Trabajo Final - Hernan Vizzolini

Departamento de Economía y
Administración
Licenciatura en Economía del Desarrollo
Trabajo integrador correspondiente al seminario de investigación para

la obtención del título de grado
“Innovación en empresas en Argentina: análisis de

las encuestas de innovación”
Alumno: Hernán E. Vizzolini. Legajo: 15.854

Director: Fernando Peirano
Resumen
De acuerdo con varias escuelas de pensamiento económico, la innovación se considera
como motor del desarrollo económico. En este sentido, las empresas juegan un rol
preponderante como agentes que catalizan los procesos de cambio tecnológico e
introducen innovaciones. Asimismo, el Sistema Nacional de Innovación donde estas se
insertan tiene un rol fundamente para definir las trayectorias tecnológicas de estos
agentes y el sistema en sí mismo. En esta línea, el siguiente trabajo buscar realizar un
análisis y comparación, entre las distintas encuestas de innovación realizadas en
Argentina (ENIT en sus distintas versiones y ENDEI) para analizar el desempeño de las
empresas en el país, salvaguardando las distancias metodológicas de cada encuesta. El
objetivo es detectar rupturas y continuidades en el comportamiento de estos agentes.
Febrero 2017
Universidad Nacional de Quilmes
REFERENCIAS
AI: Actividades de Innovación.
ALC: América Latina y Caribe.
ANPCYT: Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica.
COFECYT: Consejo Federal de Ciencia y Tecnología (MINCYT).
CTI: Ciencia, Tecnología e Innovación
CyT: Ciencia y Tecnología.
DIeI: Diseño Industrial e Ingeniería.
DNIC: Dirección Nacional de Información Científica (MINCYT).
ENDEI: Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo y la Innovación.
ENIT: Encuesta Nacional sobre Innovación y Conducta Tecnológica.
FONARSEC: Fondo Argentino Sectorial (ANPCYT).
FONSOFT: Fondo Fiduciario de Promoción de la Industria del Software (ANPCYT).
FONTAR: Fondo Tecnológico Argentino (ANPCYT).
I+D: Investigación y Desarrollo.
M&E: Maquinaria y Equipo
MINCYT: Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva.
MTESS: Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social.
OCDE: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico.
PI: Propiedad Intelectual.
RRHH: Recursos Humanos.
RICYT: Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología.
SEPYME: Secretaria de la Pequeña y Mediana Empresa (Ex Ministerio de Industria).
SNI: Sistema Nacional de Innovación.
TPP: Innovación tecnológica de producto y de proceso.

Innovación en empresas argentinas: análisis de las encuestas de innovación
Índice
Introducción ....................................................................................................................... 1
Marco teórico ..................................................................................................................... 2
Aspectos teóricos de la economía de la innovación ....................................................... 2
Los manuales para la medición de la innovación ........................................................... 7
Metodología ................................................................................................................. 11
Comparación regional: América Latina vs OCDE............................................................. 14
Argentina y la innovación ................................................................................................. 18
Las empresas y la innovación .......................................................................................... 21
Perfil Innovador ............................................................................................................ 23
Actividades de Innovación ............................................................................................ 25
Recursos Humanos ...................................................................................................... 27
Vinculación ................................................................................................................... 30
Obstáculos para la innovación ..................................................................................... 32
Financiamiento para actividades e innovación y el FONTAR de la ANPCYT................ 34
Conclusiones ................................................................................................................... 36
Bibliografía ....................................................................................................................... 40
Anexos ............................................................................................................................ 46
Introducción
De acuerdo con varias escuelas de pensamiento económico, la innovación se considera
como motor el desarrollo económico. Entre ellas se pueden destacar las teorías de
Schumpeter (1934), la escuela neoschumpeteriana1 y la teoría del crecimiento endógeno2,
por nombrar algunas. En estas teorías, son los empresarios o las empresas las que se
posicionan como el actor principal para llevar adelante las innovaciones. En efecto, una
innovación se concibe como tal, cuando ésta es comercializable en el mercado.
Siendo la firma un sistema en sí misma, ésta se inserta, al mismo tiempo, en un sistema

(o ecosistema) más amplio, el cual influye sobre su desempeño innovador. La literatura
sobre economía de la innovación denomina a este sistema más amplio “Sistema Nacional
de Innovación” (SNI). Este sistema no sólo incluye a las empresas, sino que también,
otros actores como centros de investigación, universidades, el sistema financiero y el
Estado, entre otros. Asimismo, el SNI posee aspectos institucionales, económicos,
sociales y culturales, que moldean las interacciones entre los distintos actores, ofreciendo
oportunidades y limitaciones para el surgimiento de innovaciones y cambio tecnológico.
Dada la relevancia que, tanto el desempeño de la firma, como el SNI, tiene para la
economía y el bienestar social de una comunidad, se hace menester la captura de datos y
medición de los mismos, en pos de formular políticas públicas acordes para fomentar el
desarrollo económico.
En este sentido, desde principios de la década del ‘60, los países desarrollados vienen
llevando a cabo distintas reuniones, convenciones, y otros eventos, entre especialistas, a
fin de dar con procesos de medición que capturen las características más sobresalientes
sobre los SNI de cada país. Lo mismo fue llevado a cabo en años posteriores para poder
medir la innovación en empresas, así como otros aspectos relacionados como los
recursos humanos, las patentes y la balanza de pagos tecnológica, por nombrar algunos.
El resultado de estas convenciones fueron distintos manuales que hoy se utilizan en la
mayoría de los países cuyos gobiernos desean relevar estos aspectos.
Estos manuales fueron evolucionando con el transcurso del tiempo a fin de incorporar las
experiencias previas de su implementación, así como los cambios tecnológicos que iban
ocurriendo en el mundo. Por otro lado, surgieron adaptaciones de estos manuales para
capturar las especificidades de los países en desarrollo (en especial en América Latina y
Caribe), en particular en lo referente a la innovación en empresas.
En lo referente al caso argentino, el país presenta una trayectoria importante en la

medición de la innovación si se lo compara con otros países de la región. En efecto, el
país tiene en su haber cinco encuestas de innovación, la cuales miden (aunque con saltos
en la serie de tiempo) el período que va desde 1992 hasta el 2012.
1
Véase Dosi, Nelson, Silverberg, y Soete (1988) y Nelson & Winter (1982).
2
Véase Lucas (1988), Rebelo (1991) y Romer (1990, 1994).
1
En este trabajo se busca realizar una descripción de la trayectoria innovadora de las

empresas que operan en el país, en base a los resultados que arrojaron las distintas
encuestas realizadas. De esta manera, se intenta identificar ruptura y continuidades en los
distintos indicadores, en sintonía con las transformaciones que el entramado productivo y
las políticas de CTI experimentaron desde mediados de los noventa hasta principio de la
década de 2010. A fin de contextualizar estos indicadores y caracterizar el SNI nacional,
se presentan, comparan y analizan los principales indicadores de Ciencia y Tecnología,
tanto a nivel internacional y regional.
El trabajo se divide en cuatro secciones adicionales además de esta introducción. En la

segunda sección se describe el marco teórico en lo que respecta a la innovación, su
importancia para el desarrollo económico, los Sistemas Nacionales de Innovación, y los
distintos esfuerzos realizados por medirla. En siguiente apartado, dentro de esta sección,
se exponen la metodología utilizada para este trabajo.
En la tercera sección se muestra la evolución de los principales indicadores del SNI

argentino junto con los mismos indicadores a nivel regional e internacional. El objetivo de
este apartado es brindar un marco de referencia para poder comparar el desempeño
argentino en distintos niveles.
La cuarta sección muestra la evolución de los indicadores de innovación en empresas

argentinas. Se comparan los resultados de las últimas cuatro encuestas sobre innovación,
abarcando un período de 14 años. Este estudio permite distinguir algunas continuidades y
rupturas con respecto a la actitud de las empresas hacía la innovación.
Por último, en la quinta sección se presentan las principales conclusiones de este trabajo,
exponiendo los puntos más sobresalientes del análisis realizado.
Marco teórico
En esta sección se exponen, por un lado, los aspectos teóricos de la economía de la
innovación, el estado de la cuestión en lo referente a la medición de la innovación –los
manuales- y los trabajos realizados en cuanto a su aplicación para América Latina y
Argentina; y por el otro, la metodología empleada para la comparación de indicadores de
CTI.
Aspectos teóricos de la economía de la innovación

El concepto de innovación fue introducido por primera vez en la literatura económica por
Joseph Schumpeter (1934)3, quien entendía a la innovación como el motor del desarrollo
3
El año de la obra citada -1934- hace referencia a la versión en inglés del libro “Theorie der
wirtschaftlichen Entwicklung” de 1911. Se escoge la versión de 1934, porque el mismo Schumpeter
reconoció que realizó cambios para la versión traducida (Croitoru, 2012).
2
económico. Según este autor, es la introducción de innovaciones4 lo que posibilita el inicio

y sostenimiento de ciclos prolongados de crecimiento económico. Estas innovaciones
pueden llegar a ser de tal magnitud que generan que nuevos sectores emerjan y otros
desaparezcan (innovaciones radicales), configurando así un proceso de “destrucción
creativa”, que prolongaría el ciclo de crecimiento virtuoso de la economía.
La destrucción y creación de nuevos sectores provoca que, a medida que la estructura

cambia, se refuercen los estímulos favorables a la innovación, consolidando así el
proceso virtuoso de crecimiento. Estos procesos de desarrollo y de crecimiento sostenido
ocurren en un conjunto caracterizado por instituciones y actores diferentes, públicos y
privados, que moldean las trayectorias de desarrollo (Cimoli, 2006).
Según Schumpeter (1934) los desequilibrios provocados por las innovaciones son
introducidos por los “emprendedores”5. La principal característica de los emprendedores
era el “coraje” para llevar adelante su nuevo plan sin tener conocimiento perfecto del
riesgo del mercado. Más adelante, Schumpeter (1942) propondrá que las innovaciones
pueden, también, surgir de las actividades formales de I+D llevadas a cabo dentro de la
estructura organizacional de las grandes empresas (principalmente industriales)6.
En la perspectiva neoclásica, el cambio técnico es incorporado a la teoría sobre

crecimiento económico por Robert Solow (1956; 1957). Este autor afirma que un factor
determinante del crecimiento económico es el cambio técnico el cual permite elevar la
frontera de producción manteniéndose constante los demás factores. En su modelo, la
tecnología es exógena, por lo que las empresas la toman como dada al momento de
incorporarla a su función de producción. Bajo esta concepción las innovaciones provienen
desde fuera del sistema económico y el cambio tecnológico al interior de la firma es una
“caja negra” cuya explicación les corresponde a otros científicos sociales (Rosenberg,
1982)
Por otro lado, los enfoques heterodoxos, intentan abrir esa “caja negra”, dando respuesta
a cómo se producen los procesos de innovación y aprendizaje dentro de las empresas, y
4
Schumpeter (1934) propuso una lista de cinco tipos de innovación: i) Introducción de nuevos
productos. ii) Introducción de nuevos métodos de producción. iii) Apertura de nuevos mercados. iv)
Desarrollo de nuevas fuentes de suministro de materias primas u otros insumos. v) Creación de
nuevas estructuras de mercado en un sector de actividad.
5
Cabe destacar que para Schumpeter, el “emprendedor” no necesariamente es el que posee el
capital para llevar adelante su idea. El “emprendedor”, generalmente, obtiene el capital del sistema
financiero (Croitoru, 2012).
6
Esta diferencia en la organización de actividades de innovación, llevadas adelante por un
emprendedor o por un laboratorio de I+D dentro de una empresa, fue denominada como
Schumpeter Mark I y Mark II. Schumpeter Mark I se caracteriza por la “destrucción creativa”, con
facilidad de entrada al mercado y un rol preponderante jugado por los “emprendedores” y las
nuevas firmas en las actividades innovativas. Schumpeter Mark II se caracteriza por la
“acumulación creativa” con la prevalencia de grandes empresas y altas barreras a la entrada para
los nuevos innovadores. Este régimen es caracterizado por la dominancia de núcleos estables de
empresas grandes con barreras altas a la entrada.
3
proponiendo el desarrollo económico como un proceso multifacético, en donde el cambio

tecnológico, las características propias de las firmas y las instituciones son vistos como
los factores que modelan patrones de desarrollo específicos (López, 1998). Entre estas
escuelas de pensamiento económico se destacan los “neoshumpeterianos” o
“evolucionistas” (Dosi, Freeman, Nelson, Silverberg, & Soete, 1988; Nelson & Winter,
1982).7
La literatura evolucionista sostiene que las empresas (así como también los institutos de
investigación) están sujetas a regímenes tecnológicos que determinan sus trayectorias de
cambio técnico e innovaciones. En esta línea, Freeman (1975) demostró que las firmas se
especializan en ciertas tecnologías fundamentales e innovan de manera diferentes de
acuerdo a su actividad principal.
Esto permitió que Dosi (1982) crease el concepto de “trayectorias tecnológicas”, las
cuales define como el patrón de actividad normal de resolución de problemas sobre la
base de un paradigma tecnológico8. Tanto el paradigma, como las trayectorias
tecnológicas, permiten explicar la evolución tecnológica de las firmas y sus estrategias de
innovación. Asimismo, Dosi (1988) establece una clasificación de sectores sobre estas
consideraciones a partir de los elementos selectivos de la aplicación del conocimiento
genérico, esto es, de las posibilidades de aplicación del nuevo conocimiento (oportunidad
tecnológica), del grado de apropiabilidad, de su carácter acumulativo y de su diversidad
en términos de conocimiento base.
Al mismo tiempo, Pavitt (1984) creó una taxonomía de industrias basada en las
principales características de sus patrones de cambios tecnológicos. La taxonomía de
Pavitt es más comprehensiva que la elaborada por Dosi, dado que no solo incluye
elementos relativos a los regímenes tecnológicos sectoriales, tales como la apropiabilidad
o el aprendizaje; sino que, además, introduce otros aspectos relativos a las trayectorias
tecnológicas, seguidas por las industrias, en función de cómo se desarrolla la actividad
productiva. Esto implica considerar que las tareas productivas e innovadoras están
íntimamente relacionadas hasta el punto de que las primeras condicionan a las segundas
según las complementariedades que existen entre las especificidades de cada una.
En cuanto al proceso de innovación existe una amplia literatura y enfoques para explicar
este proceso9. Siguiendo a Rothwell (1994), el autor plantea cinco generaciones de estos
enfoques, que guardan relación con las características económicas, sociales y
tecnológicas de cada período en el que surgen. La primera generación corresponde al
7
Otros enfoques heterodoxos que pueden mencionarse son el marxista y el institucionalista, los
cuales no fueron seleccionados para el marco teórico en donde se inscribe el presente trabajo.
8
De acuerdo con Dosi (1982), un paradigma tecnológico puede definirse como un modelo y una
pauta de solución de problemas tecnológicos seleccionados, basado sobre principios particulares
derivados de las ciencias naturales y sobre materiales tecnológicos específicos.
9
Vease Escorsa & Valls, 2003; European Commission, 2004; Forrest, 1991; Hidalgo Nuchera,
León Serrano, & Pavón Morote, 2002; Padmore, Schuetze, & Gibson, 1998; Rothwell, 1994; Saren,
1984; Trott, 2002.
4
modelo lineal de innovación “science push” caracterizado por Kline y Rosenberg (1986).
Este modelo propone que el desarrollo del proceso de innovación es un proceso
unidireccional, secuencial y ordenado, que va desde la investigación básica, (ciencia), al
surgimiento de las aplicaciones prácticas (innovaciones), a la producción de nuevos
bienes y servicios y, finalmente, a la comercialización de aquellos.
La segunda generación corresponde al denominado “market pull”, en el cual, manteniendo

una secuencialidad, las necesidades de los consumidores se convierten en la principal
fuente de ideas para desencadenar el proceso de innovación. En este sentido, las
necesidades del mercado impulsan la búsqueda y desarrollo de las innovaciones, para
posteriormente ser producidas y comercializadas (European Commission, 2004).
La tercera generación del modelo es el “chain-linked” o interactivo (Kline & Rosenberg,

