Evaluación de indicadores de patentes como variable de
inversión en el desarrollo de ejercicios de rendimiento
tecnológico
Resumen
Para ser competitivas, las empresas necesitan contar con herramientas que permitan obtener una ventaja sobre su competencia, esta ventaja se obtiene desde el mismo instante en que se decide realizar inversión en el desarrollo o compra de tecnología, por tanto, es necesario conocer hasta qué punto es rentable invertir para mejorar el potencial de la tecnología existente o si esta está a punto de perder su ventaja frente a otra que se convierte en una mejor apuesta. Para analizar el rendimiento de un tipo de tecnología en cualquier campo, se utiliza el modelo de Curva-.S, sin embargo una de las variables más importantes para este tipo de análisis es la inversión que se realiza en I+D que resulta muy difícil de conseguir debido a la característica estratégica de esta información para cualquier firma; algunos autores reemplazan la variable inversión por tiempo, aunque el modelo original hace énfasis en que el tiempo por sí mismo no explica ni garantiza el aumento en el rendimiento de una tecnología.
Este paper aborda la posibilidad de realizar un estudio de rendimiento tecnológico intercambiando la variable inversión por número de patentes, basándose en la hipótesis que al invertir en I+D se desarrollan productos que para su protección son patentados. Para esto se ha seleccionado un estudio tipo, aplicado a las energías renovables, seguidamente se analiza el comportamiento de la inversión frente a actividades de protección de patentes y se determina el grado de interrelación entre las mismas, para luego realizar el proceso de comparación y validación de resultados.
Palabras clave
Curva S, Rendimiento Tecnológico, Inversión, Patentes
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Introducción
Una de las características que definen el desarrollo estratégico presente en la dinámica de gestión de las organizaciones, independiente del sector productivo al que pertenecen, es el continuo cambio en los medios de producción y procesamiento de materiales, información y productos. Dichos cambios, tienen una influencia directa sobre los paradigmas técnico-económicos, brindando una oportunidad para el desarrollo de ventajas competitivas a partir de la explotación del acervo tecnológico vigente (Pérez, 1992).
Esta situación de cambio, genera la necesidad de adaptación a las necesidades planteadas por el nuevo escenario de competencia global reciente (Vázquez-Barquero, 2000) con una fuerte influencia sobre los resultados, estrategias objetivos y elementos que componen la dinámica principal de acción en el rol de la función de producción; en este punto la tecnología se presenta como la transformación del conocimiento en elementos útiles a la organización misma en todos sus niveles productivos y a la sociedad en general como agente participante de la dinámica económica (Von Braun ,1997; Amar y Naranjo, 2001; Martínez, 1993).
Desde su aparición en el año 1986, el modelo de Curva-S se ha definido como una estrategia de análisis que permite la evaluación conjunta de diversos campos tecnológicos para determinar su grado de madurez y el potencial que este representa para la toma de decisiones en los procesos de adquisición y transferencia (Nieto Antolín, 1997). El propósito principal del modelo analizado, corresponde a la ponderación de parámetros de rendimiento como una variable directamente dependiente del nivel de inversión en investigación y desarrollo asociado a los campos estudiados; y su utilidad consiste en permitir una prospección aproximada, en función de condiciones técnicas específicas de los límites de una tecnología, en los cuales, realizar inversiones en I+D adicionales no evidenciaran ninguna mejora sustantiva (Nikula et al., 2010).
Este modelo, como se ha mencionado, establece que el rendimiento es resultado de una función directa de la inversión en I+D en un campo tecnológico, sin embargo, por las limitaciones prácticas en el proceso de recuperación de datos específicos de inversión, se han desarrollado modelos aproximados que utilizan el tiempo como variable descriptiva, bajo el supuesto de que las inversiones son constantes a lo largo del mismo, fenómeno que ha sido abordado en la literatura técnica y científica como una aproximación incompleta y no descriptiva del rendimiento, elemento que ha tenido una influencia directa en la difusión del modelo de análisis salvo casos particulares (Schilling y Esmundo, 2009).
