GERAÇÃO DE PATENTES E SPIN-OFFS: TAXA DE INOVAÇÃO EM ... · institucionais: a universidade, a iniciativa privada e o governo, configurando três pás distintas de uma mesma hélice

GERAÇÃO DE PATENTES E SPIN-OFFS:

TAXA DE INOVAÇÃO EM

UNIVERSIDADES PÚBLICAS

BRASILEIRAS

Jose Sergio da Silva Junior (UFRN)

[email protected]

Sergio Ramalho Dantas Varella (UFRN)

[email protected]

Este artigo tem como objetivo analisar a taxa de inovação tecnológica

nas universidades públicas brasileiras por meio de patentes e spin-off,

observando a influência dos fatores externos e internos no processo

desenvolvimento tecnológico. AA metodologia empregada foi a

pesquisa survey, obtendo resposta de 19 universidades. Os resultados

apontam a importância da qualificação da mão de obra, a carência de

infraestrutura e de recursos financeiros nas universidades com menor

desempenho, e a forte correlação dos outputs entre si.

Palavras-chaves: Inovação tecnológica. Patente. Spin-off

XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção

Bento Gonçalves, RS, Brasil, 15 a 18 de outubro de 2012.



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1. Introdução

Diminuir os níveis de pobreza que permeiam as regiões e a desigualdade entre pobres e

ricos são dois dos grandes desafios que o Brasil tem no século XXI. Necessita-se com

urgência de estratégias para a implantação de um conjunto de ações que contribuam de forma

efetiva para a transformação da sociedade, possibilitando a geração e distribuição da riqueza

(Terra et al., 2006).

Visando contribuir com igualdade social, o Estado tem buscado novos meios para

aumentar o crescimento industrial, por meio da criação de leis, programas governamentais e

de novos órgãos. Passando-se, então, a proporcionar incentivo àqueles que objetivam

desenvolver novas tecnologias em diferentes setores econômicos.

Por sua natureza – adquirida a partir da evolução de sua missão, em que as universidades

incorporaram à atividade de ensino, a pesquisa e, posteriormente, o papel de protagonista do

desenvolvimento econômico (Etzkowitz & Leydesdorff, 2000) – as universidades são

designadas para fortalecer o conhecimento científico, social e econômico. Assumindo função

significante como empreendedor e promovedor de desenvolvimento regional na sociedade

baseada em conhecimento, infundida com visão estratégica, atuando em conjunto com outros

atores para inovação regional mais profunda (Etzkowitz & Zhou, 2006).

Nesse sentido, a abordagem da Hélice Tríplice caracteriza a dinâmica da inovação dentro

de um contexto de evolução, em que as relações se estabelecem entre três esferas

institucionais: a universidade, a iniciativa privada e o governo, configurando três pás distintas

de uma mesma hélice (Abdalla et al., 2009). Nesse desenvolvimento, as universidades contam

com o aporte crescente de recursos públicos, das três esferas de governo (Cruz, 2008).

Em vista da conjuntura descrita, o presente estudo propôs como objetivo analisar a taxa de

inovação tecnológica nas universidades públicas brasileiras para verificar a influência dos

fatores externos e internos no processo de desenvolvimento tecnológico. Para tanto,

desdobrou-se o objetivo geral em: (i) realizar pesquisa junto às universidades para colher

informações para caracterização das mesmas ou relativas às percepções de seus respectivos

gestores nos itens analisados, relativos aos fatores internos e externos que tipicamente são

considerados relevantes no estudo da taxa de inovação tecnológica; e, (ii) quantificar o

volume de depósito e concessão de patentes no 1990-2010 nas universidades públicas

brasileiras, bem como o número de spin-off no mesmo período.

A partir da contextualização acima, este trabalho apresenta como problema de pesquisa: a

infraestrutura das universidades brasileiras influencia o desenvolvimento tecnológico do país?

Com esse questionamento, o presente projeto contempla um modelo conceitual com o

encadeamento de quatro hipóteses (Figura 1), em que cada uma delas pode ter ramificações,

para que se possam examinadas em nível mais detalhado. Utiliza-se, então, o seguinte

enunciado genérico: os fatores internos/externos influenciam positivamente os outputs

pesquisados.