1986). En este modelo, el conocimiento no es necesariamente lo que inicia el proceso de
innovación, si no que éste se caracteriza por la existencia de interacciones continuas y
feedbacks entre las distintas etapas y actividades que están involucradas en el desarrollo.
Entre las disitntas etapas puede ser necesario que se recurra tanto al cuerpo de
conocimientos científicos y tecnológicos existente, como a “nueva” investigación. Las
relaciones entre “ciencia” y “tecnología” son de doble vía, con retroalimentaciones mutuas
en las distintas etapas del proceso de innovación (Burgueño & Pittaluga, 1994; OCDE,
1992).
La cuarta generación es el llamado modelo integrado. Takeuchi y Nonaka (1986)

denominan a este modelo el “enfoque rugby”. Bajo este enfoque, el proceso de desarrollo
del producto emerge de la constante interacción de un grupo de personas,
cuidadosamente seleccionados, y de carácter multidisciplinar, que trabajan juntos desde
el comienzo hasta el final. En vez de atravesar etapas perfectamente estructuradas y
definidas, el proceso se va conformando a través de las interacciones de los miembros del
grupo.
Por último, la quinta generación se denomina “modelo en red”. Este modelo subraya el
aprendizaje que tiene lugar dentro y entre las empresas y sugiere que la innovación es
generalmente y, fundamentalmente, un proceso distribuido en red (Hobday, 2005). Las
empresas innovadoras se encuentran asociadas a un conjunto muy diversos de agentes a
través de redes de colaboración y de intercambio de información (European Commission,
2004), conformando un sistema de innovación. Este enfoque subraya la importancia que
tienen las fuentes de información externa a la empresa: clientes, proveedores,
consultorías, laboratorios públicos, agencias gubernamentales, universidades, etc. de
forma que la innovación se deriva de redes tecnológicas.
En línea con este enfoque, puede mencionarse el concepto de “innovación abierta”

(Chesbrough, 2003). El mismo comprende una estrategia de innovación bajo la cual las
organizaciones van más allá de sus límites y donde la cooperación con profesionales
externos tiene un papel fundamental. En este sentido, la innovación abierta significa
combinar conocimiento interno con cooperación de agentes externos, como centros de
investigación, universidades, expertos independientes e incluso los propios clientes y
5
competidores de la empresa, que ofrecen soluciones a las compañías a través de la

inteligencia colectiva. Bajo este enfoque, la innovación no surge exclusivamente del
interior de la empresa y es obligatorio aceptar que existen ideas brillantes fuera de la
organización.
Por otro lado, la visión convencional de los procesos de innovación presta atención casi
exclusivamente a las actividades “formales” realizadas en universidades, centros de
investigación o, principalmente, en laboratorios privados de I+D. En efecto, la I+D
realizada en las firmas privadas ha jugado un rol central a lo largo de la historia del
capitalismo (Freeman & Soete, 1997; Mowery & Rosenberg, 1989; Nelson, 1990; OCDE,
1992); y es evidente la importancia que han tenido las universidades y otros centros de
investigación como generadores de nuevo conocimiento que impulsa el avance de la
ciencia y la tecnología (López, 1998).
Al mismo tiempo, una creciente literatura enfatiza el papel clave de los procesos de
aprendizaje de carácter menos “formal”. En este sentido, la experiencia cotidiana también
incrementa el conocimiento técnico y proporciona indicios respecto de la dirección en la
que han de buscarse las soluciones. Entre los aprendizajes que se originan en las
actividades rutinarias, se incluyen el “learning by doing” (aprender haciendo), que
incrementa la eficiencia de las operaciones de producción (Arrow, 1962); “learning by
using” (aprender usando), que incrementa la eficiencia en el uso de sistemas complejos
(Rosenberg, 1982), y “learning by interacting” (aprender interactuando), en el que
participan usuarios y productores en una interacción que tiene como resultado el
desarrollo de innovaciones de productos (Lundavall, 1988). Por otro lado, no sólo los
procesos de aprendizaje son importantes, sino también los de “olvido”, ya que los hábitos
adquiridos pueden “bloquear” la incorporación de nuevos conocimientos, conocido como
efecto “lock-in” (Johnson, 1992).
En cuanto a la difusión de tecnología, la OCDE (1992) ha estudiado las diferentes

dinámicas y características de ese tipo de procesos, que pueden realizarse de forma
“incorporada” (a través de la compra de bienes de capital, componentes, insumos, etc.) o
“desincorporada”, la cual puede ocurrir tanto de forma “organizada” -mediante licencias,
asistencia técnica, etc.-, o en forma “no-organizada”, por la generación de externalidades
o spillovers a partir de los procesos de innovación que realizan las firmas, de los cuales
siempre surgen “filtraciones” que permiten que el conocimiento generado en dichos
procesos sea absorbido por otros agentes -vía “ingeniería reversa”, solicitudes de
patentes, movilidad del personal, etc. (López, 1998).
En pos de lograr una mejor identificación de los determinantes del cambio tecnológico y
de los factores que inciden en los cambios en el desempeño de las firmas, la literatura
evolucionista dio lugar a la distinción de tres tipos de capacidades claves: las
tecnológicas, las de innovación y las de absorción (Lugones, 2008). Existe una fuerte
interrelación y aspectos comunes entre estos conceptos: las capacidades de absorción
son un elemento crítico de las capacidades de innovación (Cohen & Levinthal, 1990) y
estas a su vez un componente central de las capacidades tecnológicas.
6
Las capacidades tecnológicas serían los conocimientos y habilidades para adquirir, usar,
absorber, adaptar, mejorar y generar nuevas tecnologías (Bell & Pavitt, 1995; Lall, 1992).
Se comprende que las capacidades tecnológicas incluyen a las capacidades de
innovación y a las capacidades de absorción. Por su lado, las capacidades de innovación
son las habilidades que los agentes desarrollan para alcanzar nuevas combinaciones de
los factores existentes (internos a la organización y de su entorno). Las habilidades de la
empresa de reconocer el valor del conocimiento nuevo y externo, asimilarlo y aplicarlo con
fines comerciales, son las denominadas capacidades de absorción. Estas dimensiones
están sujetas al conocimiento previo adquirido por el agente, es decir, al proceso de
acumulación de conocimiento, confiriéndole un carácter acumulativo (path dependency) y
específico a estas capacidades (Lugones, 2008)
En un intento por profundizar el entendimiento de los procesos de innovación y de ampliar

el marco conceptual, se comenzó a aplicar la teoría de los sistemas para analizar el
fenómeno tecnológico. En esta línea, se ha elaborado una profusa literatura sobre los
denominados Sistemas Nacionales de Innovación (Freeman C. , 1987; Lundavall, 1992;
Nelson, 1993; OCDE, 1997).
El enfoque del Sistema Nacional de Innovación (SNI) procura integrar los distintos tipos
de organizaciones, con tipos de lógicas institucionales diferentes, que interactúan en los
procesos de cambio tecnológico y organizacional y que inciden en la influencia de los
mismos sobre el ritmo de crecimiento y la orientación del desarrollo (López, 1998).
En su acepción más amplia, el concepto comprende todos los elementos que contribuyen
al desarrollo, introducción, difusión y uso de innovaciones, por lo que incluye a las
empresas productoras, el sistema educativo (particularmente universidades e institutos
técnicos), los laboratorios y centros de investigación públicos y privados, el sistema
financiero, las instituciones o agencias públicas de promoción de la CTI, etc. así como las
propiedades macroeconómicas, estructura productiva, marco institucional, entre otros
factores, del país del que se trate (Lundavall, 1992).
Los manuales para la medición de la innovación

La importancia de medir los procesos de innovación proviene de la relación -ampliamente
verificada por la evidencia empírica- que guarda la innovación con las mejoras genuinas
de competitividad, el crecimiento económico y los niveles de bienestar social (Lugones,
2008). Considerando las empresas como centro de los procesos de innovación (OECD,
2005a), estas se apoyan en esas capacidades para desarrollar ventajas competitivas
sostenibles y acumulativas, en oposición a las ventajas espurias (Fajnzylber, 1989).
Además, aquellas firmas que dedican esfuerzos a realizar actividades de innovación

muestran mejores indicadores en términos de ventas, exportaciones, productividad y
empleo. Este mejor desempeño no solo se refiere a una tendencia positiva más
pronunciada, sino también a trayectorias más estables (Chudnovsky, 2004; De Negri,
2005; Fagerberg, 2002; Kemp, 2003; Kosacoff, 1998; Lall, 2004; Lugones, 2007;
Lundavall, 1992; Ocampo, 2005; Reinert, 1996; Suarez, 2007; Tether, 2003).
7
Según Lugones (2008), las ganacias de competitividad basadas en la introduccion de

innovaciones tecnologicas u organizacionales tienen fuerte inicidencia en la determinacion
de las tendencias de especializacion productiva y comercial de un país, es decir, la
proporcion que los bienes con mayor contenido de conocimiento ocupan en su estructura
productiva y comercial. Esto tiene un doble beneficio: por un lado, se fortalece el sector
externo de la economia (la Balanza Comercial); por el otro, impulsa la elevacion de los
ingresos medios de los trabajadores, al mismo tiempo que fomenta los empleo de los
recursos humanos más calificados, aumentando asi los niveles de bienestar de la
sociedad en su conjunto.
Los orígenes de una metodología de uso común para medir los recursos nacionales que
los países destinan a la I+D tiene su nacimiento en junio de 1963, cuando la OCDE
celebró una reunión de expertos nacionales en estadísticas de investigación y desarrollo
en la Villa Falconieri de Frascati en Italia. Esta reunión fue el hito fundacional del “Manual
de Frascati”, el cual es el documento de referencia, tanto para los países miembros de la
OCDE como para el resto del mundo, en cuanto a encuestas sobre I+D (OECD, 2003). El
Manual lleva seis ediciones, siendo la última revisión en 2002. Su objetivo es superar las
dificultades teóricas y las diferencias de alcance, métodos y conceptos que hacen difícil
las comparaciones internacionales entre los países.
En pos de mejorar la medición de la innovación, la OCDE ha desarrollado el Manual de

Oslo, el cual se focaliza en la innovación en empresas. Este Manual cuenta con tres
versiones, siendo la última revisión en 2005. La primera edición data de 1992 y se
enfocaba esencialmente en la innovación tecnológica de producto y de proceso (TPP) en
el sector manufacturero. Este manual fue una referencia para las subsiguientes encuestas
de innovación en diversos países, las cuales permitieron recabar experiencias y precisar
mejor el marco del manual en cuanto a los conceptos, las definiciones y la metodología.
Esto condujo a su segunda versión en 1997, la cual tienen como principal característica la
de agregar al sector de servicios. Desde entonces, el análisis de los resultados de las
encuestas y la evolución de las necesidades en cuanto a la actuación política, planteó la
conveniencia de emprender otra revisión del Manual. La tercera edición, 2005, tiene en
cuenta no solo las innovaciones TTP (tecnológicas), sino también las no tecnológicas, es
decir, las organizacionales y de mercadotecnia. Al mismo tiempo, agrega módulos de
preguntas referidas a cuestiones de vinculación para intentar captar el carácter sistémico
de la innovación (OECD, 2005a). El Manual de Oslo guarda estrecha relación con el
Manual de Frascati y el manual de estadísticas sobre patentes.
En lo que se refiere al último manual mencionado –el de patentes-, la importancia que la

