sistema brasiileiro de inovaÇÃo como um...
TRANSCRIPT
Universidade Federal do Rio de Janeiro
SISTEMA BRASIILEIRO DE INOVAÇÃO COMO UM SISTEMA COMPLEXO
ADAPTATIVO: UMA NOVA PERSPECTIVA DE ANÁLISE
Ana Luiza de Figueiredo Brandão Squadri
Roberta Feliciano Fernandes
2014
SISTEMA BRASIILEIRO DE INOVAÇÃO COMO UM SISTEMA COMPLEXO
ADAPTATIVO: UMA NOVA PERSPECTIVA DE ANÁLISE
Ana Luiza de Figueiredo Brandão Squadri
Roberta Feliciano Fernandes
Projeto de Graduação apresentado ao curso de
Engenharia de Produção da Escola Politécnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como
parte dos requisitos necessários à obtenção do
título de Engenheiro.
Orientadora: Thereza Cristina Nogueira de
Aquino
Rio de Janeiro
Agosto de 2014
i
SISTEMA BRASIILEIRO DE INOVAÇÃO COMO UM SISTEMA COMPLEXO
ADAPTATIVO: UMA NOVA PERSPECTIVA DE ANÁLISE
Ana Luiza de Figueiredo Brandão Squadri
Roberta Feliciano Fernandes
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO
DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA ESCOLA POLITÉCNICA DA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS
REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE
ENGENHEIRO DE PRODUÇÃO.
Examinada por:
________________________________________________
Prof. Adriano Proença
________________________________________________
Prof. Vinícius Carvalho Cardoso
________________________________________________
Prof. Thereza Cristina Nogueira de Aquino
.
RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL
AGOSTO DE 2014
ii
De Figueiredo Brandão Squadri, Ana Luiza
Feliciano Fernandes, Roberta
Sistema Brasileiro de Inovação como um Sistema
Complexo Adaptativo: Uma Nova Perspectiva de Análise/ Ana
Luiza de Figueiredo Brandão Squadri e Roberta Feliciano
Fernandes. – Rio de Janeiro: UFRJ/ ESCOLA POLITÉCNICA,
2014.
VI, 108p.: il.; 29,7 cm.
Orientadora: Thereza Cristina Nogueira de Aquino
Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/ Curso
de Engenharia de Produção, 2014.
Referências Bibliográficas: p. 107-110
1. Inovação. 2. Sistemas Complexos Adaptativos. 3.
Indicadores.
I. Aquino, Thereza Cristina Nogueira de. II. Universidade
Federal do Rio de Janeiro, Escola Politécnica, Curso de
Engenharia de Produção. III. Sistema Brasileiro de Inovação
como um Sistema Complexo Adaptativo: Uma Nova Perspectiva
de Análise.
iii
Agradecimentos
Gostaríamos de agradecer, primeiramente, a todos aqueles que nos apoiaram e
nos deram força durante a realização deste trabalho.
Nossos agradecimentos especiais à professora do curso de Engenharia de
Produção, Thereza Aquino, pela dedicação em nossas orientações e por nos guiar para
que pudéssemos encarar os desafios enfrentados e tornar nossas ideias um projeto de
graduação. A sua amizade, seus conselhos e suas sugestões foram importantes não
apenas para a realização de um projeto, mas para o aprendizado e desenvolvimento de
dois profissionais.
Agradecemos também ao Corpo Docente do curso de Engenharia de Produção da
UFRJ, cujos ensinamentos foram base para que nos tornássemos bons profissionais e
serão aproveitados para toda vida.
Um agradecimento muito especial também a nossos familiares, que sempre nos
guiaram e nos deram forças em todos os momentos de nossas vidas e que foram
fundamentais para que nos tornássemos melhores profissionais e cidadãos.
Aos nossos amigos, pelo carinho, amizade, incentivo e companheirismo, durante
toda a faculdade.
Para a Turma de Engenharia de Produção de 2009.1, a qual convivemos
intensamente todos os cinco anos de faculdade, e que contribuíram para nossa formação,
dentro e fora da sala de aula.
Agradecemos também ao companheirismo da parceria firmada para elaboração
do presente projeto de graduação, que foi construída ao longo dos cinco anos estudados
e que sempre foi repleta de apoio e confiança.
E a todos que, de alguma forma, colaboraram para que este trabalho se tornasse
possível, o nosso muito obrigado.
iv
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte
dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro de Produção.