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Figura 1: Modelo conceitual da pesquisa com quatro hipóteses. Nota. Fonte: Elaborado pelos autores

2. Transferência de tecnologia

A transferência de tecnologia por ser concebida como um processo social e uma interação

ativa entre duas ou mais entidades sociais, em que nela se processa a soma de conhecimentos

tecnológicos, que são aumentados pela transferência de um ou mais componentes

tecnológicos (CYSNE, 2005).

Para caracterizar os modelos de cooperação entre os três atores (universidade-empresa-

governo), a literatura apresenta modelos estáticos e modelos dinâmicos para representar a

interação nesse ambiente. O modelo da Hélice Tríplice vem sendo cada vez mais usado para

descrever as relações de interação dos atores que participam de projetos de desenvolvimento,

com vistas a: a) a produção do conhecimento socialmente relevante nas universidades e

conseqüente transferência deste conhecimento para a sociedade; b) a inovação tecnológica nas

empresas e c) a participação dos governos no processo de inovação (SILVA, TERRA &

VOTRE, 2006).

Esse modelo sofreu alterações, adquirindo características dinâmicas, sendo denominado

Hélice Tríplice III e tem gerado uma infra-estrutura de conhecimento em termos de

sobreposição entre as esferas institucionais, com cada organização emergindo interfaces

híbridas sem limites entre essas esferas institucionais, descrevendo uma variedade de arranjos

institucionais e modelos políticos os quais explicam a dinâmica (ETZKOWITZ ET AL.,

2000).

Para facilitar a aproximação e ocorrer o intercâmbio entre os atores criam-se mecanismos

de interação para gerenciar a relação entre universidade e empresa (CAMPOS, 2003). Dentre



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estes, destacam-se os Escritórios de Transferência de Tecnologia (ETT), que, de acordo com

Schreiner (2003), baseando-se na experiência das universidades estadunidenses, são tratados

como a profissionalização da transferência de tecnologia, tendo em vista que os

departamentos ou administração universitária, ou mesmo os pesquisadores, não podem nem

devem realizar essa tarefa de transferência de tecnologia junto às empresas, devido à atividade

abranger muitos aspectos que transcendem C&T.

As atividades desempenhadas pelos ETTs tem se constituído em importantes articuladores

das relações universidade-empresa-governo ao estimularem iniciativas conjuntas com o setor

empresarial, contribuindo para a inovação em produtos, processos e serviços (CONDE &

SANTOS, 1999).

3. Indicadores para a Avaliação da Taxa de Inovação Tecnológica nas Universidades

O indicador (a medida) de desempenho exerce um papel importante nas organizações, pois

representa um processo de autocrítica e de acompanhamento das atividades e das ações e

decisões que são tomadas durante sua execução (OHASHI; MELHADO, 2004).

Nesta análise da taxa de inovação tecnológica, buscou-se levantar indicadores de input e de

output do processo de inovação tecnológica nas universidades, procurando identificar

relações, por meio de análises estatísticas, montando-se um sistema de indicadores para

analisar o microambiente.

Tipicamente, os dados investigados sobre os inputs do processo de inovação (no

microambente) levam em conta os valores investidos em P&D (internamente e externamente),

as fontes de financiamento de pesquisa, dispêndio para a aquisição de máquinas e

equipamentos, as cooperações/parcerias em P&D, o tamanho da empresa (tomando como

referência o número de empregados) e os recursos humanos empregados na atividade P&D

(contemplando tempo dedicado e a qualificação do pessoal) (IBGE, 2010; OCDE, 2002).

Por outro lado, são outputs comuns do processo de inovação, resultando na transferência

de tecnologia, a propriedade intelectual (marcas, patentes, desenho industrial e segredo

industrial), sua caracterização (tipo, tipologia e difusão) e seus benefícios (melhoria da

eficiência e eficácia no processo, melhoria na qualidade do produto, participação no mercado

e participação dos novos produtos no mercado e no mix da empresa) (IBGE, 2010; OCDE,

2002), contratação de estudantes, consultoria, treinamento, troca informal de informações,

publicações e relatórios (Póvoa, 2009) e a geração de spin-off (COSTA & TORKOMIAN,

2008).