OCDE concede al uso de estadísticas sobre patentes se remonta a finales de los años
‘70. La OCDE publicó una primera edición del Manual de Patentes en 1994. En la
conferencia “Blue Sky”, desarrollada en 1996 por esta organización los expertos
identificaron las patentes como una vía prometedora para mejorar el conocimiento
cuantitativo de las actividades de ciencia y tecnología (C&T), en un contexto económico y
de políticas cambiantes que evoluciona con gran rapidez (OECD, 2009).
8
Complementario a estos manuales, se han producidos otros que abarcan diferentes

aspectos de la CTI10. En 1995, se publicó el Manual de Canberra (The Measurement of
Human Resources Devoted to S&T; OCDE/EU/Eurostat, 1995), orientado exclusivamente
a medir los recursos humanos dedicados a la ciencia y la tecnología, la transferencia y la
innovación tecnológica. Tanto la OCDE como la UNESCO se empeñaron enérgicamente
en su desarrollo. Por otra parte, en los años noventa se incorporaron los indicadores
relacionados con las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) y la
sociedad de la información (OECD, 2005b). Sobre la base de estas nuevos intereses
surgió el “Manual de Lisboa: Pautas para la interpretación de los datos estadísticos
disponibles y la construcción de Indicadores referidos a la transición de Iberoamérica
hacia la sociedad de la información” (Díaz Pérez, 2009).
Por otro lado, la necesidad de contar con un manual que capture las especificidades de
los países de América Latina y el Caribe (y por extensión los países en desarrollo) pero
que al mismo tiempo permita establecer comparaciones internacionales, llevó a la
creación del Manual de Bogotá en el año 2000. Este manual conjuga, de una manera
equilibrada, el respeto por la sólida e insustituible base conceptual y metodológica que
proporcionan los manuales de la OCDE -Oslo y Frascati- y la necesidad de tomar en
cuenta las especificidades que caracterizan a los sistemas de innovación y a las firmas
regionales. En esta línea, el Manual de Bogotá propone que los indicadores
latinoamericanos deben medir el concepto de capacidades tecnológicas, el aspecto social
e interactivo de las innovaciones, las fuentes externas y los esfuerzos tecnológicos
endógenos, las innovaciones organizacionales, la capacitación y la gestión de calidad, la
gestión ambiental y las capacidades de innovación (RICYT, 2000).
En dicho manual (basado en el Manual de Oslo) se definió, por primera vez, la situación
de América Latina en torno a la aplicación de indicadores y, paralelamente, se estableció
una base conceptual común para definiciones básicas como innovación, investigación y
desarrollo, resultados, vínculos y obstáculos (RICYT, 2000).
Además, se publicaron otro conjunto de guías para evaluar el caso latinoamericano tales
como los Arreglos al Manual de Lisboa (que remite a la elaboración de indicadores de la
sociedad de la información); el Manual de Santiago (que trata el tema de los indicadores
de internacionalización de la ciencia, con una perspectiva complementaria a la que
desarrolla la OCDE, que considera las características particulares de esta región); el
Manual de Indicadores de Impacto Social de la Ciencia y la Tecnología (elaborado como
resultado del desarrollo de la subred de indicadores de impacto social); y la Norma
Iberoamericana para Encuestas de Percepción Pública de la Ciencia (con el propósito de
guiar la realización de esta clase de encuestas en los países de Iberoamérica) (Albornoz,
2007)
10
Cabe mencionar otros manuales tales como: “Handbook on Economic Globalisation Indicators”
(OECD, 2005c); “Measuring Productivity Manual” (OECD, 2001), “A Guide for Information Society
Measurements and Analysis” (OECD, 2005b) y “A Framework for Biotechnology Statistics” (OECD,
2005d).
9
Por último, existen varios trabajos sobre la metodología y los resultados de las encuestas
de innovación en América Latina y el Caribe. Lugones, Peirano, Giudicatti, & Raffo (s.f) en
un documento elaborado por la RICyT, analizan las distintas rondas de encuestas de
innovación llevadas adelante en ALC y formulan un conjunto de propuestas en relación
con los aspectos a ser indagados en las encuestas de innovación, para captar las
características que cobran los procesos de innovación en ALC.
Gutti, Lugones, Peirano, y Suarez (2006), también a partir de las distintas encuestas de
innovación realizadas en la región, buscan conformar un set minimo de indicadores de
CTI que permita la comparación entre países de ALC. Para esto, los autores tuvieron en
cuenta las diferencias conceptuales y metodologicas entre las distintas encuestas, con
especial atención a la identificación del organismo que encargó los ejercicios, el que
desarrolló el trabajo de campo, los procedimientos para la conformación de la muestra
seleccionada y las características del panel resultante. Los autores concluyen que existen
buenas posibilidades de crear un set mínimo de indicadores comparables, pero que se
necesitan ciertos ajustes en cuanto a recoleccion de los microdatos.
Por su parte, Peirano y Olaya (2007) describen la génesis y evolución de los indicadores
referidos a la sociedad de la información y la innovación tecnológica en el ámbito de los
países de América Latina. Asimismo, abordan el tópico de los indicadores sobre acceso y
uso de las TIC y el contenido del compendio de prácticas sobre implementación de
preguntas sobre TIC en encuestas de hogares y empresas editado por la CEPAL. Los
autores plantean distintos desafíos para ALC en el ámbito de la realización de las
encuestas de innovación, alegando que, además de los acuerdos sobre definiciones,
formularios e indicadores, resulta imprescindible dedicar recursos al fortalecimiento de las
capacidades institucionales y de los recursos humanos. En cuanto a los indicadores sobre
la Sociedad de la Información, concluyen que todavía falta camino por recorrer para lograr
una homologación eficaz.
Anlló & Suárez (2008) presentan un analisis de los indicadores de CTI y los resultados de
las distitnas encuestas de innovacion realizadas en ALC, captando generalidades y
especifidades de cada país y sector, por un lado; y, por el otro, analizando la posibilidad
de utilizar las encuestas de innovación como instrumento para la identificación de “buenas
prácticas locales”. Estos autores concluyen que en la medida que se aprenda a
diferenciar, en el analisis de las encuestas, especificidades de generalidades, y resultados
de procesos, se podrá avanzar en el desarrollo de un sistema estadístico capaz de dar
respuesta a las demandas públicas y privadas.
En suma, se cuenta con una importante cantidad de manuales que establecen los
lineamientos para medir la innovación y sus aspectos circundantes. Esto se vuelve más
valioso aun cuando se realizan los esfuerzos por adaptar estos manuales a los casos de
los países en desarrollo como, por ejemplo, para la región latinoamericana. Esta
adaptación no sólo permite establecer comparaciones internacionales, sino que también
permite capturar las especificidades regionales, nacionales y a nivel de la firma. Si bien,
las múltiples versiones, revisiones y adaptaciones de estos manuales, sumado a la
10
cantidad de trabajos realizados sobre esta temática, demuestran que medir la innovación
es un proceso complejo y constante (principalmente dado los cambios que ocurren tanto
en el campo de la economía internacional como en lo tecnológico), se ha avanzado
bastante en este sentido a fin de proveer información valiosa tanto para el sector público
como privado. Sin embargo, quedan pendientes aún los esfuerzos de normalización de
los procesos de captura de la información en ALC, lo cual permitiría una comparación más
rigurosa entre los distintos países integrantes de la región. En Europa esto se ha
normalizado bajo la figura de las Encuestas de Innovación de la Comunidad (CIS, por sus
siglas en inglés) las cuales homogenizan y normalizan la captura de datos.11
Metodología
Aprovechando los datos originados por la ENDEI, es posible realizar un análisis que
permita comparar como fue la evolución de las actividades de innovación en Argentina
para un período de 20 años si se tomase la ENIT 92-96. Sin embargo, dado a que solo se
cuenta con datos de CyT para Argentina a partir de 1996 (o 1997 en su defecto, se
decidió dejar de lado esta primera encuesta sobre innovación y comenzar desde la
segunda, que abarca el período 1998-2001. De esta manera, el trabajo se nutre de los
resultados de la ENIT llevada a cabo en el 1998-2001; la ENIT 2002-2004; la ENIT 2005;
y, la ENDEI (2010-2012). Para el período 2006-2010 se encuentran datos provisorios del
INDEC con respecto a algunas variables. De esta manera, se puede completar un período
de estudio que va del año 1998 al 2012. Sin embargo, en pos de obtener mayor
rigurosidad se utilizarán principalmente los datos de las encuestas, lo que permiten
comparar períodos claves de la economía argentina:
 1998 al 2001, período de recesión, crisis económica y fin del esquema de

Convertibilidad;
 2002-2004, recuperación económica con tipo de cambio administrado; y,
 2010-2012, últimos datos que permiten establecer los avances en materia de
innovación productiva, luego del nuevo régimen macroeconómico establecido a
partir del 2002.
Dado la limitante de no contar con todas las bases de datos y solo algunas publicaciones,
en algunos apartados solo será posible la comparación entre dos encuestas,
generalmente, la ENIT 98-01 y la ENDEI.
11
Las estadísticas de innovación basadas en la CIS forman parte de las estadísticas de la UE
sobre ciencia y tecnología. Las encuestas se realizan con una frecuencia de dos años por los
Estados miembros de la UE. La compilación de los datos de la CIS es voluntaria para los países, lo
que significa que en diferentes encuestas se están involucrando diferentes países. La CIS es un
estudio de la actividad de innovación en las empresas. La encuesta armonizada tiene por objeto
proporcionar información sobre la innovación en las empresas por tipo de sector, sobre los
diferentes tipos de innovación y sobre diversos aspectos del desarrollo de una innovación, como
los objetivos, las fuentes de información, el financiamiento público, los gastos de innovación, etc.
La CIS proporciona estadísticas desagregadas por países, tipos de innovaciones, actividades
económicas y tamaño.
11
Por otro lado, se analizará la evolución de los indicadores tradicionales de CyT a nivel
agregado que permiten dar cuenta del contexto en donde se insertan las empresas. En
Argentina se cuenta con datos sobre estos indicadores a partir de 1996 siguiendo los
cuales fueron recabados utilizando los lineamientos del Manual de Frascati.
La elección de los indicadores
La primera parte del trabajo, la cual tiene un carácter contextualizador a nivel internacional
y nacional de las estrategias de innovación de las empresas en Argentina, se rige por los
indicadores señalados en el Manual de Frascati y en el Manual de Oslo. La selección de
estos indicadores se basa en su pertinencia para el objeto de este trabajo. En este
sentido, los indicadores seleccionados para la comparación a nivel internacional/regional:
 Inversión en I+D como porcentaje del PIB

 Inversión en I+D por sector de ejecución (%)
 Actividades de innovación de empresas sobre ventas
 Inversión en I+D de empresas sobre ventas
 Cantidad de investigadores cada 1000 de la población económicamente activa
(PEA).
A nivel nacional los indicadores para describir el SNI argentino y su evolución reciente
son:
 Inversión en I+D como porcentaje del PIB (y la evolución del PIB)

 Inversión en I+D por sector de ejecución en (%)
 Inversión en I+D por sector de financiamiento (%)
 RRHH dedicados a la I+D
 Investigadores cada 1000 de la PEA
El presente trabajo analiza distintos indicadores de innovación en empresa justificando su

elección en varios documentos al respecto de los mismos (Lugones, Peirano, Gutti, &
Suarez, 2006; Lugones, Gutti, & Le Clech, 2007; López & Lugones, 1997). Como se
mencionó anteriormente, los autores de estos documentos proponen un set de
indicadores básicos para la medición de la CTI en el país, los cuales son tomados en
parte por este trabajo.
Las distintas encuestas suelen realizar distintas clasificaciones de las empresas al

momento de relevarlas. Las empresas son clasificadas por tamaño, origen de capital y
sector de actividad. Este estudio analiza al conjunto de las empresas sin reparar en esta
clasificación. Una de las razones por las cuales no se realiza el análisis a través de estas
categorías y a través de todas las encuestas es que representaría una extensión y
profundidad de análisis que supera el objetivo de este trabajo.
Otro motivo por el que no se avanza en el análisis a través de los distintos tipos de
empresas se fundamenta en los criterios metodológicos adoptados por las distintas
12
instituciones12 que realizaron las encuestas para clasificar a las empresas por tamaño. En
efecto, los resultados arrojados por las diferentes versiones de la ENIT por tamaño de
firma no son comparables con la los de la ENDEI. Esto es así dado a que el tamaño de
las empresas en las ENIT se realizaba en base a la clasificación SEPyME13, la cual toma
la facturación como indicador para estratificar las firmas. Para la ENDEI se tomó como
indicador de tamaño la cantidad de empleados que la empresa posee. Por ende, no
puede realizarse una comparación entre distintos períodos.14
En cuanto al corte sobre origen de capital, la clasificación es dicotómica y se mantiene a

través de todas las encuestas consultadas, por lo que podría haberse realizado la
comparación. Esta clasificación se base en empresas sin participación de capital
extranjero y con participación de capital extranjero. El criterio de clasificación fue que, la
empresa se clasifique en esta última categoría, si posee al menos un 1% de presencia de
capital extranjero.
Por último, si bien el carácter sectorial es homogéneo a través de todas las encuestas,
(basándose en la clasificación CIIU Rev. 3), cabe mencionar que, al revisar las encuestas,
se encontró con agrupamientos de sectores discrecionales y, por otro lado,
desagregaciones de la rama a nivel sector como sucede con la ENDEI (por ejemplo, el
sector farmacéutico, desprendido de la rama “fabricación de sustancias y productos
químicos). Asimismo, dado el proceso de anonimización de esta última encuesta, algunos
sectores concentrados (como tabaco, petróleo y automotor, por ejemplo) aparecen bajo la
categoría “otros” sin poder realizarse su discriminación.
Los indicadores a ser comparados son:15
12
La ENIT 1998-2001, fue realizada por el INDEC, la SECyT y la CEPAL. LA ENIT 2002-2004 fue
llevada a adelante por el INDEC y la SECyT. La ENDEI por su parte, se realizó en un esfuerzo
conjunto con el MINCYT y el MTESS.
13
Secretaría de la Pequeña y Mediana Empresa, perteneciente al ex Ministerio de Industria (hoy
Ministerio de Producción)
14
La Dirección Nacional de Información Científica (DNIC) del MINCYT ha intentado homogenizar
estas variables en un documento interno para la realización de la ENDEI, pero el resultado fue
negativo. Principalmente se debió a las distorsiones que la inflación provocó sobre los montos de
facturación de las firmas, lo cual al aplicar la estratificación de SEPYME provocaba fuertes
variaciones en la categorización muestra.
15
Un aspecto que suele relevarse en las distintas encuestas son las fuentes de información. El
Manual de Oslo y Bogotá recomienda distinguir entre fuentes de información internas y externas a
la firma. Las encuestas que relevan las fuentes de información fueron la ENIT 98-01 y la ENDEI,
sin embargo, los cuestionarios variaron en su diseño, lo que imposibilitan la comparación y es por
eso que no se toman en cuenta en este trabajo. Las diferencias vienen dadas porque la ENIT 98-
01, agrupa todas las fuentes internas de información en una categoría y ofrece un mayor abanico
de opciones en cuanto a fuentes externas. Por su lado, la ENDEI, desagrega las fuentes internas,
permitiendo conocer el flujo del conocimiento dentro de la empresa, sin embargo, ofrece limitadas
opciones en cuanto a las fuentes externas. Asimismo, la ENIT solicitaba que se le asignaran
distintos grados de importancia a las distintas fuentes mencionadas en la encuesta; la ENDEI, por
13
 Perfil innovador (innovativas, innovadoras, innovadoras TPP16) como porcentaje de

las firmas encuestadas
 Actividades de innovación en relación a las ventas.
 Composición de las actividades de innovación
 Recursos Humanos dedicados a las AI
 Recursos monetarios por RRHH dedicado a las AI
 Vinculación con diversos agentes de SNI sobre total de firmas encuestadas
 Obstáculos para la innovación sobre total de las firmas encuestadas
 Financiamiento para las actividades de innovación sobre total de las firmas
encuestadas.
Comparación regional: América Latina vs OCDE

Esta sección tiene por objetivo dar un panorama inter e intra regional de los principales
indicadores de CTI. De esta manera, se observan las brechas existentes entre los países
desarrollados (generalmente pertenecientes a la OCDE) y América Latina. Asimismo, se
profundiza sobre la participación que el sector privado -representado por las empresas-,
tiene sobre estos indicadores. Por último, se compara los recursos humanos de ALC con
los de la OCDE.
Argentina se enmarca en el contexto regional en cuanto a desempeño de indicadores de