Sistema Brasileiro de Inovação como um Sistema Complexo Adaptativo: Uma Nova
Perspectiva de Análise
Ana Luiza de Figueiredo Brandão Squadri
Roberta Feliciano Fernandes
Agosto/2014
Orientador: Thereza Cristina Nogueira de Aquino
Curso: Engenharia de Produção
O presente trabalho apresenta uma revisão sobre os conceitos de sistemas de inovação e
de sistemas complexos adaptativos. Em seguida, delineasse um breve histórico da
inovação no país, para, em um segundo momento, explicitar diversos indicadores que
evidenciam a evolução da prática da inovação no Brasil.
Por fim, é estudada a relação entre os conceitos do Sistema de Inovação Brasileiro e de
Sistemas Complexos Adaptativos, analisando-o qualitativamente de maneira a obter
insights que possibilitem a identificação de novas propostas de ação ao Estado brasileiro
no sentido de alavancar a atividade de inovação no Brasil. Desse modo, para cada uma
das características, um aspecto a ser ponto de atenção do Estado brasileiro é levantado,
com a discussão da relevância para o desempenho do sistema como um todo.
Palavras-chave: Inovação, Sistemas Complexos Adaptativos, Indicadores.
v
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of
the requirements for the degree of Industrial Engineer.
BRAZILIAN INNOVATION SYSTEM AS A COMPLEX ADAPTIVE SYSTEM: A
NEW PERSPECTIVE
Ana Luiza de Figueiredo Brandão Squadri
Roberta Feliciano Fernandes
August/2014
Advisor: Thereza Cristina Nogueira de Aquino
Course: Industrial Engineering
This paper presents a conceptual overview of the innovation system and complex
adaptive systems. Then, a brief history of innovation in the country is drawn, followed
by an indicators analysis that display the evolution of the innovation practice in Brazil.
Finally, we study the relationship between the Brazilian Innovation System and the
Complex Adaptive System concepts, by analyzing them qualitatively in order to obtain
insights that will enable the identification of new proposals for the Brazilian state to
leverage innovation activity in Brazil. Thus, for each Complex Adaptive System
characteristic, an aspect to be the point of attention of the Brazilian state is raised, with
the discussion of the relevance to the performance of the system as a whole.
Keywords: Innovation, Complex Adaptive System, Indicators.
vi
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 1
1.1. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA ............................................................. 1
1.2. MOTIVAÇÃO .................................................................................................. 2
1.3. OBJETIVO ....................................................................................................... 3
1.4. LIMITAÇÕES .................................................................................................. 3
1.5. MÉTODO ......................................................................................................... 4
2. REVISÃO TEÓRICA ............................................................................................ 6
2.1. CONCEITO DE INOVAÇÃO .......................................................................... 6
2.2. DETERMINANTES DA INOVAÇÃO E DA DIFUSÃO DA INOVAÇÃO . 10
2.2.1. Processo de Inovação ................................................................................. 10
2.2.2. Processo de Difusão da Inovação .............................................................. 17
2.3. O PAPEL DO ESTADO NOS PROCESSOS DE INOVAÇÃO E DE
DIFUSÃO DA INOVAÇÃO .......................................................................... 19
2.3.1. Ações Indiretas ........................................................................................... 21
2.3.2. Ações Diretas .............................................................................................. 26
2.4. INOVAÇÃO E CRESCIMENTO ECONÔMICO DE UM PAÍS ................... 28
2.5. SISTEMAS COMPLEXOS ADAPTATIVOS ............................................... 34
2.5.1. Agentes ....................................................................................................... 35
2.5.2. Auto-Organização e Padrões Emergentes ................................................. 36
2.5.3. Conectividade ............................................................................................. 36
2.5.4. Dimensionalidade ....................................................................................... 37
2.5.5. Dinamismo .................................................................................................. 37
2.5.6. Visão Irregular ........................................................................................... 38
2.5.7. Quasi-Equilibrium e Mudança de Estado .................................................. 38
2.5.8. Mudanças Não Lineares ............................................................................. 39
2.5.9. Futuro Não Aleatório ................................................................................. 39
3. SISTEMA BRASILEIRO DE INOVAÇÃO ...................................................... 40
3.1. HISTÓRICO DO SISTEMA BRASILEIRO DE INOVAÇÃO ...................... 42
3.2. ALGUNS INDICADORES ............................................................................ 53
vii
3.2. ESTÁGIO DA INOVAÇÃO NO BRASIL ..................................................... 62
4. SISTEMA BRASILEIRO DE INOVAÇÃO COMO UM SISTEMA
COMPLEXO ADAPTATIVO ..................................................................................... 74
4.1. AGENTES E SCHEMA ................................................................................. 76
4.2. AUTO-ORGANIZAÇÃO E PADRÕES EMERGENTES ............................ 83