Para argumentar a escolha de spin-off e patente como indicadores de output do processo de

inovação nas universidades, compartilha-se a relevância no desempenho nesses indicadores

dada por Araújo et al. (2005), tendo em vista que com a criação de empresas de base

tecnológica ou licenciamento de patentes, as universidades têm retorno financeiro direto na

forma de royalties pagos pelas licenças das patentes; investimentos em P&D para

desenvolvimento dos produtos/processos e bolsas para estudantes envolvidos nos projetos,

etc.

A patente constitui um importante indicador de inovação, tendo em vista que para a

universidade, ser detentor de uma patente lhe dar o poder de controlar o seu uso por parte das

empresas e impedir que este conhecimento seja apropriado e explorado por uma única

empresa (PÓVOA, 2009).



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Quanto ao spin-off como indicador, sua representatividade ocorre devido a essas empresas

apresentarem um alto grau de qualificação na mão de obra e investirem frequentemente em

P&D, com alto contato com o meio acadêmico (Almeida & Mello, 2009). Além disso, o spin-

off acadêmico possibilita a geração de empregos altamente qualificados, gera divisas para o

país e cria maior dinâmica inovativa dentro da indústria nacional (COSTA & TORKOMIAN,

2008).

4. Método de pesquisa

Este trabalho busca a obtenção de informações referentes às Universidades Públicas

brasileiras e como estas contribuem para os números agregados sobre inovação, por do uso de

metodologias quantitativas. Isto significa traduzir em números informações para classificá-las

e analisá-las (Silva, 2002), objetivando entender por meio de uma amostra o comportamento

de uma população, utilizando a pesquisa quantitativa survey.

A survey foi estruturada com questões fechadas e de múltipla escolha, dividida em três

faixas por tipo de pergunta. A primeira (de natureza quantitativa) corresponde aos inputs

(observar Figura 2, que descreve quais variáveis foram questionadas), composta por três

questionamentos referentes à estrutura e uma relativa aos recursos financeiros.

A segunda faixa (de natureza quantitativa) de perguntas trata sobre os outputs, contendo

uma questão sobre o número de patentes depositadas e concedidas no período de 1999-2010 e

pergunta-se quantas empresas spin-off universitárias surgiram na respectiva universidade

(observar Figura 2, que descreve quais variáveis foram questionadas).

Figura 2: Construto relacionando variáveis objetivas com os autores que a utilizaram/analisaram em estudo sobre

a taxa de inovação. Nota: ª Feita analogia de empresa para universidade.Fonte: Elaborado pelos autores.



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A terceira faixa (de natureza qualitativa) diz respeito ao preenchimento do questionamento

do tipo escala (observar Figura 3, que descreve quais variáveis foram questionadas).

Ratificando, trata-se de uma adaptação à escala de Likert, com a seguinte escala: (1-

Nenhuma Importância, 2- Pouco Importante, 3- Importância Regular, 4- Importante e 5-

Muito Importante), levantando opiniões relativas aos possíveis fatores influenciadores no

desenvolvimento da inovação tecnológica dentro da respectiva universidade (TELLES FILHO

& CASSIANI, 1999).

Concluída a elaboração do questionário, iniciou-se o envio para os NITs das universidades

públicas brasileiras, que ocorreu no período de 12/2010 a 05/2011, por meio de e-mail,

antecedido em alguns casos de contato telefônico.

Ao final da realização da coleta de dados, com o número final da taxa de retorno de

31,67% (19 de 60 universidades), realizou-se a organização em suas várias dimensões de

resposta, por meio do software Microsoft Excel, utilizado predominantemente na etapa da

apreciação univariada dos dados, por meio da análise da média, desvio padrão e frequência,

objetivando traçar o perfil da amostra, em termos de localidade, porte, produtividade

tecnológica, dentre outros fatores levantados na pesquisa.

Figura 3: Construto relacionando variáveis subjetivas com os autores que a utilizaram/analisaram em estudo

sobre a taxa de inovação. Nota. Fonte: Elaborado pelos autores

Para tratamento dos dados da análise bivariada, utilizou-se o software STATISCA,

visando a análise de correlação entre as variáveis objetivas, verificar a distribuição dos dados

e a partir disso aplicou-se o teste estatístico de Mann-Whitney nas hipóteses alçadas,

observado o nível de significância de ρ<0,05.

