Produtividade científica e infraestrutura tecnológica

• Main Author: Borges, Renata de Lacerda Antunes
• Other Authors: Kannebley Júnior, Sérgio
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2015
• Subjects: infraestrutura de pesquisa; innovation systems; produtividade científica; research infrastructure; scientific productivity; sistemas de inovação
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-02092015-095120/

O Sistema de Inovação (SI) brasileiro é caracterizado por um estágio intermediário de desenvolvimento e pela forte participação do Setor Público, refletindo assim em seus grandes dispêndios em C&T. O SI é considerado, no cenário atual, como determinante ao desenvolvimento e crescimento econômico das economias modernas. Porém, há poucos estudos sobre o papel desempenhado pelas características dos pesquisadores e das infraestruturas de P&D sobre a produção científica e tecnológica. Portanto, o objetivo dessa pesquisa é avaliar os efeitos de tais características sobre a produtividade científica individual dos coordenadores pertencentes às 1.756 infraestruturas de pesquisa no Brasil. Para tal, o trabalho utiliza um mapeamento inédito das infraestruturas nacionais realizado pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação em parceira com o CNPq e o IPEA, e a extração das características individuais dos pesquisadores por meio da Plataforma Lattes. As infraestruturas de pesquisa foram agrupadas por meio da Análise de Cluster, o qual gerou três clusters que se distinguem pelo escopo de suas atividades, áreas científicas e composição do capital físico e humano. Os pesquisadores com maiores produtividades são àqueles presentes no cluster 2 (multiatividades, Engenharia e Ciências Biológicas, estrutura organizacional piramidal), em detrimento aos presentes no cluster 1 (pesquisa e desenvolvimento de tecnologia, Multiárea) ou 3 (intensivos em pesquisa, Engenharias e Ciências Exatas e da Terra, estrutura organizacional horizontal). Os resultados dos modelos de regressão, OLS e Tobit, estimados indicam que quanto maior o número de estudantes bolsistas, maior a produtividade do coordenador, bem como a relação capital-trabalho da infraestrutura. Por fim, o presente estudo contribui ao preencher uma lacuna de informação sobre o sistema brasileiro de C&T e após exercícios econométricos foi possível concluir que as dimensões do SI nacional, relacionando capital humano, independente da qualificação, e físico, são determinantes aos níveis de produtividade dos coordenadores. === The Brazilian innovation system (IS) is characterized by an intermediate stage of development and the strong participation of the public sector, reflecting its large share in expenditure on S & T. The IS is considered, in the current scenario, a key factor to development and economic growth of modern economies. However, there are few studies on the role played by the characteristics of the researchers and research infrastructure on scientific productivity. Therefore, the aim of this research is to evaluate the effects of these characteristics on individual scientific productivity of the coordinators belonging to 1,756 research infrastructures in Brazil. To do this, the work uses a unique mapping of infrastructure in Brazil by the Ministry of ST & I in partnership with CNPq and IPEA, and the extraction of the individual characteristics of the researchers through the Lattes Platform. The research infrastructure were characterized by the Cluster Analysis, which generated three clusters distinguished by the scope of its activities, scientific areas and composition of physical and human capital. Researchers with higher productivity were present in cluster 2 (multi-activities, Engineering and Life Sciences, pyramidal organizational structure) rather than those present in the cluster 1 (research and development of technology, multi-area) or 3 (research intensive, Engineering and Exact and Earth Sciences, horizontal organizational structure). OLS and Tobit regression models results indicate that the larger the number of scholarship students and capital-labor ratio of the infrastructure the better the productivity of the coordinator. Finally, this study contributes to fill an information gap on the Brazilian system of S & T and after econometric exercise was concluded that the dimensions of the IS, relating human capital, regardless of qualification, and physical, are crucial to the productivity levels of the coordinators.