4.3. CONECTIVIDADE ....................................................................................... 86
4.4. DIMENSIONALIDADE ................................................................................ 88
4.5. DINAMISMO ................................................................................................. 90
4.6. VISÃO IRREGULAR .................................................................................... 92
4.7. QUASI-EQUILIBRIUM ................................................................................ 94
4.8. MUDANÇAS NÃO LINEARES ................................................................... 95
4.9. FUTURO NÃO ALEATÓRIO ....................................................................... 98
5. CONLUSÃO ....................................................................................................... 102
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................. 106
viii
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1: Modelo Chain-Linked-Model ......................................................................... 12
Figura 2: Sistema de Inovação........................................................................................ 14
Figura 3: Framework do Dínamo da Inovação ............................................................... 15
Figura 4: Gráfico representativo do modelo epidemiológico de difusão da inovação ... 18
Figura 5: Resumo da evolução da literatura dos modelos de crescimento ..................... 30
Figura 6: As três forças dos Sistemas Complexos Adaptativos ..................................... 34
Figura 7: Características dos SCA .................................................................................. 35
Figura 8: Articulação da política de CT&I com as políticas de Estado e a integração dos
atores ............................................................................................................................... 50
Figura 9: Framework do Global Innovation Index ......................................................... 63
Figura 10: Posicionamento dos Ecossistemas de Start-ups ............................................ 66
Figura 11: Pedidos de registro de patentes no mundo em 2012 .................................... 72
Figura 12: Pedidos de registro de design industrial no mundo em 2012 ........................ 73
Figura 13: Estágios de Desenvolvimento de Inovação ................................................. 100
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 1: Posição dos países no Ranking ....................................................................... 64
Tabela 2: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Agentes e Schema ........ 82
Tabela 3: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Auto-Organização e
Padrões Emergentes ........................................................................................................ 85
Tabela 4: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Conectividade .............. 87
Tabela 5: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Dimensionalidade ........ 90
Tabela 6: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Não-Linearidade .......... 97
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
O presente projeto de graduação versará sobre o “O Sistema Brasileiro de
Inovação como um Sistema Complexo Adaptativo: Uma Nova Perspectiva de Análise”.
Em outras palavras, à luz das propriedades dos Sistemas Complexos Adaptativos,
analisaremos qualitativamente o Sistema Brasileiro de Inovação de maneira a obter
insights que possibilitem a identificação de novas propostas de ação ao Estado brasileiro
no sentido de alavancar a atividade de inovação no Brasil.
Ao longo dos relatórios do Global Innovation Index dos últimos anos, o Brasil
teve índices 36,29 (2014); 36,33 (2013); 36,60 (2012); 37,75 (2011). Apesar das
grandes evoluções do Brasil no âmbito de ações de estímulo à atividade inovadora, os
resultados de inovação apresentados não refletiram na mesma medida esses esforços.
Tal paradoxo nos leva a considerar que há áreas do Sistema Brasileiro de Inovação a
serem novos focos estratégicos para o Estado no sentido de impulsionar a atividade de
inovação no país. A dificuldade está em identificar quais são esses aspectos a terem
atenção do poder público, uma vez que as ações até aqui empreendidas não retiraram o
Brasil da sua posição de estagnação. São necessárias que novas ferramentas de análise
do Sistema Brasileiro de Inovação sejam utilizadas em vistas de identificar quais são as
possíveis estratégias a serem seguidas pela nação.
As ações governamentais ainda trazem consigo forte influência de teorias
ultrapassadas quanto ao entendimento dos Sistemas de Inovação, ressaltando a
necessidade de serem feitas novas abordagens em relação ao tema. Deve-se buscar não
apenas equiparar o nível das políticas públicas ao atual estado da teoria da inovação,
mas trazê-las a um passo a frente, colocando o Brasil na vanguarda dos países
inovadores.
Ao identificar as características teóricas do Sistema Complexo Adaptativo na
prática do Sistema Brasileiro de Inovação, para cada uma dessas características,
levantaremos um aspecto a ser ponto de atenção do Estado brasileiro, discutindo sua
relevância para o desempenho do sistema como um todo. A proposta do presente
2
trabalho não é esgotar a análise do Sistema Brasileiro de Inovação como um Sistema
Complexo Adaptativo. O que buscamos é incitar a aplicação de novas e diferentes
ferramentas como instrumentos de análise do Sistema Brasileiro de Inovação,
instigando os atores do sistema a refletirem sobre a dinâmica do mesmo com fins de
apontar novos caminhos a serem traçados pelo país rumo ao 1° lugar do Global
Innovation Index.