5. Resultados

5.1 Análise univariada

5.1.1 Dados de input

A Figura 4 apresenta a frequência de respostas e sua percentagem das variáveis objetivas

de input das diferentes dimensões apresentadas, no contexto da inovação tecnológica nas

universidades.



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A variável V1 – nº de professores: apresenta que a amostra é relativamente diluída, se for

considerada a quantidade dessa variável como uma aproximação de indicador do porte da

universidade; a variável V2 – nº de doutores e a variável V8 – % de professores com título

de doutor: explicitam a qualificação da amostra pesquisada, em que 57,89% apresentam

proporção menor que 75% entre professor e doutores; a variável V3 – anos de criação do

NIT: indica que a concepção dessas estruturas teve um alavancagem nos últimos 5 anos,

representando 57,90% das respostas, assim como pressuposto por Oliveira & Velho (2009)

que atribui uma grande parcela de responsabilidade do número expressivo de novos ETTs (ou

NITs) à Lei de Inovação Tecnológica, criada em 2004, pois impôs as Instituições Científicas e

Tecnológicas (ICT) que elas dispusessem de NIT, próprio ou em associação com outras ICT,

com a finalidade de gerir a política de inovação na instituição (Brasil, 2004); e, a variável V4

– quantidade de recursos financeiros recebidos pela universidade para o

desenvolvimento de inovação tecnológica: apesar de uma menor qualidade dos dados nesse

ponto (pela falta ausência de apuração de recursos para esse fim ou pela opção da não

divulgação), é possível constatar que há grande variação nos valores declarados pelas

instituições, tendo em vista que a média é aproximadamente 21, sendo maior que 75% da

amostra.

Figura 4: Perfil das respostas das variáveis objetivas de input. Fonte: Elaborado pelos autores

5.1.2 Dados de output

Analisando o somatório de depósito de patentes por ano, houve crescimento total

aproximado de 466%, representado na Figura 5. Similarmente às pesquisas de Amadei &

Torkomian (2009) e Póvoa (2008), em 2002, houve o crescimento mais significativo,



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procedente do número de universidades paulistas analisadas em ambas as pesquisas

apresentarem quantidades aproximadas, tendo uma participação no percentual total no número

de patentes no período 1999-2010 do presente trabalho, aproximadamente 44%.

Quanto à participação, houve o aumentou do número de universidades ativas nesse

indicador no período de 1999-2010, porém de forma menos expressiva comparativamente

com o depósito, como concebido na Figura 6 em que o depósito apresenta um declínio bem

claro no número de universidades “inativas” anualmente, enquanto a concessão apresenta

maior imprecisão, expondo uma tendência de declínio mais tímida.

Figura 5: Quantidade de patentes depositadas e concedidas no período de 1999-2010. Fonte: Elaborado pelos

autores

Figura 6 : Quantidade de universidades em que não houve depósito ou concessão de patente no período de 1999-

2010. Fonte: Elaborado pelos autores

Alterando o parâmetro de análise, a Figura 7 (em que o código representa o estado em que

se localiza a universidade, com o coeficiente diferenciando as universidades de mesma

localidade) apresenta a participação individual e acumulada das universidades no depósito e

concessão de patentes no somatório do período de 1999-2010, identificando a localidade das

universidades nesses valores agregados. Por meio desse novo parâmetro, percebe-se que em



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quaisquer das variáveis que os três maiores participantes sempre superam 60% do total

acumulado, sem grandes alterações nas colocações das universidades participantes da

amostra.

Figura 7:Participação e localização das universidades no depósito e concessão de patentes somatório do período

1999-2010 e número de spin-off. Fonte: Elaborado pelos autores

5.2 Análise bivariada

5.2.1 Análise das Variáveis Objetivas – Teste de Correlação

Com o intuito de avaliar o nível de associação das variáveis objetivas entre si, aplicou-se a

análise de correlação (Figura 8). Dentre os resultados, destacam-se aqueles que obtiveram

nível de significância estatístico ρ<0,05. Com isso, na relação dos inputs com os outputs,

releva-se a correlação entre o nível de qualificação (V2 e V8) e as variáveis de saída (V5, V6 e

V7). Os resultados obtidos indicam certa consonância com a pesquisa de Oliveira; Velho

(2009), em que as patentes geralmente são desenvolvidas por doutores.