CTI, el cual exhibe un importante atraso relativo si se lo compara con los países
desarrollados. Sin embargo, al interior de la región, Argentina es uno de los países que
mejores indicadores presenta. En este sentido, Argentina es el segundo país de ALC que
más invierte en I+D en relación al PIB (el primero es Brasil que duplica el valor argentino),
y el primero si se observan la cantidad de recursos humanos dedicados a la I+D en
relación a la población económicamente activa (en este caso Argentina duplica el valor
brasilero que ocupa el segundo lugar en ALC). Por otro lado, la participación de las
empresas en el financiamiento de la I+D se encuentra significativamente por debajo del
promedio de la región (en ALC el sector privado financia aproximadamente un tercio de la
I+D, mientras que en Argentina solo un quinto, para el año 2013).
Al comparar la región (y Argentina) contra los países desarrollados la brecha es aún más
notoria, tal como puede observarse en el Gráfico 1. En este sentido, la media de la OCDE
en cuanto a inversión en I+D sobre PIB, es de 2,38%, mientras que en ALC este indicador
se ubica en torno al 0,75%. Los países líderes en este indicador son Corea del Sur
(4,29%), Israel (4,11%), y Japón (3,59%). Por su parte, Argentina se encuentra muy
alejada de estos valores, inclusive por debajo de la media latinoamericana, con 0,62%
su parte, preguntaba si la empresa encuestada había recurrido a una de las fuentes de información
que la encuesta referenciaba.
16
Innovación tecnológica de producto y de proceso.
14
(año 2013), pero como se mencionó anteriormente, esta media es impulsada fuertemente
por Brasil cuya inversión en I+D sobre PIB se sitúa en 1,20%17.
Gráfico 1. Gastos en I+D como porcentaje del PIB y fuente de financiamiento. Año 2013
Corea del Sur

Israel
Japón
Suecia
Finlandia
Taiwán
Alemania
EEUU
OECD
Francia
Australia
China
UE-28
Reino Unido
Italia
España Empresas
Nueva Zelanda
Gobierno
Brasil
ALC
Argentina
Costa Rica
México
Cuba
Chile
Ecuador
Uruguay
Colombia
Bolivia
Paraguay
Perú
Panamá
El Salvador
- 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50
Fuente: elaboración propia en base a datos de la RICyT y OCDE. Notas: Los datos corresponden a 2013 o al último año
disponible: Australia, Bolivia y Perú, 2009; Ecuador, 2011; y, Paraguay, 2012.
Otro notorio contraste se da en la participación que el sector privado tiene en el

financiamiento de la I+D en los países de la OCDE y en ALC. En este sentido, las
empresas financian, en promedio, 61% de la inversión en I+D en la OCDE, con casos
destacados como Japón (77%), Corea del Sur (75%) y Alemania (66%)18. Por su lado, en
ALC las empresas financian, en promedio el 34%. Los países cuyas empresas financian
la mayor cantidad de I+D son Brasil (40%)19, Colombia (35%) y Chile (32%). Argentina se
ubica muy por detrás, siendo un 20% la I+D financiada por empresas.
17
Último dato disponible: 2013.
18
Cabe mencionar también los casos de China y Taiwán, países cuyo sector privado financia el
75% y 77% de la I+D, respectivamente.
19
Último dato disponible 2013
15
Por otro lado, como se refleja en el Gráfico 2, la empresa típica de los países de ALC
invierten un porcentaje significativamente menor de sus ventas en actividades de
innovación (AI): ALC presenta un promedio de 2,5% sobre sus ventas, mientas que la
OCDE, tiene un promedio de 3,7%. Una brecha similar existe en cuanto a la inversión en
I+D sobre ventas de las empresas latinoamericanas con respecto a los países de la
OCDE (0,3% contra 2,2%, respectivamente).
Lo particular a destacar en esta comparación es la importancia relativa que las empresas

de cada país le otorgan a las AI y a la I+D. Esto puede verse en el hecho de que, el gasto
en actividades de innovación es 8,3 veces más grande que la inversión que se realiza en
I+D en América Latina. Esta relación es menor para la OCDE, cuya inversión en
actividades de innovación es 1,7 veces más grande, que la que realizan en I+D.
Gráfico 2. Inversión en innovación en las empresas
Suecia 4,5 5,6

Alemania 3 5,2
Bélgica 1,9 4,3
Dinamarca 3,1 4,2
Reino Unido 1,4 3,8
Francia 3,2 3,6
Luxemburgo 2,5 3,3
Austria 1,6 2,8
Países Bajos 2 2,6
España 1,3
Italia 1,6
Noruega 0,8 1,2
2,2 3,7
0,3 2,5
Costa Rica 0,2 3,6
Chile 1,2 3,5
Brasil 0,6 2,8
Colombia 0,1 2,6
Perú 0,1 2,5
Uruguay 0,2 1,6
Argentina 0,3 1,4
Panamá 0,1 1,2
0 1 2 3 4 5 6
Intensidad de las inversiones en AI (porcentaje de las ventas) Intensidad en I+D (porcentaje de las ventas)
Intensidad de la inversión regional en AI (promedio) Intensidad I+D regional (promedio)
Fuente: BID (2014). Encuestas de innovación para Argentina (ENDEI, 2010-2012), Brasil (2005), Chile (2004–2005),
Colombia (2003–2004), Costa Rica (2008), Panamá (2008), Perú (2011) y Uruguay (2005–2006). Los datos para los
países de la OCDE corresponden a 2009, excepto para España e Italia, que provienen de Eurostat.
Nota: Los indicadores se refieren a la industria manufacturera. El grafico original (BID, 2014) fue modificado
actualizando los valores de Argentina.
Las relaciones marcadas en el párrafo anterior, dan cuenta de las estrategias tecnológicas
empleadas por la región. En rigor, el patrón que se destaca en ALC, es que el avance
técnico se produce por la adquisición de tecnología incorporada en la maquinaria,
generalmente adquirida de los países desarrollados. La experiencia de ciertas economías
de desarrollo tardío (como las del sudeste asiático) muestra que depender de la
16
tecnología importada no es necesariamente malo si se poseen suficientes capacidades de

absorción y si ello conduce a procesos de aprendizaje. Sin embargo, para que esto
suceda se debe combinar la tecnología adquirida con esfuerzos en investigación y
desarrollo y capital humano complementario (BID, 2014).
En esta línea, como se observa en el Gráfico 3, el capital humano de América Latina y el

Caribe es inferior al de los países de la OCDE, demostrando así el bajo umbral que posee
la región, en cuanto capacidades endógenas para hacer uso de la estrategia utilizada por
los países de tardío desarrollo del sudeste asiático mencionada anteriormente. En efecto,
ALC posee, en promedio, solo 1,1 investigadores por cada 1.000 trabajadores de la PEA
en 2013. Este valor es 6,6 veces menor que el promedio de la OCDE (7,33), a pesar de
que el número medio de investigadores en la región aumentara un 50% entre 2000 y
2013, como sucedió en Argentina o, en proporciones mayores como el caso de otros
países latinoamericanos.
Gráfico 3. Investigadores cada 1.000 de la PEA. Años 2000 y 2013
Finlandia
Dinamarca
Suecia
Corea del Sur
Francia
Alemania
Reino Unido
Estados Unidos
OECD
España
Italia 2013
Argentina
2000
Brasil
México
América Latina y el Caribe
Costa Rica
Chile
Venezuela
Ecuador
Bolivia
Colombia
Guatemala
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00
Fuente: elaboración propia en base a datos de la RICyT y OCDE.
En síntesis, existe una marcada brecha entre los países desarrollados y en desarrollo en
relación a los indicadores más significativos de CTI. Si bien varios países de la región han
tenido una evolución importante de estos indicadores en los últimos años, el atraso
relativo continúa siendo significante, y explica, en gran parte, el menor desarrollo
económico relativo de la región con respecto a los países desarrollados.
17
Asimismo, la composición de las AI de ALC –intensivas en la adquisición de maquinaria y

equipo- pero combinadas con bajos esfuerzos en inversión en I+D y desarrollo de RRHH
dedicados a la CyT, no permite que la región pueda perseguir las estrategias de
desarrollo iniciadas por las economías del sudeste asiático.
Argentina y la innovación
En base a lo presentado en la sección anterior, se entiende que Argentina posee cierto
rezago con respecto a la media regional en varios de sus indicadores. Esto se observa,
por ejemplo, en la inversión en I+D en relación al PIB, y la proporción que las empresas
gastan en AI con respecto a sus ventas. Sin embargo, Argentina se posiciona como líder
regional en lo que respecta a cantidad de investigadores cada mil de la PEA.
En lo que respecta a la I+D/PIB, si bien presenta un valor apenas inferior a la media, es el

segundo país que más invierte en I+D, con un 0,59% de su PIB para el año 2014. En el
Gráfico 4, se muestra la evolución de este indicador para el período 1996-2014,
diferenciando entre la inversión que ejecutan las empresas, el Gobierno, las universidades
y las ONG’s. Tal como se aprecia, Argentina muestra una trayectoria positiva de este
indicador, en especial entre los años 2004-2014, período en el cual este indicador, luego
de prácticamente 8 años de estancamiento, crece un 40%.20
Gráfico 4. Evolución de la inversión en I+D en Argentina por sector de ejecución. Años 1996-2014.
0,64%
0,62%
0,59%
0,58%
0,70%
0,57%
0,56%
Org. priv. sin

0,60% fines de lucro
0,47%
0,46%
0,45%
0,45%
0,44%
0,42%
0,42%
0,42%
0,42%
0,41%
0,41%
0,40%
0,39%
0,50% Educación
Superior
0,40%
Gobierno
0,30%
0,20%
Empresas
(Públicas y
0,10% Privadas)
0,00%
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Fuente: elaboración propia en base a datos de la RICyT.
20
Debe aclararse que la metodología para la medición del PIB cambio en el 2004. A partir de ese
año, los valores del indicador son menores a los que regirían si se continua con la base con que se
midió a partir de 1996 (base 1993). El INDEC no realizó ningún esfuerzo de empalme de series del
2004 hacía atrás por lo que no se puede calcular este indicador antes de ese año. Por otro lado, la
serie con base 1993, solo llega hasta el año 2012. Dicho esto, la serie que se presenta en este
trabajo corresponde a la presentada por los distintos organismos internacionales tales como la
RICyT, OECD, Banco Mundial, UNESCO, etc. Los indicadores elaborados por el MINCYT,
comienzan la serie en el año 2004 y son consistentes con los mostrados aquí a partir de ese año.
18
Al analizar la composición de la ejecución de la I+D (Gráfico 5), se observa que el

crecimiento del indicador I+D/PIB se explica principalmente por la mayor ejecución de
recursos por parte del Gobierno (incluido universidades públicas) 21, y no de las empresas.
Estas últimas tuvieron, en promedio, una participación del 27,5% durante el período 1996-
2014. La media de participación del Gobierno fue del 40,8%, mientras que la de las
Universidades fue del 29,7% para el período en cuestión. Las ONG’s tuvieron una
participación media del 2%.
Gráfico 5. Participación en la inversión en I+D por sector de ejecución. Años 1996-2013.

100%
90%
Org. priv. sin
80% fines de lucro
70%
60% Educación
50% Superior
40%
30% Gobierno
20%
33%
10% 26% 20%
0% Empresas
(Públicas y
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Privadas)
Fuente: elaboración propia en base a datos de la RICyT.
Las empresas perdieron participación durante el período bajo estudio. En 1996 eran
responsables de casi 26% de la ejecución de la I+D, mientras que en 2014 tuvieron una
participación del 20%. Fue durante el período 2004-2007 que estas ejecutaron por encima
del 30% de la I+D, para luego descender a partir del 2008, probablemente producto de la
crisis financiera internacional.
Otra manera de ver este fenómeno, es observando las fuentes de financiamiento de la

I+D. La I+D es una actividad en la que se producen transferencias significativas de
recursos entre unidades, organismos y sectores económicos, por lo cual es interesante
conocer quién financia el gasto y cómo evolucionó dicho flujo de fondos de I+D en el
tiempo.
En el Gráfico 6, puede observarse el rol preponderante del Gobierno al momento de

financiar la I+D. Tal cual ocurrió como cuando se observó la I+D por sector de ejecución,
las empresas fueron perdiendo participación relativa en este indicador. De financiar el
27,2% en 1997, pasaron al 20,1% en 2013. Este descenso fue complementado por el
financiamiento del Gobierno, el cual pasó de 65,5% a 75,5%.
El rol del gobierno en relación a al financiamiento puede verse también a través de los
recursos que destina en su Presupuesto a la Finalidad-Función Ciencia y Técnica.
Aunque, cerca de un 50% de la I+D publica proviene de este Presupuesto, su crecimiento
21
En 2014, las universidades publicas explicaron el 29,1% de la inversión en I+D, mientras que las
universidades privadas dieron cuenta de sólo el 1,3%
19
entre los años entre los años 2006 y 2014, refleja el rol preponderante que el Estado ha
tenido en el impulso de la CyT en cuanto comprometer recursos para su financiamiento.
En efecto, los recursos destinados a la FFCyT en relación al PIB pasaron de 0,23 en 2007
a 0,36 en 2013, representando un aumento de más del 400% en los fondos (Peirano,
Sessa, & Vizzolini, 2016).
Gráfico 6. Composición de la inversión en I+D por fuente de financiamiento. Años 1997-2013

100% Extranjero
90%
80%
Org. priv. sin
70% fines de lucro
60%
50% Educación
Superior
40%
30% Gobierno
20% 31%
10% 27% 20%
Empresas
0% (Públicas y
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Privadas)
Fuente: elaboración propia en base a datos de la RICyT y DNIC.
En relación a los recursos humanos dedicados a la I+D, el Gráfico 7 muestra que la

trayectoria del país fue sumamente positiva en el período analizado. En esta línea, se
evidencia un incremento significativo de estos indicadores. Por un lado, la cantidad en
personas físicas aumento un 125% entre 1997 y 2014. Entre estos, cabe mencionar que
la cantidad de becarios aumentó un 155% en este período, y la de investigadores creció
un 118%.
Gráfico 7. Cantidad de RRHH dedicados a la I+D (en personas físicas) e Investigadores cada 1000 de la PEA (EJC).
Años 1997-2014
120.000 3,50 Personal de

109.076 apoyo
100.000 3,00
Técnicos y
2,50 personal
80.000 asimilado
2,00 Becarios de I +
60.000 D/doctorado
48.368 1,50
40.000 Investigadores
1,00
20.000 0,50 Investigadores

cada 1000 PEA
0 0,00
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Fuente: Elaboración propia en base a datos RICyT y DNIC.
20
Por otro lado, el indicador “investigadores cada 1.000 de la PEA”, permite tener una
aproximación a la densidad de RRHH dedicados a la CyT. Dicho esto, la evolución del
país ha sido sumamente positiva, pasando de 1,8 en 1997 a 3 investigadores (EJC)22 por
cada mil personas de la PEA en 2014. De esta manera, Argentina se posiciona como líder
regional en este indicador.
Resumiendo, el desempeño argentino ha sido destacable en los últimos 10 años en la

mayoría de los indicadores de CyT. Sin embargo, los indicadores del sector privado, tanto
en ejecución como financiamiento de la I+D, son los que presentan un desempeño pobre
en el período estudiado.
Las empresas y la innovación