Como primera medida, el desarrollo de este trabajo involucra el estudio de la relación existente entre la inversión en I+D y los mecanismos de protección que ponen de manifiesto los resultados específicos aplicados al caso de estudio en un periodo de 25 años, para el desarrollo de este apartado se utilizaron datos de inversión y rendimiento proporcionados por la IEA (International Energy Agency) y datos mundiales de patentes disponibles con libre acceso en la web ESPACENET de la agencia europea de propiedad intelectual, de igual forma, para establecer un parámetro de comparación que permita el contraste de los resultados, se ha tomado como estudio de validación, el análisis de rendimiento aplicado a la energía geotérmica realizado por Schilling y Esmundo (2009).
Seguidamente, mediante la utilización de un modelo matemático, se analizaron las diferentes relaciones existentes, a través de la regresión lineal, y el grado de representatividad de los indicadores de patentes estudiados frente al efecto de la inversión en actividades de I+D directamente relacionadas con el campo tecnológico relacionado con la energía geotérmica, teniendo por resultado un escenario de validación que demuestra la viabilidad de reemplazo de la variable de inversión, por una variable de más fácil recuperación, como es el número acumulado de patentes en una tecnología específica.
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Metodología
2.1
Tipo y enfoque de la investigación
Además es una investigación con enfoque cuantitativo porque, presenta un problema de estudio concreto que deriva en la hipótesis de la funcionalidad de las patentes como alternativa de variable en ejercicios de rendimiento tecnológico bajo el modelo de la Curva S, igualmente el enfoque cuantitativo de la investigación se evidencia aún más con el uso de herramientas estadísticas para la presentación de gráficas y demostración de resultados.
Las fuentes primarias de esta investigación corresponden a las bases de datos de patentes nacionales que permiten tener acceso directo a la información específica de cada una de las aplicaciones tecnológicas existentes en el campo de estudio. Por la variabilidad de formatos, se utilizó la fuente agregada ESPACENET, que permite acceso a datos conjuntos de más de 80 países en el mundo.
Como criterio de búsqueda fue definido realizar el proceso de descarga de información, de acuerdo al modelo de clasificación ECLA (European Patent Classification) que permite con la utilización de un código específico, realizar una búsqueda única aún cuando los modelos de patentes de cada país son diferentes, al mismo tiempo que facilita restringir la descarga a las patentes directamente relacionadas con un campo específico. Cabe destacar igualmente que el proceso de muestreo utilizado en este proyecto correspondió a un censo, por lo cual se procesaron la totalidad de patentes obtenidas en la búsqueda en el periodo de estudio.
2.2
Proceso de investigación
El proceso para la obtención de información de ESPACENET inició con la definición de los códigos de búsqueda; esta oficina de patentes tiene códigos de clasificación como todas las demás, que son incluidos en los documentos de las patentes y que representan los campos de aplicación en los cuales entra la tecnología que se protege por la patente, existen dos de gran utilidad, el código IPC (International Patent Classification) y el ECLA (European Patent Classification).
Para el presente trabajo se utilizó el código ECLA, primero porque es más completo al ofrecer al menos 66.000 categorías más que el código IPC y segundo, porque cuenta con una categoría específica para energías renovables, ésta categoría es la Y02, dentro de la subclase Y02E específicamente, para la búsqueda en energía geotérmica se utilizan los siguientes códigos y ecuación:
Y02E10/10 OR Y02E10/12 OR Y02E10/12B OR Y02E10/14 OR Y02E10/16 OR Y02E10/18
Utilizando la búsqueda avanzada de ESPACENET se pudo incluir la información de los códigos y ecuaciones de rastreo para las energías renovables una a una y para 9 países contenidos en el estudio, se utilizó junto con los códigos de búsqueda en el campo ECLA, el campo Application Date, porque hace referencia a las fechas que se van a buscar desde 1980 hasta el 2005 y se puede especificar el país de acuerdo a sus siglas en ingles.