1.2. MOTIVAÇÃO
A importância da inovação é ressaltada desde a obra de SCHUMPETER (1942),
na qual o autor ressalta que as inovações inseridas nas economias capitalistas são
fundamentais tanto para o bom desempenho das empresas, por meio do aumento de sua
competitividade com a conquista de lucros extraordinários, quanto para a sociedade em
geral, uma vez que as inovações são difundidas através do processo concorrencial,
aumentando o nível de emprego, salários e renda da população e conduzindo o sistema
econômico ao desenvolvimento. A inovação passa a ser encarada como variável
estratégica fundamental para o aumento da produtividade e, consequentemente, da
competitividade nacional. (CASSIOLATO e LASTRES, 2005 apud NEUBERGER,
MARIN, 2013).
São diversos os países que vêm colocando a inovação como seu foco principal na
busca pelo desenvolvimento econômico. Entre os sete países estudados no projeto Plano
de Mobilização pela Inovação Tecnológica (MOBIT), o qual analisou as estratégias
nacionais de estímulo à inovação em sete países (EUA, Canadá, França, Finlândia,
Reino Unido, Irlanda e Japão), concluiu que todos têm a inovação como foco central de
suas políticas públicas e estratégias de desenvolvimento e crescimento econômico.
Segundo Glauco Arbix, coordenador geral do projeto, “há um inegável consenso dentro
e por cada nação que a inovação é coração das suas estratégias de crescimento e
competitividade” (SENNES, 2008).
3
1.3. OBJETIVO
O objetivo geral desse trabalho é verificar se é possível identificar novos pontos
de alavancagem do Sistema Brasileiro de Inovação a partir de sua análise como um
Sistema Complexo Adaptativo.
Para tal, ao longo desse projeto de graduação, buscar-se-á atingir os seguintes
objetivos específicos:
– Revisão teórica dos principais conceitos relativos à inovação;
– Revisão teórica do papel do Estado como promotor da inovação;
– Revisão teórica da relação entre o desenvolvimento de inovações e o
crescimento de um país;
– Revisão teórica sobre os Sistemas Complexos Adaptativos;
– Apresentação dos principais marcos históricos para a inovação no Brasil;
– Análise da evolução da prática da inovação no Brasil por meio de indicadores
gerais;
– Análise da evolução da prática da inovação no Brasil por meio de indicadores
sistêmicos (do Global Innovation Index);
– Identificação das características teóricas dos Sistemas Complexos Adaptativos
na prática do Sistema Brasileiro de Inovação e apontamento de possíveis pontos
de alavancagem do mesmo.
1.4. LIMITAÇÕES
A fim de viabilizar a conclusão do trabalho em tempo e qualidade adequados,
foram assumidas algumas limitações:
– Os indicadores usados ao longo do trabalho foram utilizados por facilidade de
acesso pelas autoras, as quais não avaliaram todos os indicadores produzidos
sobre o tema. Assim, os indicadores apresentados não necessariamente são os
melhores tradutores das informações a que se propõe passar. Vale ressaltar,
porém, que os mesmos são reconhecidos internacionalmente, sendo suficientes
para as análises praticadas nesse documento.
4
– O presente trabalho está focado apenas nas ações do Estado em termos de
estímulo à inovação. Como é a partir da combinação acertada de políticas
governamentais e de estratégias empresariais que é possível a criação de um
ambiente propício à geração de inovações, uma análise mais completa do
processo de inovação deve considerar também as estratégias empresarias e os
fatores que a tornam inovadora ou não.
– Há na literatura da Teoria da Complexidade outros tipos de sistemas. As autoras
selecionaram os Sistemas Complexos Adaptativos por já terem tido contato com
o tema em oportunidades anteriores. Sendo assim, não há garantia de que, dentre
os sistemas tratados pela teoria da Complexidade, o escolhido seja o mais
adequado para o presente trabalho.
1.5. MÉTODO
Para alcançar os objetivos deste estudo foi realizada uma pesquisa exploratória,
por meio de revisão de literatura. Tal pesquisa foi realizada com consultas ao banco
virtual de periódicos da Capes/MEC e ao buscador Google a partir das buscas dos
termos “inovação”, “sistema de inovação”, “inovação no Brasil”, “Estado e inovação”,
“sistema complexo adaptativo” e variações. Ao longo da leitura do material, foi
utilizada a metodologia da bola de neve, em que as referências bibliográficas dos artigos
encontrados em uma primeira etapa de busca serão analisadas, de modo a encontrar os
demais artigos e autores que fossem relevantes. Ao fim da leitura, avaliou-se se foram
mapeados os principais autores, assim como as principais instituições envolvidas no
tema, como universidades, institutos e centros de pesquisa.