Las empresas desempeñan un papel preponderante en los sistemas nacionales de
innovación: son los agentes encargados de transformar el conocimiento en nuevas
soluciones económicas, que redundarán en su propio beneficio y en el de toda la
sociedad.
Gracias a las encuestas de innovación es posible conocer el comportamiento de las
empresas en lo relacionado a actividades de innovación, inversión en I+D, capacidades
tecnológicas y sus relaciones con el SNI.
El Gráfico 8 muestra, a simple vista, como la profunda recesión 2001-2002 dejó su huella
en los indicadores de innovación en las empresas23. Los ciclos (expansivos o recesivos)
inciden fuertemente sobre las estrategias innovativas de las empresas. Ante un ciclo
recesivo, las estrategias ofensivas (de las cuales forman parte las AI) son sustituidas por
otras más defensivas buscando sostenerse en sus posiciones hasta el cambio de ciclo 24.
22
Equivalente a Jornada Completa.
23
Como puede observarse, el año 2001 presenta valores para nada despreciables si se considera
la desventajosa coyuntura económica que el país atravesaba en ese momento. Sin embargo, es
necesario señalar que el 32% del gasto total de I+D interna de ese año (40 millones de pesos
sobre 125 millones) se explica por el gasto de una sola firma. Se trata de una empresa con
participación de capital extranjero que fue incrementando sus actividades de I+D a lo largo del
período, ya que mientras no reportó gastos en I+D para el año 1998, en el año siguiente (1999)
destinó 28 millones de pesos (algo más del 22% del gasto en I+D interna de todas las firmas) y en
el 2000, 34 millones (aproximadamente el 29% del total) para terminar el período con los 40
millones mencionados anteriormente. En sentido inverso, sus gastos en bienes de capital fueron en
descenso desde 30 millones de pesos en 1998 a cerca de 10 millones en 2001 (INDEC - SECYT -
CEPAL, 2003).
24
La caracterización de estrategias ofensivas y defensivas puede complementarse con el trabajo
de Kosacoff (1998), quien ha estilizado las reacciones de las empresas argentinas frente a
cambios del régimen macroeconómico. En este sentido, durante el período de los años noventa,
con apertura comercial, ingreso de inversión extranjera directa y tipo de cambio bajo, las empresas
optaron por estrategias defensivas consistentes básicamente en la racionalización de actividades,
reducción del mix de producción, incorporación de productos de terceros a su oferta y
achicamiento del plantel de trabajadores. Contrariamente, un grupo menor de empresas, durante
ese período, se destacó por una estrategia “ofensiva” caracterizada por esfuerzos articulados de
gasto en actividades de innovación, buscando aproximarse a la frontera tecnológica internacional.
21
Asimismo, esto no se manifiesta de igual manera para todos los tamaños de empresas.
En efecto, fueron las empresas pequeñas y medianas las que más redujeron su inversión
en I+D durante este período, mientras que las grandes lo hicieron en menor medida. Por
otro lado, la reducción de la inversión en AI fue semejante tanto para empresas con
capital nacional o extranjero. (Lugones & Peirano, 2004).
Lo contrario ocurre en el año 1998 en particular y a partir del año 2005 en adelante. En
estos períodos los indicadores se desarrollan en un contexto macroeconómico estable,
donde las decisiones de inversión en AI e I+D estarán dadas por las estrategias,
expectativas y coyunturas particulares de cada empresa. Por ejemplo, el descenso de los
indicadores en 2008-2009, podría atribuirse a la crisis financiera de 2008. Al generar un
escenario de recesión e incertidumbre a escala global, las empresas de acuerdo a su
origen de capital, mercados en los que operan, expectativas sobre la crisis, etc. preferirían
destinar sus recursos a actividades con menor riesgo asociado que a las de innovación.
Gráfico 8.I+D y Actividades de Innovación en relación a las ventas. Años 1998 al 2012
2,50 500
2,05
450
Miles de millones de dólares

1,72
2,00 400
1,64
1,43
350
1,43
1,35
1,31
1,31
1,27
1,50 300
1,15
1,12
1,00
250
0,92
1,00 200
150
0,26
0,26
0,26
0,24
0,24
0,20
0,20
0,19
0,18
0,18
0,50 100
0,17
0,17
0,14
50
0,00 0
2006*
2007*
2008*
2009*
1998
2001
2002
2003
2004
2005
2010
2011
2012
AI/ventas I+D/ventas PBI (USD constantes)
Fuente: Elaboración propia en base a datos FMI, INDEC, ENIT 1998-2001, 2002-2004, 2005 y ENDEI.
Nota: Los años con asteriscos representan datos estimados del INDEC.
En Argentina, si bien la crisis no impacto con todo su rigor, cabe destacar que dado la
transnacionalización de la estructura productiva (y el peso que las grandes empresas
multinacionales tienen sobre los gastos en AI e I+D) este indicador se vio negativamente
afectado25. En principio porque el epicentro de las decisiones de las empresas
transnacionales se encuentra en sus casas matrices ubicadas en los países más
perjudicados por la crisis internacional. Además, la crisis provoca cierres de mercados y
retracción de la demanda, ya sea por sus efectos recesivos o de incertidumbre.
Si bien, las AI sufrieron recortes importantes durante los períodos de crisis, la I+D no fue
tan susceptible a estos ajustes. Esto se debe a que cerca de 2/3 de las AI corresponde a
la adquisición de maquinaria y equipo, mientras que la I+D se compone en gran parte del
25
La Encuesta Nacional a Grandes Empresas (ENGE) revela que 2/3 de las 500 empresas más
grandes que operan en Argentina poseen participación extranjera en su capital en el año 2012.
22
salario de los investigadores y asistentes26. En este sentido, resulta más conveniente para
la firma dejar de comprar bienes de capital que despedir a sus investigadores.
Los siguientes apartados de este trabajo profundizarán sobre el comportamiento de las

empresas en relación a la innovación. Se analiza los esfuerzos que éstas realizan en AI,
incluida la I+D, así como también su relación con el SNI.
Perfil Innovador
El perfil innovador discierne entre las empresas que llevan adelante actividades de
innovación de aquellas que no. En caso de que la empresa haya realizado actividades de
innovación, se la denomina “innovativa”. Si además de realizar AI, esta empresa logra
introducir una innovación, se la considera “innovadora”. Asimismo, entre las empresas
innovadoras, se establece una clasificación de acuerdo al tipo de innovación que alcanzó:
producto, proceso, organización o comercial. Cuando una empresa logra innovaciones
tanto en productos o en procesos, se la denomina innovadora TTP.
En la Tabla 1 puede observarse los perfiles innovadores de las empresas localizadas en

Argentina, en base a los relevamientos de las distintas encuestas de innovación
realizadas. Los resultados se muestran a nivel panel. Por su parte, el Gráfico 9 muestra la
evolución de los perfiles a través de las distintas encuestas.
Para el panel de empresas relevado por la ENIT 98-01 (1.688 firmas), el 78% resultaron
ser innovativas, mientras que el 61% resultaron innovadoras. Esto significa que el 77% de
las empresas que emprendieron actividades de innovación tuvieron algún resultado
innovador. Si se considera las empresas que lograron innovaciones en producto o
procesos –innovadoras TTP- estas equivalieron al 56% del panel, y al 72% de las
innovativas.
Al analizar los resultados para el panel de la ENIT 02-04 (1.627 firmas), la proporción de
firmas innovativas desciende, con respecto a la encuesta anterior, al 61%. Asimismo, la
proporción de empresas innovadoras sobre el panel desciende al 51%. Sin embargo, el
83% de las empresas innovativas resultó ser empresas innovadoras. Con respecto a las
innovadoras TTP, estas fueron el 47% del panel y al 77% de las innovativas.
La ENIT 2005 (1.675 empresas) muestra resultados prácticamente iguales en cuanto a la

cantidad de firmas innovativas con respecto a la encuesta antecesora (62% del panel). En
cuanto a la cantidad de firmas innovadoras, este porcentaje desciende al 42% del panel y
al 68% de las firmas innovadoras. Estos resultados negativos, se manifiestan también en
la proporción de firmas innovadoras TPP, las cuales fueron el 39% del panel y 63% de las
innovativas.
26
La ENIT 2002-2004, reveló la distribución de los recursos destinados a I+D en personal y otros
gastos. La encuesta arrojó que el 52% de la inversión en I+D es en personal.
23
Tabla 1. Perfil innovador. ENIT 1998-2001, 2002-2004, 2005 y ENDEI

ENIT 98-01 ENIT 02-04 ENIT 05 ENDEI 10-12
% % % %
% % % %
sobre sobre sobre sobre
Nº de sobre Nº de sobre Nº de sobre Nº de sobre
total total total total
Firmas total Firmas total Firmas total Firmas total
Innova Innova Innova Innova
Panel Panel Panel Panel
tivas tivas tivas tivas
Total de
1.688 100% N.C. 1.627 100% N.C. 1.675 100% N.C. 3.691 100% N.C.
empresas
No
366 22% N.C. 632 39% N.C. 639 38% N.C. 1.256 34% N.C.
innovativas
Innovativas 1.322 78% 100% 995 61% 100% 1.036 62% 100% 2.435 66% 100%
Innovativas
pero no 299 18% 23% 173 11% 17% 337 20% 33% 149 4% 6%
innovadoras
Innovadoras 1.023 61% 77% 822 51% 83% 699 42% 68% 2286 62% 94%
Innovadoras
779 46% 59% 636 39% 64% 517 31% 50% 1991 54% 82%
en producto
Innovadoras
796 47% 60% 605 37% 61% 528 32% 51% 1897 51% 78%
en proceso
Innovadoras
604 36% 46% 494 30% 50% 296 18% 29% 858 23% 35%
organización.
Innovadoras
465 28% 35% N.D. N.D. N.D. 158 9% 15% 723 20% 30%
comercial.
Innovadoras
949 56% 72% 762 47% 77% 656 39% 63% 2251 61% 92%
TPP
Innovadoras
74 4% 6% 60 4% 6% 43 3% 4% 35 1% 1%
no TPP
Fuente: Elaboración propia en base a datos ENIT 1998-2001, 2002-2004, 2005 y ENDEI.
Nota: N.C.: No corresponde el cálculo; N.D.: Dato no disponible.
Por último, la ENDEI, con una muestra mayor (3.691 empresas), registró un 66% de
empresas innovativas a nivel panel. El 62% del panel resultaron innovadoras. Si se
observa la cantidad de empresas innovadoras en relación a las innovativas, la tasa de
eficacia llego al 94%. Con respecto al panel, las empresas innovadoras TPP fueron el
61% de este, el cual es superior a los resultados de las encuestas anteriores ENIT 1998-
2001; 2002-2004 y 2005. Si se observa en base a las empresas innovativas, las
innovadoras TPP llegaron al 92%, lo cual, también, representa la mayor tasa de eficacia a
lo largo de todas las encuestas analizadas.
En síntesis, observando el perfil innovador de las empresas relevadas en las encuestas,

se observa que la proporción de empresas que emprendieron actividades de innovación y
aquellas innovadoras se fue reduciendo sistemáticamente a lo largo de los tres primeros
períodos relevados (1998-2001, 2002-2004, 2005). En efecto, las empresas innovadoras
pasaron de un 61% en 1998-2001 a un 42% en 2005, sobre el total de las firmas. No
obstante, la ENDEI revela un aumento de empresas innovadoras en su muestra (62%),
llegando a un nivel similar al del período 1998-2001. Se destaca, en especial, la alta tasa
de empresas que tuvieron éxito en sus actividades de innovación, es decir, que fueron
innovadoras durante el último período relevado. Finalmente, los valores de los demás
indicadores sobre el perfil innovador de las empresas de la ENDEI resultaron ser
24
levemente superiores a los presentados en el período 1998-2001, con excepción de la

cantidad de empresas que realizaron AI (78% en 1998-2001 contra el 66% en 2010-
2012).
Gráfico 9. Empresas Innovativas e Innovadoras relevadas por las encuestas de innovación

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
ENIT 98-01 ENIT 02-04 ENIT 05 ENDEI 10-12
Innovativas Innovadoras Innovadoras TTP Innovadoras/Innovativas
Actividades de Innovación
Las Actividades de Innovación involucran tanto los esfuerzos en procura de generar
nuevos conocimientos como los de adquirir, adaptar o desarrollar conocimientos
existentes, así como, en general, a las diversas formas de incrementar las capacidades
productivas y tecnológicas de la empresa ya sea en su equipamiento como en su dotación
de recursos humanos (Lugones G. , 2008). Esto incluye:
 Investigación y Desarrollo (I+D), tanto “in house” (es decir, al interior de la

empresa) o por la vía de un acuerdo o contratación de un agente externo a la
firma, que es quien lleva adelante los trabajos;
 Adquisición de tecnología incorporada (equipos, hardware y software) y
desincorporada (licencias, patentes);
 Contratación de consultorías y asistencia técnica;
 Actividades de Ingeniería y Diseño Industrial;
 Capacitación del personal.
 Actividades de marketing.
Las AI son considerados esfuerzos de innovación y, tal como se mencionó anteriormente,

las firmas que realizan algún tipo de actividades de las recién enumeradas son
consideradas innovativas. Cada empresa, en base a su estrategia, recursos y
capacidades, optará por el “mix” de actividades que crea más beneficioso para sí misma.
Varios estudios (Lugones, Peirano, Suaréz, & Giudicatti, 2004; Chudnovsky, 2004)
concluyen que las empresas que realizan un “mix balanceado” entre las distintas
25
actividades de innovación tiene mejor desempeño innovador que las que se encuentran
más sesgadas hacia un tipo específico de AI.
En el Gráfico 10, se observa cómo ha ido evolucionando los indicadores más relevantes
de las AI en relación a las ventas, en valores expandidos. Se evidencia, en general,
similares tendencias entre los componentes, aunque existen algunas divergencias. En
primer lugar, las AI se reducen fuertemente producto de la crisis argentina de comienzos
del 2000. En efecto, entre los años 1998-2001, ante una caída del 10% en sus ventas, las
empresas invirtieron un 28% menos en AI. El principal rubro del recorte fue la adquisición
de M&E, cuya inversión cayó un 40%. Contrariamente al ciclo, la inversión en I+D
aumentó un 21%.27
Pese a que 2001 fue el año de la crisis, las empresas presentaron los indicadores más
bajos en cuanto a AI en 2002. El bajo nivel de estos indicadores se debe a que las AI no
crecieron a la par de las ventas. En rigor, las ventas de las empresas prácticamente se
duplicaron entre 2001 y 2002, sin embargo, las AI crecieron un 11%, la I+D un 41% y la
adquisición de M&E permaneció casi sin cambios.
A partir del 2003 y hasta el 2012, los indicadores de actividades de innovación

aumentaron sus valores en proporciones mayores al aumento de las ventas. En rigor, las
ventas registradas en 2012, resultaron ser un 428% superior a las del año 2003, sin
embargo, las empresas aumentaron su inversión en AI cerca de 655%; 708% en I+D y
609% en M&E. Estos guarismos, provocaron que los distintos ratios de actividades de
innovación en relación a las ventas crecieran consistentemente aunque, salvo para la
inversión en I+D (que en 2012 presenta el mismo valor que en 2001), no alcanzaron los
valores de 1998.
Gráfico 10. I+D, M&E y AI en relación a las ventas (valores expandidos)

