • Los datos del PIB per cápita se refieren al año 2014; • Los datos del PIB per cápita han sido recabados de fuentes oficiales tratando de conseguir el dato más próximo al territorio de la universidad (se han utilizado las universidades del ranking ARWU), es decir, y por este orden, el de la ciudad, provincia, estado o región, o, en el caso de no tener otro dato, el del país; • El PIB per cápita está expresado en dólares estadunidenses.
Resultados Puntuaciones
URAP
ARWU
NTU
THE
QS
1
,800
,696
,701
,669
0,000
0,000
0,000
0,000
1
,712
,797
,682
0,000
0,000
0,000
1
,615
,608
0,000
0,000
1
,825
URAP
Correlaciรณn de Pearson
ARWU
Sig. (bilateral) Correlaciรณn de Pearson
0,000
NTU
Sig. (bilateral) Correlaciรณn de Pearson
,696
,712
0,000
0,000
THE
Sig. (bilateral) Correlaciรณn de Pearson
,701
,797
,615
0,000
0,000
0,000
QS
Sig. (bilateral) Correlaciรณn de Pearson
,669
,682
,608
,825
Sig. (bilateral)
0,000
0,000
0,000
0,000
,800
0,000 1
Resultados Posiciones
URAP
ARWU
NTU
THE
QS
1
,845
,688
,728
,698
.
0,000
0,000
0,000
0,000
,845
1
,760
,796
,711
URAP
Rho de Spearman
ARWU
Sig. (bilateral) Rho de Spearman
0,000
.
0,000
0,000
0,000
NTU
Sig. (bilateral) Rho de Spearman
,688
,760
1
,609
,534
0,000
0,000
.
0,000
0,000
THE
Sig. (bilateral) Rho de Spearman
,728
,796
,609
1
,805
0,000
0,000
0,000
.
0,000
QS
Sig. (bilateral) Rho de Spearman
,698
,711
,534
,805
1
Sig. (bilateral)
0,000
0,000
0,000
0,000
.
Resultados
Puntuaciones
Componente 1
Componente 2
URAP
0,87
0,43
ARWU
0,78
0,50
NTU
0,89
0,35
THE
0,49
0,81
QS
0,35
0,89
Resultados Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotaciรณn
Autovalores iniciales
Componente
Total
% de la varianza
% acumulado
Total
% de la varianza
% acumulado
1
20,26
59,58
59,58
15,24
44,83
44,83
2
3,9
11,48
71,07
6,25
18,39
63,21
3
2,54
7,47
78,54
3,46
10,16
73,38
4
1,44
4,24
82,78
2,19
6,45
79,83
5
1,11
3,27
86,05
1,84
5,42
85,25
6
1,01
2,96
89,01
1,28
3,76
89,01
Hay 34 indicadores observados.
Resultados • Dimensión 1: Investigación Académica y Citas. Explica el 44,83% de la varianza total. • Dimensión 2: Premios y publicaciones en Nature y Science. Explica el 18,4% de la varianza total. • Dimensión 3: Internacionalización. Explica el 10,16% de la varianza total. • Dimensión 4: Reputación. Explica el 6,45% de la varianza total. • Dimensión 5: Ratio estudiantes/profesorado. Explica el 5,42% de la varianza total. • Dimensión 6: Transferencia tecnológica y de conocimiento. Explica el 3,76% de la varianza total.
Resultados
Puntuaciones Totales
PIB per cápita en €
Puntuaciones Totales
PIB per cápita en €
Correlación de Pearson
1
,338**
N
500
500
Correlación de Pearson
,338**
1
N
500
500
Resultados Niveles de PIB per cápita en €
N
Media
Mínimo
Máximo
BAJO
167
14,8
9,5
38,9
MEDIO
168
17,4
9,7
68,8
ALTO
165
24,1
9,5
100
Total
500
18,8
9,5
100
Variable dependiente: Puntuaciones ARWU
PIB per PIB per cápita en € cápita en €2 BAJO
Tamhane
MEDIO
ALTO
Diferencia de medias
Error típico
Sig.