Los datos obtenidos del número de patentes se ordenaron en tablas de Excel, para luego obtener los valores agregados necesarios para la construcción del modelo gráfico y el análisis matemático y estadístico con base en la ecuación de curva s propuesta por Foster.
experimentos, que indica que un experimento se puede replicar bajo las mismas condiciones o con las variantes pertinentes siempre y cuando venga acompañado del máximo de información relevante posible.
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Resultados
Tal como se mencionó en el apartado metodológico, los datos obtenidos del número de patentes se ordenaron inicialmente por años y por Países para realizar los cálculos agregados posteriormente, quedando de la siguiente manera:
Tabla 1. Histórico de Patentes en Energía Geotérmica 1980-2005
Energía
AÑO/PAIS CA JP NL NO ES SE CH GB US
1980 4 18 5 1 3 6 2 5 36
1981 3 40 2 1 2 1 2 4 19
1982 6 30 2 1 2 1 0 1 15
1983 0 36 0 0 0 1 1 0 17
1984 1 29 1 1 0 2 3 1 10
1985 0 11 0 0 0 6 1 1 12
1986 5 8 1 1 0 2 0 0 11
1987 0 7 0 1 0 1 3 0 6
1988 2 6 0 0 1 0 1 0 14
1989 3 7 1 0 1 1 0 2 18
1990 3 10 0 1 1 0 0 2 20
1991 3 3 0 2 1 0 0 0 7
1992 3 8 0 1 3 0 1 0 17
1993 3 11 1 0 1 0 3 0 15
1994 6 25 0 1 1 1 2 1 17
1995 1 15 0 1 4 0 0 0 25
1996 6 12 1 2 0 0 1 0 17
1997 3 16 1 1 0 0 0 0 17
1998 1 19 3 0 1 3 0 0 13
1999 2 24 1 1 0 0 1 1 10
2000 1 30 4 2 4 1 0 1 8
2001 5 37 4 0 3 2 0 0 9
2002 1 62 0 1 1 2 0 1 27
2003 2 44 1 2 1 1 0 0 15
2004 3 57 3 1 2 1 0 0 25
2005 13 50 4 1 1 1 0 2 32
En la Tabla 1. Histórico de patentes energía geotérmica 1980-2005, se tienen los datos del número de patentes encontrados a lo largo de los años especificados de acuerdo a los parámetros definidos para el estudio, las letras ubicadas en el campo correspondiente a país hacen referencia al código ISO 31661 quedando de la siguiente forma:
1
Tabla 2. Relación de Códigos de los Países en Estudio PAIS CÓDIGO ISO 3166
Canadá CA
Japón JP
Holanda NL
Noruega NO
España ES
Suecia SE
Suiza CH
Inglaterra GB Estados Unidos US
De igual forma en la Tabla 3. Se puede observar el comportamiento de la inversión frente a los datos de patentes que se tienen para cada año por país, por ejemplo, en el año 1980 Estados unidos y Japón se encuentran a la cabeza con 36 y 18 patentes en el tema respectivamente y siguen como líderes hasta el 2005 esto se debe a los incentivos económicos del gobierno sobre ese particular tipo de energía, que resulta más económica que la solar o eólica aunque más costosa que la proveniente de combustibles fósiles (Schilling & Esmundo, 2009). Como evidencia de ello se presenta en la siguiente tabla la inversión realizada por los 9 países en estudio, para los 5 primeros años a partir de 1980 quedando de la siguiente manera:
Tabla 3. Relación de la Inversión (Millones USD) en I+D para Energía Geotérmica 1980-1984
AÑO/PAIS CA JP NL NO ES SE CH GB US
1980 2,592 112,906 0,454 .. 12,04 0,307 1,829 12,759 345,069
1981 5,108 112,658 2,151 .. 10,554 0,481 1,315 39,573 330,828
1982 2,551 114,171 8,166 .. 12,253 1,894 2,172 20,858 136,477
1983 2,698 99,504 5,001 .. 12,613 6,867 3,637 19,403 108,202
1984 2,702 76,436 10,842 .. 1,212 6,378 1,605 22,33 54,239
Se tiene entonces que, las mayores inversiones realizadas en I+D para el desarrollo de tecnologías en energía geotérmica pertenecen a Japón y Estados Unidos, que presentan inversiones constantes y significativas contrario a lo presentado por Noruega, que no registra datos en la fuente, pero esto no significa que no haya realizado inversión, simplemente que no hizo el reporte de sus datos de inversión en la International Energy Agency, igualmente se observa en la Tabla 1 que este país es el que menos patentes en el área de energía geotérmica posee, lo cual puede estar relacionado con el no reporte de la información, porque el capital destinado a I+D en este campo no es significativo.