2,50%
2,00%
1,50%
1,00%
0,50%
0,00%
1998 2001 2002 2003 2004 2005 2010 2011 2012
I+D Interna Adquisición Bienes de Capital Total AI
27
Los montos de adquisición de M&E para los años 1998 y 2001 fueron estimados considerando el
porcentaje de participación que este componente tenía sobre las AI para cada año, en base al
panel de empresas relevadas.
26
En el Gráfico 11, se observa, a rasgos generales, como estuvieron compuestas las AI que
realizaron las empresas para los períodos 1998-2001, 2002-2004 y 2010-2012. Se
destaca el incremento de la I+D interna, la cual pasó de ser el 9% del total de las AI en el
período 1998-2001, al 18% en el período 2002-2004. En el período 2010-2012 se
presenta una participación apenas superior (19%) a la del período anterior comparado.
Por otro lado, la adquisición de M&E descendió considerablemente. De representar un

67% de las AI en el período 1998-2001, paso a ser el 55% de estas en el período 2010-
2012, aunque ya en 2002-2004, presentaba un valor similar al del último período.
Finalmente, las AI de diseño industrial e ingeniería cobraron mayor importancia entre los
períodos comparados (de 4% a 9%), mientras que la adquisición de hardware y software
disminuyó (de 9% a 3% del total de las AI).
Gráfico 11. Composición de los gastos en AI. ENIT 98-01, ENIT 02-04 y ENDEI (valores expandidos)
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1998-2001 2002-2004 2010-2012

Fuente: Elaboración propia en base a datos ENIT 1998-2001, 2002-2004 y ENDEI.
Recursos Humanos
La dotación de recursos humanos con que cuenta una empresa puede ser un importante
indicio de las capacidades que dispone para encarar procesos innovativos. En esta
sección se describe cómo fue evolucionando la cantidad de recursos humanos dedicados
a AI en las empresas y la importancia que estos tienen sobre la estructura del personal.
Por otro lado, se detallan los recursos monetarios que las empresas destinan a
capacitaciones y que ponen a disposición de su personal para que lleven adelante sus
actividades. Dado la disponibilidad de datos, en este apartado se analiza este tópico sin
profundizar en las variables tamaño de la empresa, origen de capital o sector.
En el Gráfico 12, puede observarse la evolución y composición de los recursos humanos

dedicados a actividades de innovación. En primer lugar, se evidencia un aumento
significativo de personas empleadas. Entre 1998 y 2012, la cantidad de RRHH dedicados
27
a AI se duplicó. Solamente entre 2004 y 2010, el empleo en AI creció un 53%, lo que

equivale a una tasa promedio de crecimiento del 7,4% anual.
Analizando la composición de los recursos humanos 2004-2012 (no se tienen datos de los
años anteriores), aquellos en áreas de I+D formal crecieron un 41%. Si se toma el período
2004-2010, el crecimiento fue del 29% (una tasa interanual del 4,3%).
Al respecto pueden hacerse dos consideraciones, retomando lo mencionado en la sección

sobre la evolución de la cantidad de investigadores: Por un lado, que el crecimiento de los
recursos humanos dedicados a I+D a nivel nacional debió ser absorbido por el sector
público y universidades principalmente. Por el otro lado, que es posible que las personas
dedicadas a actividades de I+D en las empresas no tengan una organización formal, por
lo que no fueron relevadas.
Por otro lado, se observa un descenso en la cantidad de personal dedicado a actividades

de diseño industrial e ingeniería (DIeI). Entre el 2004 y el 2012, los RRHH ocupados en
estas actividades, bajo una organización formal, descendió un 7%.
Gráfico 12. Recursos Humanos en AI (valores expandidos).

50.000 3,60% 3,69% 4,00%
3,46%
45.000 3,32%
3,50%
40.000 2,75%
3,00%
35.000
30.000 2,50%
25.000 2,00%
20.000 1,50%
0,90% 0,98% 0,89% 0,94%
15.000 44.364 1,00%
41.518
10.000
26.580
22.540
27.101
10.272
11.278
4.581
4.269
6.909
7.978
4.942
5.000 0,50%
- 0,00%
1998 2001 2004 2010 2012
Personal en AI Personal I+D Formal Personal DIeI Formal
AI/Empleo (eje der.) I+D Formal/Empleo (eje der.)
Resulta interesante analizar otros dos indicadores que dan cuenta de las capacidades
tecnológicas del SNI y al interior de las empresas. Estos son: la proporción de personal
dedicado a AI en relación al empleo total y la dedicada a la I+D. En este sentido,
Argentina muestra una trayectoria positiva en cuanto al primer indicador, el cual, en 1998
mostraba que existía un 2,75% del empleo dedicado a AI. En 2012, este mismo ratio
alcanzó el valor de 3,69%.
Sin embargo, al adentrarse dentro del personal de AI, se observa que la proporción de
recursos humanos dedicado a la I+D prácticamente no ha variado ya que solo ha
aumentado 0.04 puntos porcentuales entre 2001 y 2012. En ese mismo período, las
personas dedicadas a AI sobre el empleo total, aumentaron 0.23 puntos porcentuales.
28
Esto reafirmaría la hipótesis de que gran parte de los recursos humanos dedicados a I+D
a nivel nacional, fueron absorbidos por el sector público y universidades.
Al analizar el gasto de las distintas actividades de innovación (en valores constantes)28,

como se observa en el Gráfico 13, se evidencia un aumento tanto en gastos generales de
AI, como de I+D interna y capacitaciones. En este sentido, los recursos monetarios en
actividades de innovación por empleados dedicados a AI, en valores constantes, aumentó
un 17% entre 1998 y 2012. Se destaca el fuerte descenso de este indicador en el año de
la crisis económica argentina el cual tuvo un recorte del 35%. Dicho esto, si se considera
el período 2001-2012, el aumento de este indicador fue de un 82%.
Por el lado de los recursos monetarios destinados a la I+D interna (para los cuales sólo se
tienen datos a partir del 2001), estos presentaron un aumento del 158% (por persona
dedicada a I+D en área formal) entre los años 2001 y 2012. Cabe mencionar que entre el
año 2001 y el 2004, este indicador ya había aumentado un 83%. Entre 2010 y 2012, el
monto dedicado por persona permanece prácticamente igual (alrededor de 48 mil pesos).
Por último, el gasto en capacitación por personal ocupado en AI se incrementó un 124%

entre los años 1998 y 2012. En este caso, el salto más significativo, cuantitativamente
hablando, se da entre los años 2004-2010, en el cual, luego de tener una baja en 2004,
más que se duplica en el 2010.
Gráfico 13. Gasto de AI en relación a los recursos humanos destinados a las AI en pesos constantes* (valores
expandidos)
$ 80.000 $ 80
$ 70.000 $ 70
$ 60.000 $ 60
$ 50.000 $ 50
$ 40.000 $ 40
$ 30.000 $ 30
$ 20.000 $ 20
$ 10.000 $ 10
$0 $0
1998 2001 2004 2010 2012
Gasto en I+D/Personal formal I+D Gasto en AI/Personal AI Gasto Capacitación/Personal AI (eje. der.)

Nota:* Deflactados según el índice de precios implícitos del VAB a precios de mercado año 1993 de la industria
manufacturera.
La trayectoria de estos indicadores se da en un contexto de crecimiento económico y

donde la inversión en I+D continua en aumento, aunque, como se demostró en
anteriormente impulsada principalmente por parte del sector público. Asimismo, en
diciembre de 2007 se crea el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva29,
28
Deflactado según índice de precios implícitos del VAB a precios de mercado año 1993 de la
industria manufacturera.
29
Antiguamente, era una Secretaría dentro del Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología.
29
situando las políticas para el fortalecimiento de la CTI en primera línea, entre ellas el
financiamiento de RRHH y la incorporación de investigadores en empresas. Dicho esto,
podría esperarse que la evolución de estos indicadores fuese más positiva aún.
En síntesis, la evolución de los indicadores en relación a los RRHH muestra un

desempeño positivo, en especial a partir del 2004. Esto se observa en el importante
aumento de personal dedicado a AI entre los años estudiados. Asimismo, la cantidad de
personas con ocupación en I+D, aumento en un ritmo significante, aunque por debajo del
de las AI. El personal dedicado a DIeI se mantuvo sin grandes variaciones para los años
que se tienen datos. Acompañando la evolución de los RRHH, también se evidenció una
mayor cantidad de recursos monetarios por persona dedicada a las distintas AI, algunos a
partir del 2001 con el gasto en I+D y en AI por persona; otros a partir del 2004 con las
capacitaciones.
Vinculación
La interacción con otras firmas e instituciones constituye un importante mecanismo por el
cual las empresas manufactureras pueden incorporar, complementar e incluso desarrollar
nuevas capacidades o competencias internas. Entendemos esta interacción como un
proceso donde las partes participan activamente, sin que sea necesario que los socios
obtengan un beneficio comercial inmediato de dicha operación. El análisis de los vínculos
contribuye al conocimiento de la estrategia que implementaron las firmas para mejorar su
competitividad, al mismo tiempo que permite mensurar el grado de interacción que
entablan con su entorno.
Antes de avanzar con el análisis es importante destacar algunas consideraciones

metodológicas. En primer lugar, la ENDEI, a diferencia de las otras encuestas de
innovación, consultó a todas las firmas si habían establecido alguna relación con un grupo
determinado de agentes para alcanzar ciertos objetivos asociados, en mayor o menor
medida, con las actividades de innovación más allá de que hubieran realizado algún tipo
de inversión concreta en este ámbito.
Otra variable a tener en cuenta es que las opciones que se brindaban a los encuestados
no son homogéneas entre las distintas versiones de las encuestas, por lo que no es
posible analizar vis a vis cómo evolucionó la vinculación con determinados agentes o los
motivos de la misma.
Asimismo, en relación a los agentes de vinculación, la ENDEI omite las categorías de

proveedores y clientes. En lo que respecta a motivos de la vinculación, también omitió la
categoría “información”. Estas omisiones pueden dar cuenta de las diferencias que existe
entre el grado de vinculaciones de las empresas en 1998-2001 y 2010-201230.
30
La ENIT 98-01 arroja que el 74% de las firmas del panel mantuvo vínculos con agentes e
instituciones del SNI y la ENDEI arroja un guarismo del 54%. La omisión de las categorías
“proveedores” y “clientes” puede dar cuenta de esta importante diferencia en cuanto a identificar
los agentes con quienes más se vinculaban las empresas en el primer período.
30
Finalmente, la ENIT 1998-2001 presenta sus resultados sin expandir. Esto representa un
obstáculo conceptual importante al momento de realizar la comparación entre encuestas,
más aun existiendo un tamaño y composición muestral distinta entre ellas. Es por eso
que, en esta sección, se decide omitir los porcentajes de vinculación detallados, y ofrecer
un ranking con los principales agentes y motivos de vinculación a fin de detectar cambios
cualitativos en estos. Los porcentajes en cuanto al grado de vinculaciones se pueden
consultar en el Anexo de este trabajo.
Dicho esto, el análisis se realiza en base a los principales agentes de vinculación de las
empresas para cada período, excluyendo a clientes y proveedores a fin de buscar
diferencias en cuanto al tipo de agente que las empresas recurren más frecuentemente.
En términos cualitativos, realizando un ranking de categorías en común y homogéneas,

en la Tabla 2 se observa que, en el período 1998-2001, las empresas encuestadas se
vinculaban principalmente con consultores, universidades y centros tecnológicos. En el
período 2010-2012, los principales agentes de vinculación resultaron ser consultores,
otras firmas, y las instituciones públicas de CyT. Se destaca la pérdida de participación
que tienen las universidades como agentes de vinculación en el último período. En su
lugar, otras firmas fueron elegidas para realizar vinculación. Asimismo, las agencias
gubernamentales y programas públicos de promoción de CyT son el agente menos
recurridos en ambos períodos.
Tabla 2. Ranking de agentes de vinculación. Períodos 1998-2001 y 2010-2012

Agentes 1998-2001 2010-2012
Consultores 1 1
Universidad 2 4
Centros Tecnológicos / Instituciones Públicas de CyT 3 3
Casa Matriz / Empresas del mismo grupo 4 5
Otras empresas 5 2
Agencias gubernamentales de CyT / Programas Públicos 6 6
Fuente: Elaboración propia en base a datos ENIT 1998-2001 y ENDEI.
En lo que respecta a los motivos de vinculación31, la Tabla 3 muestran que, en el período

1998-2001, las empresas se vinculaban principalmente por asistencia técnica,
capacitación de sus RRHH y para la realización de pruebas y ensayos. Mientras que, en
el período 2010-2012, las firmas se vincularon en primer lugar por capacitación de RRHH,
desarrollo o mejoras de productos o procesos (que podría entenderse como asistencia
técnica), y por pruebas y ensayos. Cabe mencionar que mientras la vinculación por I+D
figuró en último lugar en la encuesta 98-01, en la ENDEI, este motivo figura por encima de
aquellas vinculaciones por actividades de diseño y de cambio organizacional.
31
Se recuerda que se omite la categoría de vinculación por motivo de “información”.
31
Tabla 3. Ranking de motivos de vinculación. Períodos 1998-2001 y 2010-2012

Motivos 1998-2001 2010-2012
Asistencia técnica / Desarrollo o mejoras de productos/procesos 1 2
Capacitación 2 1
Pruebas y Ensayos 3 3
Actividades de Diseño Industrial y/o ingeniería 4 5
Cambios organizacionales 5 6
I+D 6 4
Resumiendo, los resultados arrojados por la comparación cualitativa de agentes de

vinculación y motivos entre encuestas resulta ser consistentes en el tiempo, es decir, no
se evidenciaron grandes cambios. No obstante, se destaca la pérdida de importancia
relativa de la universidad al momento de elegirla como agente de vinculación, en
contraposición a la preferencia por otras empresas. Por otro lado, el motivo de vincularse
por I+D cobró significancia hacía la última encuesta comparada (la ENDEI), aunque está
lejos de ser el motivo principal.
Obstáculos para la innovación

