LA PROXIMIDAD COGNITIVA DISTINTOS TIPOS DE SISTEMAS REGIONALES DE INNOVACIÓN.

Desde la perspectiva de las ciudades, las organizaciones de conocimiento son un “activo urbano”, que forman parte de las economías de urbanización tipificadas por Camagni (2005) como dinámicas. En este sentido, Castells (2001) afirma que no es posible encontrar un medio de innovación tecnológico aislado de la ciudad y, en este escenario, las universidades son relevantes como creadoras de riqueza y generadoras de tejido urbano.

En el caso de las ciudades de tamaño medio, las organizaciones de conocimiento no sólo se articulan en torno a una o más actividades urbanas, sino que, pueden transformar a la localidad en una “ciudad universitaria” especializada en actividades intensivas en conocimiento a partir de la creación de empresas spin-off y/o la atracción de firmas de alta –tecnología (Hiltreth, 2006).

Estas formas de intervención de las organizaciones de conocimiento en la economía urbana son contempladas en la tipología de los SRI elaborada por Asheim y Coenen (2005), basada en la clasificación elaborada por Cooke (1998). La base de conocimiento es el atributo que define a la dinámica de los distintos SRI (Cuadro 6 y 7).

Cuadro 6. Bases de Conocimiento.

Base Sintética Base Analítica

Industria Manufacturera Biotecnología, Nanotecnología e IT Innovación mediante la aplicación o la

combinación de nuevo conocimiento

Innovación mediante la creación de nuevos conocimientos

Importancia del conocimiento aplicado a la resolución de problemas (ingeniería). Procesos inductivos.

Importancia de los conocimientos científicos. Procesos deductivos y modelos formales Aprendizaje interactivo entre clientes y

proveedores

Colaboración entre empresas (departamento I+D) y organizaciones de investigación

Predominio de conocimiento tácito debido a la importancia del know-how, las aptitudes prácticas

Predominio del conocimiento codificado debido a la documentación en patentes y publicaciones

Innovaciones incrementales Innovaciones radicales Fuente: Asheim y Coenen (2005).

De acuerdo a Asheim y Coenen (2005), si la base predominante de conocimiento es de tipo sintética, “SRI Embebido en el Territorio”; el grado de arraigo de la localidad es una pieza clave en el sistema, prevalecen las vinculaciones entre empresas y clientes, con escasas interacciones con las organizaciones de conocimiento y actores extra-locales. Por el contrario, si la base de conocimiento es analítica, “SNI Regionalizados”, las empresas interactúan con las organizaciones conocimiento, se relacionan con agentes locales y extra-locales, resultando marginales o inexistentes las vinculaciones con empresas locales que no comparten la base de conocimiento. Los “SRI en Red” constituyen una intersección entre ambas tipologías, y son considerados el paradigma ideal de SRI.

Cuadro 7. SRI, Tipos y Características. Tipos SRI SRI Embebido en el

Territorio SRI en Red SNI Regionalizado

Iniciativas de Innovación

Locales Local, Regional, Nacional

Nacional Actores

Centrales

PYMES sin interacción con organizaciones de conocimiento Firmas Organizaciones de Conocimiento Organizaciones de Conocimiento Tipo de Conocimiento

Sintético Analítico y Sintético Analítico Base de las

Interacciones

Capital Social Capital Social e Instituciones Formales Capital Social e Instituciones Formales Etapa Ciclo De Vida Industrias Maduras Industrias en Crecimiento Industrias Emergentes Ejemplos Distritos Industriales en

Emilia-Romana (Italia) Región Baden-Württemberg (Alemania) Países Nórdicos Parques Científicos Tecnópolos Rhône-Alpes (Francia) Grenoble (Francia) Quebec (Canadá) Fuente: Elaboración propia en base a Cooke (2006) y Asheim y Coenen (2005).

Aplicando los tipos de modos de aprendizaje e innovación definidos por Lundvall y Lorenz (2010), los “SRI Embebidos en el Territorio” se corresponderían con el modo DUI (siglas de la expresión inglesa Doing, Using and Interacting) mientras que los “SNI Regionalizados” se corresponderían con el modo STI basado en las actividades I+D y el conocimiento codificado (siglas del término Science, Technology and Innovation). Estos “SNI Regionalizados” abarcan distintas configuraciones. Desde los parques científicos y los tecnópolos, caracterizados por la ausencia de .redes de innovación entre las firmas que pertenecen al parque, hasta los clusters high-tech que surgen y se localizan en cercanías de la universidad y/o los centros de ciencia y tecnología (Asheim y Coenen, 2005).

En este último caso, la infraestructura de conocimiento no sólo conforma la esfera de generación y transferencia hacia el sector productivo, sino que es, un actor que da origen al sistema de innovación (SRI ex – ante): impulsa el desarrollo de firmas

spin-off que representan nuevas industrias en la región y es un factor de atracción

de empresas que comparten la base de conocimiento.

En este sentido, mientras que las industrias de base sintética tienden a localizarse en regiones especializadas (clusters, ciudades de tamaño medio), las industrias analíticas deciden su localización en torno a una universidad afín (Asheim et. al., 2007). En este tipo de industrias, donde predomina el conocimiento codificado, los contactos face-to-face, resultan necesarios para recrear relaciones basadas en la confianza, adquirir información sobre la reputación de los académicos, etc. (op. cit.) Estas consideraciones respecto al mayor grado de interacción de las universidades, centros I+D con las empresas que comparten la misma base de conocimiento, se encuentra reflejado en los estudios empíricos relativos al alcance geográfico y sectorial de los spillovers de conocimiento. En síntesis, estos estudios:

-

examinan la existencia de spillovers de conocimiento desde las universidades hacia sectores industriales intensivos en conocimiento, encontrando evidencia a su favor. (Jaffe, 1989; Acs. et. al., 1992; Acs. et. al., 1999; Anselin et. al., 1997; Anselin et. al. 2000a; Anselin et. al. 2000b);

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ponen de manifiesto que las externalidades o spillovers académicos no son uniformes entre los sectores intensivos en conocimiento, destacándose el

sector de electrónica (Jaffe, 1989; Acs. et. al., 1992; Anselin et. al. 2000a; Anselin et. al. 2000b);

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sugieren que los spillovers de conocimiento universitarios se restringen a los sectores intensivos en conocimiento y son nulos hacia el resto de la economía urbana. (Acs et. al., 2002)

La necesidad de proximidad cognitiva (base de conocimiento en común) para la consecución de las transferencias de conocimiento desde las universidades-centros de ciencia y tecnología hacia las empresas, es un elemento analítico que debe ser tenido en cuenta al analizar este tipo de vinculaciones en ciudades de tamaño medio donde los sectores tradicionales conforman la base urbana.

In document El complejo científico y tecnológico en ciudades intermedias : el caso de Bahía Blanca (página 45-48)