3.1.1 Resultados Procesamiento de la Información
Figura 1. Curva S Energía Geotérmica Utilizando Número de Patentes
La serie “Curva S energía Geotérmica” corresponde a los puntos resultantes de graficar el Rendimiento, como función inversa del costo, contra el número acumulado de patentes; un análisis a simple vista permite evidenciar que la gráfica resultante presenta la forma clásica, descrita en la literatura, sin embargo, con el objetivo de alcanzar el máximo nivel de análisis de los resultados se ha conducido el estudio a partir del análisis matemático del modelo, que se encuentra definido por la siguiente ecuación:
Ecuación 1.
Donde:
y= rendimiento asociado a la función inversa del costo
L= limite esperado del rendimiento, definido para energía geotérmica en el estudio previo en 276 KWh por dólar
i= es la inversión acumulada, en este caso las aplicaciones de patentes acumuladas, que corresponde a la variable utilizada como reemplazo en este trabajo.
Los parámetros “a” y “b”, definen la forma de la curva, por lo que para su determinación fue necesario realizar un proceso de linealización de los datos de rendimiento, proceso que además permite obtener el porcentaje de correlación entre la cantidad de patentes y la inversión realizada sobre I+D; en la gráfica se muestra una correlación entre la inversión acumulada en I+D para energía geotérmica y la cantidad de patentes en ese campo en un 94,7%, similar a lo encontrado por Schilling y Esmundo en su estudio con un 95%.
y un valor t de 11,11. La tabla x, muestra los resultados obtenidos del modelo de regresión propuesto.
Tabla 4. Resultados del modelo de regresión lineal
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple
0,915081364
Coeficiente de determinación R^2
0,837373904
R^2 ajustado 0,830597816
Error típico 276,6606215
Observaciones 26
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de
libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados
F
Regresión 1 9458779,959 9458779,959 123,5777906
Residuos 24 1836986,387 76541,09947
Total 25 11295766,35
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 85,65638785 103,7277896 0,825780518 0,417062191
Variable X 1 98,57795484 8,867671383 11,1165548 5,98335E-11
3.1.2 Análisis de resultados en el caso de energía Geotérmica
Para realizar esta proyección de la Curva S de la Energía Geotérmica se utilizaron los datos resultantes de la ecuación de linealización que muestra Excel, en la fórmula para la Curva S presentada anteriormente ) donde a es la parte numérica que acompaña a x
(-0,001), b es el otro número que aparece en la ecuación (3,557), i es el número acumulado de patentes y L, el rendimiento que se estableció en el trabajo de Schilling y Esmundo
Figura 2. Datos de la Curva S Extrapolados
posible decir que, hasta el 2005 la tecnología en Energía Geotérmica era emergente, y la inversión en ésta una apuesta arriesgada pero prometedora2, aunque de acuerdo a la gráfica cuando el número de patentes en esa tecnología esté cerca de 10.000 habrá alcanzado su máximo rendimiento y será necesario tomar medidas al respecto, ya sea innovando o buscando mejores alternativas en energías renovables, es decir que la mejor opción para las empresas que desean invertir en energía geotérmica para ese punto es abstenerse de ello, porque habría alcanzado su máximo rendimiento.