A fim de alcançar os objetivos enumerados anteriormente, será seguido o
seguinte roteiro:
No capítulo 2 será feita uma revisão teórica para a explanação dos conceitos
concernentes ao tema da inovação de modo a estabelecer uma linha de orientação para a
discussão que se dará ao longo do restante do trabalho, com foco para qual a relação
entre o Estado e a inovação. Ainda serão apresentados os principais autores que
discutiram a relação entre a inovação e o crescimento de um país para que se tenha um
entendimento quanto à importância da inovação e, portanto, para que se compreenda a
5
imperatividade da atuação do Estado no sentido de promover a inovação. A revisão
teórica será concluída com a explicação dos principais aspectos quanto à literatura
referente aos Sistemas Complexos Adaptativos.
No capítulo 3 será iniciada a análise quanto à como está o Brasil quando se
discute inovação. Delinear-se-á um breve histórico da inovação no país, destacando os
fatos que impactaram o desenvolvimento de inovações e como foi a atuação do Estado
ao longo da história. Em um segundo momento, serão apresentados diversos indicadores
que demonstram a evolução da prática da inovação no Brasil, a fim de termos em mãos
dados que nos auxiliem a analisar de forma crítica a corrente atuação do Estado
brasileiro na promoção da inovação.
No capítulo 4 iremos contextualizar o Sistema Brasileiro de Inovação como um
Sistema Complexo Adaptativo, identificando as características teóricas do Sistema
Complexo Adaptativo na prática do Sistema Brasileiro de Inovação. A partir dessa
identificação, para cada uma das características, levantaremos um aspecto a ser ponto de
atenção do Estado brasileiro, discutindo sua relevância para o desempenho do sistema
como um todo.
Finalmente, no capítulo 5 concluiremos o trabalho avaliando as atividades
realizadas e se os objetivos foram alcançados e identificaremos propostas de estudos
futuros na área temática aqui trabalhada.
6
2. REVISÃO TEÓRICA
2.1. CONCEITO DE INOVAÇÃO
A literatura que trata do tema “Inovação” conceitua o termo de diferentes
maneiras, abrangendo diversos pontos de vista, sendo cada um aplicável em diferentes
circunstâncias (WOLFE, 1994 apud LOPES, BARBOSA, 2008). A despeito dessa
diversidade conceitual, é possível notar que a ideia de inovação está sempre ligada a
mudanças e a novas combinações de fatores que rompem com o equilíbrio existente.
Inicialmente, é valido destacar a diferença entre dois termos que são comumente
confundidos: invenção e inovação. A Lei de Inovação (Lei n° 10.973, de 2 de dezembro
de 2004) traz, dentre outras definições: criação é uma
“invenção, modelo de utilidade, desenho industrial, programa de computador,
topografia de circuito integrado, nova cultivar ou cultivar essencialmente derivada e
qualquer outro desenvolvimento tecnológico que acarrete ou possa acarretar o
surgimento de novo produto, processo ou aperfeiçoamento incremental, obtida por um
ou mais criadores” (BRASIL, Lei n° 10.973, de 2 de dezembro de 2004).
enquanto uma inovação é “introdução de novidade ou aperfeiçoamento no ambiente
produtivo ou social que resulte em novos produtos, processos ou serviços”. Portanto, a
princípio, podemos já estabelecer que uma inovação é a introdução de uma criação no
meio produtivo ou social, em outras palavras, a aplicação comercial de uma invenção,
bem como definido por SCHUMPETER (1934 apud VARELLA, MEDEIROS,
JUNIOR, 2012), o qual estabelece que uma inovação é a introdução comercial de um
novo produto ou uma nova combinação de algo já existente criados a partir de uma
invenção, a qual, por sua vez, pertence ao campo da ciência. Ainda, sustentando essa
mesma diferenciação, BOOZEMAN E LINK (1984 apud VARELLA, MEDEIROS,
JUNIOR, 2012) comentam que uma invenção é o desenvolvimento de algo novo
enquanto a inovação apenas acontece quando esta criação é colocada em uso.
De acordo com LOPES e BARBOSA (2008), ao observarmos a literatura, a
inovação é discutida, de modo geral, sob as seguintes perspectivas: estratégica, de
7
padrões, da gestão da inovação, e dos seus tipos. Ao longo desse tópico, seguiremos tal
partição.
