Resumen de Tesis Doctoral en Ingeniería mención Industrial: “Un nuevo modelo teórico sobre los procesos de Spinout. Aplicación y validación estadística para el sistema científico-tecnológico argentino



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Figura 4.b - Curva suavizada de todas las variables del Bloque del conocimiento y el Bloque final (procesos de Spinout). Fuente: elaboración propia.

El segundo hallazgo es el llamado “Efecto compensatorio de los distintos tipos de recursos”, donde sucede algo análogo a los conocimientos, y donde cada tipo de recurso complementa al otro y juntos actúan con sinergia para el efectivo desarrollo del proceso de Spinout.

En las siguientes gráficas de curvas suavizadas de las variables, construidas al sólo efecto de ayudar a visualizar los hallazgos, observamos que el déficit o carencia de un determinado tipo de recurso puede ser compensado y complementado por los otros tipos, y que lo realmente importante es la integración de los diferentes tipos y el nivel de recursos disponibles del tecnoemprendedor, ya que hay una relación entre ese nivel y el nivel de éxito logrado por el proceso de Spinout, siendo este concepto también de especial interés para el diseño y la mejora de políticas activas de apoyo en la temática.



Figura 5.a - Curva suavizada de las variables considerando separadamente los Sub-Bloques de los Recursos y el Bloque final (procesos de Spinout). Fuente: elaboración propia.



Figura 5.b - Curva suavizada de todas las variables del Bloque de los Recursos y el Bloque final (procesos de Spinout). Fuente: elaboración propia.

El tercer hallazgo de interés para el modelo es el alto peso relativo de los conocimientos y los recursos avanzados, observado por un lado, a partir de la matriz de correlación de Pearson, y por otro lado, a partir de los coeficientes de determinación del modelo. En particular, se destaca la importancia de las instituciones madre dentro del sistema científico-tecnológico para permitir el acceso a ellos, en aquellos casos donde tanto los conocimientos como los recursos estén disponibles dentro de las instituciones, como para facilitar su acceso dentro del tejido industrial y productivo a través de la vinculación tecnológica con los distintos actores clave del sistema.

El cuarto hallazgo es el comportamiento diferenciado entre aquellos Spinouts que están en las etapas de Startup sin ventas y los de Startup con sus primeras ventas. Estos últimos presentan un desempeño que muestra un mejor aprovechamiento del conocimiento y los recursos disponibles, especialmente para transformarlos en resultados concretos en el proceso de Spinout y alcanzar un mayor nivel de éxito.



5. Conclusiones y líneas futuras de investigación

La primera conclusión y de mayor importancia es la verificación de la hipótesis general del modelo propuesto, que implica la validez de los aportes y los principios teóricos que dan sustento a este modelo, en particular, el principio de agregación de Ajzen, el mecanismo de coordinación empresarial de Coase y la calidad de las transacciones, todos reinterpretados en el marco de este trabajo.

La segunda conclusión principal es la verificación de relaciones de significativas a muy significativas dentro de cada uno de los bloques propuestos en el ordenamiento de las variables como entre los diferentes bloques entre sí, mostrando una destacada fortaleza en el funcionamiento sistémico del modelo.

Entre las líneas futuras de investigación, en primer lugar, debemos considerar la verificación completa del modelo en series internacionales o inter-temporales para observar la variabilidad en el cuarto bloque de la cultura, instituciones y ambiente de oportunidades, que en este caso ha permanecido fijo funcionando como variables del control del modelo.

En segundo lugar, y también considerando aquello pendiente de seguir investigando dentro del propio modelo, debería profundizarse en detalle los efectos compensatorios hallados dentro del bloque de los conocimientos y los recursos, en particular por las posibles relaciones causa-efecto que estarían actuando bajo una segunda capa del modelo y que aún no es posible observar a partir del análisis de regresión lineal aplicado hasta ahora.

En cuanto a las etapas previas al modelo, y teniendo en cuenta que el mismo comienza a partir de la motivación y el comportamiento efectivamente puesto en práctica por los tecnoemprendedores, las investigaciones futuras podrían incluir desde la etapa previa de las intenciones emprendedoras y el cómo pasar de estas intenciones a la acción y la creación de un nuevo Spinout. En particular, la importancia de considerar este aspecto radica en que en la Argentina, y en Latinoamérica en general, los niveles de intenciones emprendedoras entre la población de estudiantes universitarios, graduados y tecnólogos es muy alta, superando el 80% en promedio, mientras que sólo el 2 ó 3% de ellos desarrolla efectivamente el comportamiento, limitando seriamente la posibilidad de expandir la masa crítica de nuevos empresarios tecnológicos en la región.



De manera análoga, en las etapas posteriores del modelo, las investigaciones futuras podrían centrarse en la determinación del impacto regional de nuevos Clusters o nuevos “conjuntos de Spinouts” que podrían estimularse a partir de la mejora en la relación intenciones-acciones, y la relación entre la tasa de nuevos procesos de Spinout de un territorio y el incremento porcentual del PBI regional considerando una masa dada de tecnólogos de un sistema CyT. En particular, esto sería de utilidad para poder cuantificar y verificar la efectividad de las políticas activas de apoyo y las inversiones públicas para promover el desarrollo científico-tecnológico y su efectiva puesta en valor en la sociedad a través de la vinculación tecnológica y el Science to Business.

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