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Conclusiones
Muchos son los estudios demostrados en la parte inicial del desarrollo de objetivos, tendientes a demostrar que la inversión en I+D está creciendo, y que para proteger ésta inversión es necesario patentar la tecnología resultante de las inversiones, ya sean públicas o privadas, porque el retorno de la inversión y explotación de las ganancias se dará para quienes posean la patente correspondiente.
El trabajo de Schilling y Esmundo utilizó datos exactos de inversión luego de una ardua labor de recopilación, estos datos, como se mencionaba anteriormente, son muy difíciles de conseguir por la información estratégica que representan, sin embargo, al momento de realizar este estudio Schilling y Esmundo identifican la necesidad global de inversión en energías renovables como alternativas a los combustibles fósiles y es por ellos que para obtener datos fieles se acude a información categorizada por países mas no por industrias, porque la información del gobierno es de acceso un poco mas público, mientras que en este estudio se utilizan datos de patentes porque se plantea la hipótesis de la directa relación entre la inversión en una tecnología y las patentes asociadas a la misma.
Luego de replicado el experimento de Schilling y Esmundo se encuentra un porcentaje de correlación con energía geotérmica en un 94,7% realizado para el presente proyecto de grado, entonces es posible decir que, la hipótesis que se tiene respecto al hecho que los desarrollos tecnológicos en cualquier área son protegidos para su explotación posterior y bajo la cual se realizó el cambio de la variable inversión por número de patentes para el desarrollo de ejercicios de rendimiento tecnológico es válida; igualmente es posible decir luego de realizado el experimento que la hipótesis está demostrada, desde el momento en que los resultados del índice de correlación (R2) encontrados por Schilling y Esmundo para la evaluación del rendimiento de las tecnologías en energía geotérmica son iguales a un 95%, sólo alejado de los resultados encontrados en el presente estudio en un 0.3% por lo que los resultados de ambos ejercicios son casi idénticos bajo las mismas condiciones.
Esta nueva alternativa permitirá que se realicen posteriores estudios para determinar si es o no pertinente invertir en una tecnología dependiendo de los límites de ésta, como lo demostrado al realizar un ensayo extrapolando datos para determinar en qué punto la tecnología alcanzaría su límite tecnológico y el estado en que se encuentra en un momento específico antes de dar con su límite (emergente, en crecimiento, madura o saturada); finalmente es posible determinar que, con la aplicación de estudios de este tipo bajo este nuevo modelo, con esta
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alternativa de variable, se pueden tomar decisiones estratégicas importantes que afecten el desempeño y competitividad de cualquier compañía con miras a inversión tecnológica.
De esta forma se ha identificado una nueva manera de realizar estudios de rendimiento tecnológico con Curva S, con la utilización del número de patentes en una tecnología como variable que reemplaza la inversión, al validar la teoría de la existencia de una directa proporcionalidad entre la inversión realizada en una tecnología especifica y el número de patentes asociadas a esta misma tecnología.
Agradecimientos
Deben colocarse después de las conclusiones y antes de las referencias, utilizando un nombre de capítulo sin numeración.
Referencias
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Martínez, C. (1993). Universidad - Sector productivo Parques tecnológicos e Incubadoras. Santiago de Chile: CINDA
Nikula, U. Jurvanen, C. Gotel, O. Gause, D. (2010) empirical validation of the classic change curve on a software technology change project. Information and software technology. No. 52. 680-696 Pérez, C. (1992) Cambio técnico, reestructuración competitiva y reforma institucional en los países en
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Vazquez-Barquero, A, (2000). Desarrollo endógeno y globalización. EURE, Santiago, v. 26, n. 79, dic. 2000. Disponible en http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0250-71612000007900003&lng=es&nrm=iso [Julio 26, 2012]
Schiling, M. Esmundo, M (2009). Technology S-curves in renewable energy alternatives: Analisis and implications for industry and government. Energy Policy. No. 37. Pp. 1767-1781