Primeiramente, do ponto de vista da estratégia, as definições de inovação são
apresentadas no contexto de posicionamento diante da concorrência, em outras palavras,
ao estabelecimento de uma vantagem competitiva sustentável. DRUCKER (2005, apud
FIORIN, MELLO E MACHADO, 2009), define a inovação como o instrumento
essencial dos empreendedores, sendo o processo pelo qual eles exploram a mudança
como uma oportunidade para um negócio ou um serviço diferente. No contexto da
estratégia, LOPES e BARBOSA (2008) percebem que diversos autores, tais como
Porter (1998), Hamel (2007) e Davila et al. (2007), defendem que a inovação surge
como um elemento fundamental da ação e diferenciação das empresas e afirmam que a
inovação precisa estar alinhada à estratégia da empresa, dando suporte à mesma.
Em um segundo momento, agora sob a perspectiva do padrão, ou, em outras
palavras, do grau de novidade, a inovação é apresentada de acordo com o grau de
impacto na empresa, nos produtos ou nos mercado. FREEMAN E PEREZ (1998 apud
VIEGAS E BOMTEMPO, 2011) destacam alguns conceitos nesse sentido:
– Inovações incrementais são melhorias sucessivas em processos e produtos
existentes que ocorrem continuamente. Tais melhorias não são decorrentes
de pesquisa e desenvolvimento (P&D) deliberado, mas sim, por exemplo, de
invenções e melhorias sugeridas pelos funcionários da produção ou pelos
usuários.
– A inovação radical, por outro lado, é caracterizada por não ocorrer de
maneira contínua e, geralmente, é resultado de P&D deliberado. De acordo
com FREEMAN E PEREZ (1998 apud LOPES, BARBOSA, 2008), uma
inovação radical é por definição um ponto de partida capaz de iniciar um
novo curso tecnológico. A inovação radical leva ao crescimento de novos
mercados e investimentos, bem como a uma ruptura estrutural com o padrão
tecnológico anterior, originando novas indústrias, setores e mercados.
– Um novo sistema tecnológico corresponde a uma mudança de longo alcance
na tecnologia, afetando diversas indústrias, bem como levando ao
aparecimento de novas indústrias. Segundo VIEGAS E BOMTEMPO
8
(2011), pode ser identificada “uma lógica” que reúne sucessivas inovações
em uma trajetória comum.
– Por fim, a mudança no paradigma técnico-econômico, também chamada de
revolução tecnológica é um conjunto de sistemas tecnológicos que
influencia o comportamento de toda a economia, criando novas categorias
de produtos, serviços, sistemas e indústrias, e impactando quase todas as
indústrias. A revolução tecnológica leva a uma mudança estrutural profunda
e é a raiz de cada fase de prosperidade da economia mundial.
Já quando a inovação é abordada como um processo, os autores destacam a
forma como as organizações inovam, ou seja, quais as atividades que são realizadas até
que uma inovação aconteça. TIDD et al. (2005 apud LOPES, BARBOSA, 2008)
indicam que o processo de inovação consiste na identificação das necessidades dos
consumidores, na formulação de estratégia de referência para a inovação, no
desenvolvimento ou aquisição de soluções, na prototipação, nos testes, na produção e na
disponibilização de produtos e serviços novos ou melhorados. SONG e MONTTOYA
(1998 apud VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR, 2012) e FREEMAN (1991 apud
VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR, 2012), uma inovação surge de uma invenção que
passou pela produção, pelo planejamento e marketing, sendo enfim difundida no
mercado. Percebe-se assim, que a inovação é vista como um processo gerenciável, que
envolve desde pesquisas (para identificar necessidades do mercado ou descobertas que
possam gerar inovações) até a comercialização no mercado de bens e serviços ou
implantação na organização.
Por fim, quando em relação aos tipos de inovação, a literatura diferencia
basicamente as seguintes categorias: inovação de produtos e serviços, inovação de
processos e operações, inovação em marketing, inovação em estratégia, e inovação
organizacional e gerencial (OCDE, 2005), divisão que é sustentada de modo semelhante
por diversos autores, tais como Tidd et al. (2005), Tigre (2006), Hamel (2007) e
Birkinshaw e Mol (2006) (LOPES, BARBOSA, 2008).
O Manual de Oslo (OCDE, 2005) define inovação de produto e serviço como a
"introdução de um bem ou serviço novo ou significativamente melhorado no que
concerne a suas características ou usos previstos", incluindo "melhoramentos
9
significativos em especificações técnicas, componentes e materiais, softwares
incorporados, facilidade de uso ou outras características funcionais".