Em se tratando das variáveis de output, analisando-as entre si, todas apresentam correlação

muito forte. É necessário ressaltar os resultados apresentados pela quantidade de spin-off (V7),

pois a correlação revela que há associação com as patentes (V5 e V6), isso se relaciona com o

alto valor econômico dos produtos, que contém alto valor agregado, assim como as patentes

(ARAÚJO ET AL., 2005).



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Figura 8 : Análise de correlação das variáveis objetivas. Fonte: Elaborado pelos autores De acordo com Hair Jr et

al. (2005), a intensidade dessa relação pode ser medido em 5 escalas (i) leve, quase imperceptível (±0,01 –

±0,20), (ii) Pequena, mas definida (±0,21 – ±0,40), (iii) Moderada (±0,41 – ±0,70), (iv) Alta (±0,71 – ±0,90) e

(v) Muito forte (±0,91 – ±1,00). *Significância de ρ <0,05

6. Considerações finais

Neste trabalho, foram levantadas informações relativas aos fatores internos das

universidades públicas brasileiras e a como os gestores dos escritórios de transferência de

tecnologia das respectivas universidades percebem a participação dos fatores internos e

externos para o processo de inovação tecnológica, com o intuito de medir a relação desses

com os outputs do processo produtivo, que no presente trabalho foram dados relativos ao

número total de spin-offs (que o escritório de transferência de tecnologia tem registro), de

patentes depositadas e de patentes concedidas (desses dois últimos, houve detalhamento do

setor originário dessas patentes na série 1999-2010).

O objetivo proposto foi, portanto, trilhado por meio dos métodos escolhidos, contudo não

foi possível chegar a resultados satisfatórios em alguns dos aspectos analisados, necessitando

serem ponderados alguns aspectos referentes à limitação da pesquisa. No que tange ao aspecto

recursos financeiros para a inovação, a falta de clareza no questionamento, em conjunto com a

falta de feedback por parte do respondentes, ou ainda o receio de fornecimentos de dados

relativos a esses recursos prejudicou análises confiáveis a respeito desse aspecto, haja visto o

baixo índice de resposta nesse quesito. Outro ponto que restringiu a análise foi a dificuldade

de contato com NITs especialmente das regiões Norte e, em parte, Nordeste, impedindo a

possibilidade de maior universalização da amostra e conclusões mais contundentes em relação

aos aspectos regionais.

No entanto, alguns resultados alcançados merecem destaque. Por meio da análise

univariada, constatou-se que a Lei de Inovação de 2004 possui parcela de responsabilidade no

crescimento no número de núcleos de inovação tecnológica no país, frente a criação de novos

núcleos após o decreto da lei.

Ainda assim, em se tratando da análise bivariada, destacou-se correlação positiva do

número de doutores e, em especial, da percentagem de doutor por professor com os outputs



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analisados no trabalho, indicando que a qualificação da mão de obra (absoluta ou relativa) se

relaciona positivamente com o desenvolvimento tecnológico. Também se verificou a ausência

de correlação significativa entre a criação do núcleo de inovação e o crescimento no número

de patentes, em contraponto ao que foi visualizado na análise univariada. Outro ponto que

obteve destaque foi a forte correlação de todos os outputs entre si, indicando que as

universidades que tem bom desempenho no depósito de patentes, apresentam força similar em

outro medidor da inovação tecnológica, no caso a spin-off universitária.

Com relação aos trabalhos futuros no tema, constata-se a possibilidade de explorar outros

atores do processo de inovação tecnológica nas universidades e de diferentes maneiras. É

possível realizar estudo de caso para conferir como o NIT gerencia as diferentes atividades de

inovação tecnológica. Também é plausível pesquisar diretamente com aqueles que

depositaram patentes (e com os que obtiveram êxito, alcançando a concessão da patente) para

verificar a relação com o NIT e identificar barreiras/motivações e carências/pontos positivos.

Da mesma forma da investigação sugerida anteriormente, pode ser feito um estudo

semelhante relativo ao suporte que o NIT ofereceu as empresas spin-off.

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