Las actividades de innovación pueden ser obstaculizadas por diversos factores. Pueden
existir razones para no iniciar actividades de innovación, o factores que frenan las
actividades de innovación o que tienen un efecto negativo sobre los resultados previstos.
Puede tratarse de factores económicos, como unos elevados costes o una insuficiente
demanda; de factores vinculados a la empresa, como una falta de personal cualificado o
con insuficientes conocimientos; o, de factores jurídicos, como las normativas o la
fiscalidad (OECD, 2005a). La identificación de los factores que han obstaculizado el
desarrollo de las actividades de innovación realizadas por las empresas es una valiosa
información para mejorar la gestión pública y privada y para la formulación de políticas
públicas (INDEC - SECYT - CEPAL, 2003).
Las características de los cuestionarios utilizados para las distintas encuestas hacen
prácticamente imposible realizar una comparación vis a vis. Tal como sucedió en la
sección anterior, la dificultad de realizar la comparación radica en el hecho de no contar
con datos expandidos para la ENIT 98-01, así como importantes cambios en las
categorías ofrecidas por la encuesta para que la firma elija su respuesta. Además, la
estructura de la pregunta es diferente así como la valoración.32
32
En la ENIT 98-01 se pide a la empresa que indique en qué medida los factores que se enumeran
han obstaculizado la innovación en la empresa. Los distintos grados para valorar los obstáculos
son “alto”, “medio”, “bajo” e “irrelevante”. Asimismo, divide los obstáculos en micro, meso y
macroeconómicos. Por su lado la ENDEI, clasifica a los obstáculos en externos e internos a la
empresa. La ENDEI solicita que el encuestado mencione de los obstáculos enumerados, cuales se
le ha presentado para el desarrollo de actividades de innovación.
32
Realizadas estas aclaraciones, la Tabla 4 describe brevemente aquellos obstáculos que

fueron más relevantes para las empresas en cada período según cada encuesta, en base
al panel de firmas relevadas. En esta línea, durante el período 1998-2001, los factores
internos que obstaculizaron las actividades de innovación de las empresas fueron, en
orden de importancia: período de retorno de la inversión demasiado largo; falta de
personal calificado en la empresa para llevar adelante las AI; riesgo de innovar; y, rigidez
organizacional.
Las empresas relevadas por la ENDEI coincidieron en varios de estos obstáculos

mencionados por las empresas en 1998-2001 cuando se les preguntó por sus obstáculos
internos. En efecto, si bien la principal barrera a la innovación interna para las empresas
en el período 2010-2012 fue los altos costos para el desarrollo de innovaciones; el
período de retorno, la falta de personal capacitado para las AI y la reticencia al cambio por
parte del personal (que puede asociarse a rigidez organizacional) fueron de las barreras
más nombradas por el panel de empresas.33
Tabla 4. Obstáculos internos y externos para la innovación según su relevancia. Períodos 1998-2001 y 2010-2012.
Datos a nivel panel de firmas
Obstáculos Internos Obstáculos Externos

Relevancia
1998-2001 2010-2012 1998-2001 2010-2012
Altos costos para

Dificultad acceso al Incertidumbre
1 Período de retorno* desarrollo de
financiamiento*** económica/financiera
innovaciones
Período de retorno de
Escasez personal Reducido tamaño del Altos costos para
2 la inversión
calificado ** mercado financiar las AI
excesivamente largo*
Dificultades
Capacidad productiva Estructura del importación bienes
3 Riesgo de innovar
limitada mercado claves para la
innovación
Falta de personal
Dificultad acceso al
calificado en la Altos costos de
4 Rigidez organizacional financiamiento para
empresa para llevar capacitación
desarrollar AI***
adelante las AI**
Falencias en las
Reticencia de los Incertidumbre
5 - políticas públicas de
empleados al cambio jurídica/laboral
CyT
Nota: Los asteriscos denotan similitud entre las categorías ofrecidas por las encuestas, es decir, que se refieren
prácticamente al mismo tipo de obstáculo.
33
Cabe mencionar que, si bien la ENIT limitó a cuatro categorías los obstáculos internos, esto
estuvieron entre los primeros cinco más nombrados por las empresas. En la ENDEI la lista era de
once opciones y estaba debidamente separados de los obstáculos externos.
33
Los obstáculos externos más importantes para las empresas en el período 1998-2001
resultaron ser: dificultades de acceso al financiamiento, reducido tamaño del mercado,
estructura de mercado, altos costos de capacitación, y falencia de políticas públicas de
CyT.
La ENDEI, por su parte, mostró que los obstáculos externos más importantes fueron:
incertidumbre económica/financiera; altos costos para financiar las actividades (así como
su acceso); dificultades en la importación de bienes claves para la importación, e
incertidumbre jurídica/laboral. Se destaca que el acceso al financiamiento se menciona
como una de las barreras más importantes en ambas encuestas.34
En síntesis, los obstáculos más relevantes para las empresas parecen radicarse en
cuestiones de RRHH (falta de personal calificado) así como en cuestiones financieras:
tanto en el sentido de los períodos de retorno de la inversión, como en el acceso y costo
del crédito. El siguiente apartado profundiza sobre esta última cuestión mencionada, la
financiación de las AI.
Financiamiento para actividades e innovación y el FONTAR35 de la

ANPCYT36
El financiamiento de las actividades de innovación resulta un factor clave y a veces
decisivo para que las empresas decidan invertir en ellas. En este sentido, las encuestas
suelen relevar esta variable, a fin de dar con las estrategias de financiamiento de las
empresas y el conocimiento de las distintas líneas de crédito en el mercado.
Debido al diseño de los cuestionarios, no es posible realizar una comparación a lo largo

del tiempo. Las versiones de las ENIT utilizadas en este trabajo inquieren sobre los
montos o las proporciones de las AI que fueron financiadas mediante las distintas fuentes,
omitiendo el porcentaje de empresas que acceden a estas. Por su lado, la ENDEI, realiza
una pregunta dicotómica entre si se financió con recursos propios o no, y luego pregunta
si se han utilizado algunas de las fuentes de financiamiento que el cuestionario enumera.
34
Si se clasifican los obstáculos a nivel mesoeconómico de la ENIT 98-01 como externos, esto da
una lista de trece respuestas de los cuales las empresas podían valorar. En la ENDEI, la lista de
obstáculos externos era de diez, incluyendo la categoría “otros”.
35
El Fondo Tecnológico Argentino (FONTAR), perteneciente a la ANPCYT, tiene como objetivo
mejorar la competitividad de las empresas argentinas a través de la promoción de la innovación
tecnológica. Para el logro de este objetivo, cuenta con un conjunto de instrumentos que abarcan
todos los estadios del ciclo de la Innovación. El FONTAR administra recursos de distinto origen y
actúa a través de distintos instrumentos, con el objeto de financiar proyectos de empresas,
instituciones públicas o privadas destinados a promover la innovación o modernización tecnológica.
36
La Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCYT) es un organismo nacional
dependiente del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, dedicado a promover el
financiamiento de proyectos tendientes a mejorar las condiciones sociales, económicas y culturales
en la Argentina. Cuenta con cuatro fondos para llevar a cabo este objetivo: FONCYT, FONTAR,
FONARSEC y FONSOFT.
34
Por otro lado, el módulo de preguntas referente a la financiación de las AI de las

encuestas, suele contar con una sección que busca relevar el acceso por parte de las
empresas a los instrumentos públicos de financiamiento ofrecidos por distintas agencias
del Estado. La comparación entre encuestas sobre el conocimiento y uso de estos
instrumentos por parte de las empresas sólo es posible con el FONTAR dado a que es el
único fondo que se repite en las encuestas comparadas. Asimismo, solo es posible
realizar el análisis a nivel del panel de empresas encuestadas.37
Realizada estas aclaraciones, en este apartado se describirá a grandes rasgos cuales

fueron las fuentes de financiamiento más usadas por las empresas en general. Por otro
lado, se describe el conocimiento y uso del FONTAR a nivel panel.
Las distintas encuestas revelan que la opción de financiarse con recursos internos es la
más frecuente. Las fuentes internas pueden ser la reinversión de utilidades, aportes de los
socios, mediante la casa matriz o de otras empresas del grupo. En el período 1998-2001,
el 72% de los recursos para financiar AI fueron internos, de las cuales 57% fue mediante
la reinversión de utilidades. Para el año 2004 (la ENIT 02-04 no evalúa el año 2002 ni
2003) las empresas autofinanciaron el 83% de sus AI, de los cuales 74% provenían de
reinversiones de utilidades.
En el período 2010-2012, el 87% de las empresas que realizaron AI recurrieron tanto a

fuentes internas y externas de financiamiento, aunque como se mencionó no es posible
cuantificar la proporción de AI que fueron financiadas. Exclusivamente a fuentes internas
recurrieron el 39% de las empresas.
La ENDEI no permite discriminar taxonómicamente entre las fuentes internas como sí lo

hacen las demás encuestas, pero sí pregunta si el financiamiento provino de la casa
matriz o del grupo de empresas. Dicho esto, sólo un 5% de las empresas se financiaron
con aportes de sus casas matrices o grupos de empresas, mientras que el restante 95%
se financió o bien mediante la reinversión de utilidades o bien mediante aporte de los
socios.
Más allá de las distancias metodológicas, se observa que, en las encuestas analizadas,
las fuentes internas suelen ser el recurso más común de financiamiento (en algunos
casos complementadas con fuentes externas). Esto reforzaría las conclusiones que se
derivan del apartado anterior sobre obstáculos a las AI, en el cual las empresas
mencionaron frecuentemente que el acceso al financiamiento representaba una de las
barreras más importantes para realizar AI.
En relación al conocimiento y uso del FONTAR, el 24,2% del panel de la ENIT 1998-2001
afirmó conocer el FONTAR, en tanto que un 3,9% obtuvo fondos de este. En el período
relevado por la ENDEI, la proporción del panel de empresas encuestadas que afirmó
37
Nuevamente la presentación de los datos sin expandir de la ENIT impide una comparación a
niveles expandidos.
35
conocer al FONTAR fue del 29,6%, mientras que las empresas que obtuvieron
financiamiento (o se encontraban en trámite), fueron el 6,4% de la muestra.
Si bien este análisis a nivel panel representa un aumento en el conocimiento y uso del
FONTAR, debe tenerse en cuenta dos cuestiones. En primer lugar, el FONTAR posee
más de 20 años de existencia, siendo creado en 1991 y ha ido creciendo a lo largo del
tiempo, principalmente debido a fondos provenientes de créditos internacionales38. En
este sentido, que luego de dos décadas de existencia sólo un tercio de las empresas lo
conozcan parece dar cuenta de una falencia en cuanto su difusión. En efecto, la ENDEI,
proyectando los resultados de la muestra al resto de la población, estimó que solo un 32%
de las empresas en Argentina conocen el FONTAR y sólo un 8% obtuvo financiamiento.
Mientras que, por otro lado, otros instrumentos que no son exclusivos para financiar
desarrollos tecnológicos, como es el caso de los créditos SEPYME, resultaron más
conocidos y utilizados para realizar AI (un 52% conoce las líneas SEPYME y un 13%
obtuvo financiamiento).
Debe sumarse a lo recién mencionado la alta recurrencia de empresas a este fondo. En

esta línea, como señaló un informe del MINCYT (2013), un grupo constituido de 212
empresas del Padrón General del FONTAR (8%) concentra alrededor del 30% del total de
proyectos y del monto financiado por dicho Fondo durante el período 1992-2011. Se trata
de empresas que tienen 4 o más proyectos asistidos a través de los distintos mecanismos
de incentivos orientados a la innovación tecnológica. Estas empresas beneficiarias se
caracterizan por tener una larga tradición en el mercado y combinar en su mayoría
distintos mecanismos de incentivos para financiar proyectos orientados tanto a la
modernización tecnológica como a investigación y desarrollo.
Por otro lado, debe tenerse en cuenta que el menú de fondos y líneas de financiamiento
ha ido ampliándose, y posiblemente se adecuen más a la necesidad especifica de una
empresa que el FONTAR, quitándole concurrencia. En rigor, si se considera al MINCYT y
la ANPCYT, otros fondos como el FONARSEC39, FONSOFT40 y COFECYT41 fueron
creados a fin de llevar adelante proyectos en consorcios públicos-privados, financiar una
industria especifica o poner a disposición instrumentos de acuerdo a las especificadas
regionales de las empresas.
Conclusiones
Este trabajo tuvo como objetivo realizar un análisis de los principales indicadores de CyT
que se utilizan actualmente en los distintos manuales de medición a nivel internacional.
En primer lugar, se evidencia una importante brecha entre ALC y los países de la OCDE.
En promedio los países de la OCDE invierten tres veces más en I+D que los países de
38
Entre ellos fondos del Banco Interamericano de Desarrollo y del Banco Mundial.
39
Fondo Argentino Sectorial.
40
Fondo Fiduciario de Promoción de la Industria del Software.
41
Consejo Federal de Ciencia y Tecnología.
36
ALC; 2,38% contra 0,75% del PIB, respectivamente. Además se destaca la participación
de las empresas de los países de la OCDE, las cuales dan cuenta, en promedio, un 61%
de la inversión en I+D. En ALC, las empresas participan en un 34% de esta inversión.
Esta brecha también se evidencia en lo referente a innovación en las empresas. En

efecto, la intensidad promedio de cuanto invierten las empresas en AI en la OCDE es del
3,7% de sus ventas, mientras que en ALC es del 2,5%. La diferencia es
considerablemente mayor si se observa la inversión en I+D. Mientras que los países de la
OCDE invierten en promedio 2,2% de sus ventas a esta actividad, ALC sólo invierte, en
promedio, un 0,3%. Esto denota estrategias diferentes de innovación para ambos grupos
de países. En la OECD predominan los esfuerzos desincorporados, mientras que en ALC
predominan los esfuerzos incorporados (especialmente a través de la adquisición de
M&E).
La cantidad de investigadores en relación a la PEA de cada país latinoamericano también