Inovações em processos e operações se referem às mudanças nas tecnologias de
produção e entrega de bens e/ ou serviços (OCDE, 2005), podendo envolver
modificações nos equipamentos ou na organização da produção, ou uma combinação
dessas mudanças.
A inovação em marketing, por sua vez, é a implantação de novos métodos de
marketing, abrangendo: mudanças no design do produto, mudanças em seu
posicionamento, mudanças em sua promoção e colocação no mercado, e mudanças nos
métodos de estabelecimento de preços dos bens e serviços (OCDE, 2005).
A inovação também pode ocorrer no âmbito das estratégias e compreende a
introdução de novos modelos de negócios que alterem aspectos como cadeia de
suprimentos, proposição de valor e cliente alvo (LOPES, BARBOSA, 2008).
Por fim, as inovações podem ocorrer na gestão e nos formatos organizacionais,
ou seja, estão relacionadas à criação ou adoção de novidades na gestão e organização do
trabalho. Autores afirmam que a inovação organizacional está relacionada a novidades
nos princípios, políticas, práticas, processos, conhecimentos, métodos e técnicas de
gestão. TIGRE (2006 apud LOPES, BARBOSA, 2008) sustenta que são essas
inovações que, em última instância, permitem que a organização aproveite as inovações
tecnológicas, ajustando-se ao contexto.
Para finalizar esse tópico, discutiremos a definição de Pesquisa e
Desenvolvimento (P&D), uma vez que a mesma é muitas vezes confundida com a
própria inovação. De acordo com o Manual de Frascati (OCDE, 2013), a P&D é uma
das atividades de inovação, e compreende as diligências científicas, tecnológicas,
organizacionais, financeiras e comerciais que são destinadas à realização de produtos e
processos tecnologicamente novos ou melhores.
10
2.2. DETERMINANTES DA INOVAÇÃO E DA DIFUSÃO DA INOVAÇÃO
Inicialmente, antes de apresentarmos os conceitos da literatura concernentes aos
processos de inovação e de difusão de inovação, é importante avisar que tais fenômenos
compreendem um amplo espectro de possibilidades, bem como vimos no tópico
anterior: inovações de produtos ou serviços, inovações organizacionais etc. Entretanto,
verifica-se que os autores, tipicamente, centram suas análises em inovações de produto
ou serviço e inovações de processo, ou ainda, basicamente em novas tecnologias.
Assim, iremos descrever as ideias centrais que caracterizam as abordagens clássicas
sobre a matéria, sendo que muitas dessas ideias podem ser extrapoladas aos demais
tipos de inovação.
2.2.1. Processo de Inovação
Os primeiros autores que se empenharam em compreender como se dá o
processo de inovação, tal como SCHMOOKLER (1966 apud GODINHO, 2003),
defendiam a perspectiva market-pull ou demand-pull, segundo a qual o impulso para o
aparecimento de inovações surge primordialmente de procuras manifestadas nos
mercados. Em outras palavras, segundo esse modelo a inovação é estimulada pela
procura.
Em um segundo momento, foi apresentado o modelo science-push ou scince and
technology push, defendido por autores como MOWERY e ROSENBERG (1979 apud
GODINHO, 2003). Nesse modelo a inovação não é verificada como uma resposta às
oportunidades que surgem no mercado, e sim como uma resposta às oportunidades
tecnológicas, ou seja, é empurrada por descobertas científicas. Os autores adeptos desse
modelo defendem que, ainda que haja uma demanda significativa do mercado por
determinada inovação, o estado dos conhecimentos científicos impõem restrições
muitas vezes intransponíveis à efetivação de determinadas inovações. Importante
ressaltar que, de acordo com tais preceitos, portanto, as invenções que precedem as
inovações surgem sem que haja necessariamente algum tipo de demanda prévia
manifestada pelo mercado, ou seja, as atividades relacionadas às invenções (pesquisas e
estudos) são iniciadas com razoável autonomia por parte dos cientistas, os quais
11
desempenham sua função para alcance de novos conhecimentos motivados apenas pela
curiosidade e não por estímulos provenientes da sociedade.