MEDIO
-2,63*
0,77
0,002
ALTO
-9,28*
1,22
0
BAJO
2,63*
0,77
0,002
ALTO
-6,65*
1,33
0
BAJO
9,28*
1,22
0
MEDIO
6,65*
1,33
0
Resultados Niveles de PIB per cápita en €
N
Media
Mínimo
Máximo
BAJO
167
45,2
0
70
MEDIO
168
46,2
0
92,2
ALTO
165
53,4
0
98,1
Total
500
48,2
0
98,1
Variable dependiente: Puntuaciones NTU
Scheffé
PIB per cápita en €
PIB per cápita en €2
Diferencia de medias
Error típico
Sig.
BAJO
MEDIO
-0,97
2,25
0,91
ALTO
-8,22*
2,26
0,00
BAJO
0,97
2,25
0,91
ALTO
-7,26*
2,26
0,01
BAJO
8,22*
2,26
0,00
MEDIO
7,26*
2,26
0,01
MEDIO
ALTO
Resultados Niveles de PIB per cápita en €
N
Media
Mínimo
Máximo
BAJO
167
32,1
0
72,5
MEDIO
168
42,4
0
94,1
ALTO
165
47,8
0
95,1
Total
500
40,7
0
95,1
Variable dependiente: Puntuaciones THE
PIB per PIB per cápita en € cápita en €2 BAJO
Tamhane
MEDIO
ALTO
Diferencia de medias
Error típico
Sig.
MEDIO
-10,28*
2,17
0
ALTO
-15,77*
2,52
0
BAJO
10,28*
2,17
0
ALTO
-5,49
2,61
0,106
BAJO
15,77*
2,52
0
MEDIO
5,49
2,61
0,106
Resultados Niveles de PIB per cápita en €
N
Media
Mínimo
Máximo
BAJO
167
32,9
0
88,6
MEDIO
168
38,6
0
98,6
ALTO
165
45,7
0
100
Total
500
39,1
0
100
Variable dependiente: Puntuaciones QS
Scheffé
PIB per cápita en €
PIB per cápita en €2
Diferencia de medias
Error típico
Sig.
BAJO
MEDIO
-5,68
3,47
0,263
ALTO
-12,82*
3,49
0,001
BAJO
5,68
3,47
0,263
ALTO
-7,14
3,48
0,123
BAJO
12,82*
3,49
0,001
MEDIO
7,14
3,48
0,123
MEDIO
ALTO
Resultados
Conclusiones • Hay correlación entre los 5 rankings seleccionados, ARWU, NTU, URAP, QS y THE, tanto en puntuaciones como en posiciones. • Se han detectado dos dimensiones que sintetizan los 5 rankings, una formada por los rankings de investigación científica y la otra formada por los rankings que incorporan otros indicadores, además de encuestas de opinión. • Se identifican seis dimensiones utilizando todos los indicadores métricos de la base de datos. La dimensión más importante es la que tiene que ver con características de investigación.
Conclusiones
• Se ha encontrado relación entre PIB per cápita y puntuación en el ranking ARWU, aunque la correlación no sea muy alta. • Hay diferencias significativas entre niveles de PIB per cápita y puntuación. Las universidades en territorios con más PIB per cápita tienen puntuaciones mayores.
Conclusiones
• Los rankings influyen en la creación de una imagen de marca y en la formación de la reputación universitaria, también en la del territorio o ecosistema en el que se insertan. • Permite conocer las características de los rankings seleccionados y la relación que existe entre el desarrollo de un territorio (representado por el PIB per cápita) y las posiciones de las universidades en ranking internacionales. • Necesidad de tomar conciencia para el liderazgo en los ecosistemas de innovación.
Limitaciones
• El número de universidades contempladas variaba según uno u otro ranking; • Faltaban varios datos en algunas clasificaciones como QS; • Para el PIB per cápita se ha tratado de conseguir el dato más próximo al territorio de la universidad, pero no ha siempre ha sido posible.
Muchas gracias por su atenciĂłn Nina Faraoni Teodoro Luque MartĂnez Universidad de Granada