está muy por debajo de los países seleccionados de la OCDE. El promedio de ALC es 1,1
investigador cada 1.000 de la PEA, mientras que los países de la OCDE este guarismo
llega al 7,33.
A pesar de estas brechas entre ALC y los países de la OCDE, Argentina presenta valores
destacados para algunos de sus indicadores de CTI que la sitúan por encima de la media
regional. Por ejemplo, Argentina posee 3 investigadores cada 1.000 de la PEA (el máximo
valor para ALC) y, además, es el segundo país que más invierte en I+D en la región
(0,62% para el año 2013). No obstante, si se mira la participación del sector empresarial
en las inversiones en AI e I+D, el país se ubica por debajo de la media regional. En primer
lugar, las empresas en Argentina participan en un 20% de la ejecución/financiación de la
I+D. Asimismo, la intensidad de las AI y la I+D sobre las ventas se encuentra por debajo
de la media regional (1,43% y 0,26%, respectivamente).
Estos magros resultados del sector empresarial argentino se dan en un contexto donde,
luego de superada la crisis socioeconómica del 2001, y especialmente a partir del año
2003, Argentina creció económicamente de manera sostenida, se realizó una mayor
asignación de recursos económicos y financieros para la CyT, ocurrió un aumento
significativo de los RRHH calificados (investigadores), y la CTI fue puesta en la máxima
jerarquía institucional a nivel nacional mediante la creación del MINCYT.
Si bien la recuperación económica provocó un aumento gradual de los indicadores de

innovación de las empresas argentinas, la inversión en AI y en M&E no llegó a los niveles
de 1998 (2,05% y 1,42%, contra 1,43% y 0,79 en 2012, respectivamente). Sin embargo la
inversión en I+D medida como porcentaje de las ventas pasó de un 0,19% en 1998 a un
0,26% en 2012. Cabe destacar que la composición de las AI pasó a ser más intensiva en
I+D interna y en diseño industrial (esfuerzos desincorporados) y menos intensiva en
adquisición de M&E (esfuerzo incorporados).
Por otra parte, este trabajo también analizó las distintas encuestas de innovación en
empresas realizadas en el país, a partir del período 1998-2001 hasta 2010-2012.
37
Basado en las muestras de las distintas versiones de las encuestas de innovación

realizadas, la cantidad de empresas innovativas descendió de un 78% en el período 1998-
2001 a un 66% en 2010-2012. Si bien la cantidad de empresas que fueron innovadoras se
mantuvo prácticamente igual para ambos paneles en relación a las muestras en los dos
períodos mencionados (alrededor del 60%), el último relevamiento mostró que las
empresas que realizaron AI fueron más eficaces en lograr innovaciones (un 94% de las
empresas que realizaron AI fueron innovadoras en 2010-2012, mientras que sólo el 77%
lo fueron para el período 1998-2001). .
En cuanto a los RRHH dedicados a AI en las empresas, entre 1998 y 2012, la cantidad de
prácticamente se duplicó, pasando de 22.540 a 44.364 personas. Solamente entre 2004 y
2010, el empleo en AI creció un 53%. Asimismo, la proporción de éstos en relación al total
de empleados de la empresa aumentó, pasando de un 2,75% en 1998 a un 3,69% en
2012. Por su parte, en cuanto al personal dedicado a I+D, si bien la cantidad casi se
duplicó, pasando de 6.909 en 1998 a 11.278 empleados en 2012, la proporción de éstos
en relación al total de empleados de la empresas se mantuvo estable entre el año 2001
(0,90%) y 2012 (0,94%). Cabe recordar que los RRHH de I+D sólo contabiliza aquellos en
unidades formales.
Por otro lado, los recursos económicos dedicados al personal de AI e I+D crecieron entre
1998 y 2012. Para los RRHH dedicados a AI aumentó un 17% por persona entre 1998 y
2012 en valores constantes. Por el lado de los recursos monetarios destinados a la I+D
interna (para los cuales sólo se tienen datos a partir del 2001), estos presentaron un
aumento del 158% (por persona dedicada a I+D en áreas formales) entre los años 2001 y
2012. Finalmente, los fondos dedicados capacitación aumentaron un 124% por persona,
entre 1998 y 2012.
En los que respecta a la empresa y su relación con el SNI, el principal agente de

vinculación resultó ser los consultores, tanto en la encuesta que cubre los años 1998-
2001 como la del 2010-2012. Además, se destaca la pérdida de participación de
universidades al momento de elegir un agente con el cual vincularse, ganando favoritismo
otras empresas en la encuesta de 2010-2012. Por otro lado, en ambas encuestas los
motivos de vinculación más importantes resultaron ser la capacitación de recursos
humanos y la asistencia técnica. En cuanto a la I+D, ésta cobró importancia relativa en el
último período consultado.
Los obstáculos a la innovación más relevantes que las empresas encontraron a su interior
estuvieron relacionados con los períodos de retorno excesivamente largos en ambos
períodos analizados y los altos costos de desarrollar las innovaciones, en el período 2010-
2012. La falta de personal calificado fue menos importante en el período 2010-2012, que
en el período 1998-2001. En cuanto a los obstáculos externos, para ambas encuestas el
más relevante fue el acceso y los costos para el financiamiento, cobrando mayor
importancia la incertidumbre económica/financiera para el período 2010-2012.
El obstáculo que las empresas encuentran para financiarse queda evidenciado cuando se
les preguntó sobre cómo lo hacían. En este sentido, ambas encuestan revelan que los
38
recursos internos son una fuente muy importante de financiamiento. En el último período,
2010-2012, cobró importancia la reinversión de utilidades como fuente. Por otro lado, este
financiamiento se complementó especialmente con el de los bancos, presentando los
programas públicos una participación poco significativa.
Por último, en relación al financiamiento de las AI, llama la atención que menos de un
tercio de las empresas conozcan el FONTAR, luego de más de 20 años de existencia. En
efecto, de las empresas encuestadas por la ENIT 1998-2001, un 24% lo conocía y sólo un
3,9% obtuvo financiamiento. Diez años después, la ENDEI, que releva una muestra mayor
de empresas, arrojó que sólo un 30% conoce este fondo y un 6% obtuvo un aporte no
reembolsable o un crédito. A esto debe sumarse la alta tasa de recurrencia de las
empresas al fondo, lo que evidenciaría cierta dificultad de las empresas para obtener
financiamiento de éste por primera vez.
Resumiendo, este trabajo analizó distintos grupos de indicadores que se relevan a nivel
internacional por los organismos correspondientes en cada país. Por un lado, aquellos
sugeridos en el Manual de Frascati, referidos a la CyT a nivel nacional; y, por otro lado,
aquellos referidos en el Manual de Oslo con respecto a la innovación en empresas en
cada país. Conjuntamente, estos grupos de indicadores, permiten no solo conocer el
comportamiento de las empresas con respecto a la innovación, si no también delinear el
contexto científico-tecnológico en donde se insertan.
Para el caso argentino, se concluye que, si bien se evidenció una recuperación de los
indicadores de innovación en las empresas en la última encuesta para el período 2010-
2012 (luego de que fueran negativamente afectados en los años 2001-2002), tales como
la inversión en AI e I+D (en relación a sus ventas) y RRHH altamente calificados
(aumentando su incorporación y recursos económicos dedicados a ellos), éstos
resultados no se condicen con los avances en materia de CyT que Argentina mostró a
partir del 2003. En efecto, el país aumentó sostenidamente la inversión pública en I+D y la
formación de RRHH altamente calificados (investigadores y becarios) impulsados, ambos
indicadores, por políticas públicas y cambios institucionales como la creación del
MINCYT. Sin embargo, las empresas no mostraron el mismo dinamismo en materia
innovativa. De hecho, su participación tanto en el financiamiento como en la ejecución de
la I+D a nivel nacional disminuyó en los últimos años. Asimismo, la relación de las firmas
con el resto del SNI continua siendo deficiente, vinculándose menos con universidades y
organismos de CyT, según el último período relevado (2010-2012) y sin priorizar la I+D
como motivo principal. En este sentido, el diseño de políticas de CTI que permita una
sinergia entre las empresas y el resto del SNI y que incentive y facilite las inversiones en
AI, en especial la I+D, se hace necesario a fin de apuntalar los procesos de desarrollo
económico que los países desarrollados han demostrado históricamente.
39
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Anexos
Gráfico A. Agentes de vinculación. Períodos 1998-2001 (1.688 firmas), 2010-2012 (3.691 firmas)
1998-2001 2010-2012
Consultores 34% Consultores, cámaras emp. 23%
Universidad 27%
Otras firmas 21%
Centros Tecnologicos 26%
Lab. / Empresas de I+D 25% Instituciones Púb. de CyT 12%

Empresas del mismo grupo 22%
Univ. púb. y/o priv. 8%
Otras empresas 20%
Emp. del Grupo y /o Casa
Casa Matriz 15% matriz
7%
Inst. de formación técnica 14%
Programas públicos 1%
Entidades de Vinc. Tec. 12%
7% Otros 1%
Agencia Gob de CyT

Nota: Se omitieron las categorías “clientes” y “proveedores” de la ENIT 1998-2001.
Gráfico B. Motivos de vinculación. Períodos 1998-2001 (1.688 firmas), 2010-2012 (3.691 firmas)
1998-2001 2010-2012
Asistencia técnica 65% Capacitación RRHH 34%
Capacitación de RR.HH. 58% Des. o mejoras de prod/proc. 34%
Gestion/certificacion calidad 32%

Pruebas y Ensayos 49%
Actividades de Diseño Pruebas y Ensayos 30%
33%
Industrial I+D 25%
Solicitud de financiamiento 31%
Actividades de DIeI 20%
Cambios Organizacionales 28% Cambios organizacionales 16%
Investigación y Desarrollo 21% Interc. Tecn 16%

Nota: Se omitió la categoría “información” de la ENIT 1998-2001.
46
Gráfico C. Obstáculos a la innovación. Período 1998-2001 (1.688 firmas)
1998-2001
Período de retorno 51%

Escasez de personal capacitado 37%
Riesgo de innovar 32%
Rigidez organizacional 28%
Dificultades de acceso al financ. 68%
Reducido tamaño del mercado 58%
Estructura del mercado 55%
Bajo dinamismo del cambio tecn. sector 40%
Bajas posibilidades coop. c/ emp. o Inst. 40%
Facilidad de imitación por terceros 32%
Altos costos de capacitación 51%
Falencias en las pol. púb. CyT 42%
Bajo desarrollo de inst. CyT 38%
Infraestructura física 29%
Insuficiente info. sobre mercados 27%
Insuficiente info. sobre tecno. 22%
Sistema de PI 14%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

Fuente: Elaboración propia en base a datos de la ENIT 1998-2001.
47
Gráfico D. Obstáculos a la innovación. Período 2010-2012 (3.691 firmas)
2010-2012
Altos costos para desarrollo de prod., proc. y/o cambios en

38%
la gestión
Periodo de retorno de la inversion excesivamente largo 22%
Capacidad productiva limitada 22%

Falta de personal calificado en la emp. para llevar adelante
22%
las AI
Reticencia de los empleados al cambio 18%
Falta de prov. especializados o dificultad para cambiarlos 15%
Rigidez en la organización de la empresa 12%
Dificultad para retener al personal calificado 10%
Dificultad p/ desarrollar inno. por su complejidad 9%
Imposibilidad/dificultad para proteger las inno. 3%
Incertidumbre economica/financiera 46%
Altos costos para financiar las AI 34%
Dificultades importacion bienes claves para la inno. 30%
Dificultad acceso al financ. para desarrollar AI 26%
Incertidumbre juridica/laboral 22%
Burocracia en las regulaciones del sector 15%
Competencia desleal 14%
Escasa asist. Tec. p/ poder desarrollar AI 8%

Falta de correspondencia e/ oferta de conoc. y los req. de la
2%
emp.
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50%

Fuente: Elaboración propia en base a datos de la ENDEI.
48

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Departamento de Economía y

Trabajo integrador correspondiente al seminario de investigación para

“Innovación en empresas en Argentina: análisis de

Alumno: Hernán E. Vizzolini. Legajo: 15.854

AI: Actividades de Innovación.

ALC: América Latina y Caribe.

ANPCYT: Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica.

COFECYT: Consejo Federal de Ciencia y Tecnología (MINCYT).

CTI: Ciencia, Tecnología e Innovación

CyT: Ciencia y Tecnología.

DIeI: Diseño Industrial e Ingeniería.

DNIC: Dirección Nacional de Información Científica (MINCYT).

ENDEI: Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo y la Innovación.

ENIT: Encuesta Nacional sobre Innovación y Conducta Tecnológica.

FONARSEC: Fondo Argentino Sectorial (ANPCYT).

FONSOFT: Fondo Fiduciario de Promoción de la Industria del Software (ANPCYT).

FONTAR: Fondo Tecnológico Argentino (ANPCYT).

I+D: Investigación y Desarrollo.

M&E: Maquinaria y Equipo

MINCYT: Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva.

MTESS: Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social.

OCDE: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico.

PI: Propiedad Intelectual.

RRHH: Recursos Humanos.

RICYT: Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología.

SEPYME: Secretaria de la Pequeña y Mediana Empresa (Ex Ministerio de Industria).

SNI: Sistema Nacional de Innovación.

TPP: Innovación tecnológica de producto y de proceso.

Marco teórico ..................................................................................................................... 2

Aspectos teóricos de la economía de la innovación ....................................................... 2

Los manuales para la medición de la innovación ........................................................... 7

Comparación regional: América Latina vs OCDE............................................................. 14

Argentina y la innovación ................................................................................................. 18

Las empresas y la innovación .......................................................................................... 21

Perfil Innovador ............................................................................................................ 23

Actividades de Innovación ............................................................................................ 25

Recursos Humanos ...................................................................................................... 27

Obstáculos para la innovación ..................................................................................... 32

Financiamiento para actividades e innovación y el FONTAR de la ANPCYT................ 34

Siendo la firma un sistema en sí misma, ésta se inserta, al mismo tiempo, en un sistema

En lo referente al caso argentino, el país presenta una trayectoria importante en la

En este trabajo se busca realizar una descripción de la trayectoria innovadora de las

El trabajo se divide en cuatro secciones adicionales además de esta introducción. En la

En la tercera sección se muestra la evolución de los principales indicadores del SNI

La cuarta sección muestra la evolución de los indicadores de innovación en empresas

Aspectos teóricos de la economía de la innovación

económico. Según este autor, es la introducción de innovaciones4 lo que posibilita el inicio

La destrucción y creación de nuevos sectores provoca que, a medida que la estructura

En la perspectiva neoclásica, el cambio técnico es incorporado a la teoría sobre

proponiendo el desarrollo económico como un proceso multifacético, en donde el cambio

La segunda generación corresponde al denominado “market pull”, en el cual, manteniendo

La tercera generación del modelo es el “chain-linked” o interactivo (Kline & Rosenberg,

La cuarta generación es el llamado modelo integrado. Takeuchi y Nonaka (1986)

En línea con este enfoque, puede mencionarse el concepto de “innovación abierta”

competidores de la empresa, que ofrecen soluciones a las compañías a través de la

En cuanto a la difusión de tecnología, la OCDE (1992) ha estudiado las diferentes

En un intento por profundizar el entendimiento de los procesos de innovación y de ampliar

Los manuales para la medición de la innovación