Na década de 70, FREEMAN (1979 apud GODINHO, 2003) realizou um estudo
em que comparou séries de patentes concedidas, publicações científicas, produção e
investimentos no setor químico pós Segunda Guerra Mundial. Observou que, em
determinados pontos do estudo, o modelo demand-pull é validado, enquanto em outros
momentos do trabalho, o modelo scince-push é mais coerente, e em outros, nenhum
padrão é identificado. O autor conclui então que perspectivas esquemáticas
demasiadamente simplificadas devem ser refutadas. No lugar dessas, deve-se abrir
espaço para uma visão mais aderente à realidade, porém mais complexa, onde as
inovações surgem da combinação de fatores science-push e demand-pull, no que ele
chamou de modelo interativo.
Em 1982, Rosenberg publicou um artigo em que discutia a relação de
causalidade entre ciência e tecnologia (que aqui podemos expandir para o conceito de
inovação) e se opôs à concepção tradicional de que a relação de causalidade ocorre
exclusivamente no sentido da ciência para a tecnologia. Indo de encontro a essa visão, o
autor sustenta que o conhecimento tecnológico, normalmente, precede o conhecimento
científico. O autor exemplifica: o estudo da ciência da física nuclear expandiu-se após a
fissão do átomo em 1938 e das posteriores aplicações militares na Segunda Guerra
Mundial. Em resumo, para Rosenberg é a demonstração do potencial econômico
existente em determinados avanços tecnológicos que determina o desenvolvimento de
áreas científicas. O autor alerta que tal fato, entretanto, não significa que a relação
tradicional de causalidade seja simplesmente invertida (GODINHO, 2003).
Alguns anos depois, em 1986, os autores Kline e Rosenberg apresentaram o
chain-linked-model, no qual é dado destaque ao feedback existente entre os estágios a
montante (P&D, fornecedores de bens e serviços etc) e a jusante (marketing,
distribuição, clientes etc), e às constantes interações entre ciência e tecnologia ao longo
de todos os estágios. O modelo foi representado esquematicamente na figura abaixo. A
seta pontilhada (próxima da base da figura) indica a sequência básica do processo de
inovação, baseado no modelo linear demand-pull. As setas indicadas com a letra “F”
são os ciclos de feedback entre fases justapostas. As setas com números arábicos são as
12
ligações em cadeia (que dão nome ao modelo) entre ciência (“Pesquisa”) e os
conhecimentos da organização que são aplicados ao longo do processo de inovação
(“Conhecimento”): as setas 1 representam a utilização de conhecimento acumulado da
organização no processo de inovação; a seta 2 indica que as atividades de pesquisa
foram realizadas de modo a complementar os conhecimentos da empresa; as setas 3 são
as aplicações diretas de ciência na prática da inovação; a seta 4 corresponde à
contribuição direta da ciência à fase inicial de invenção; por fim, a seta 5 representa a
utilização de inovações na própria pesquisa ou então demandas da sociedade por
pesquisas.
Figura 1: Modelo Chain-Linked-Model
Fonte: Adaptado de KLINE e ROSENBERG (1986 apud GODINHO, 2003)
Até então, os modelos propostos caracterizaram o processo de inovação como
uma dinâmica de aprendizagem que ocorre predominantemente dentro das fronteiras de
uma organização, incluindo interações com as atividades à montante e a jusante,
mencionando por vezes outros atores como os clientes, fornecedores e institutos de
pesquisa. Percebe-se, porém, que diversos fatores, apesar de externos à empresa,
influenciam fortemente o processo de inovação, mas não são incluídos nesses modelos.
Essa “falha” foi solucionada com a proposição do conceito de “sistema de inovação”.
A expressão “Sistema de Inovação” surgiu nos anos 80 do século passado, se
difundindo com Chris Freeman (1987) e Richard Nelson (1987; 1988) e ganhando
espaço nos anos 90 com as obras de Lundvall (1992) e Nelson (1993). Desde então, tais
13
autores passaram a ser referência e são amplamente citados pelos estudos posteriores
neste campo. O uso cada vez mais amplo da expressão pode ser percebido em função de
sua incorporação por instituições contemporâneas que focam o desenvolvimento
econômico, como o Banco Mundial e a OCDE (NETO, APARECIDA, CORNÉLIO,
WESENDONCK, 2013), além dos governos de diversos países, inclusive o brasileiro.
A OCDE (1997) define sistema de inovação como o resultado de numerosas
interações de uma comunidade de atores e instituições que influenciam o desempenho
das empresas e das economias e destaca que a importância desse sistema é medida pelo
seu poder de distribuição do conhecimento e pela sua capacidade de assegurá-lo aos
inovadores. No sistema de inovação, o núcleo ainda é a empresa. Ao redor da mesma
estão diversos atores com os quais a organização estabelece ligações de diferentes
naturezas, cuja quantidade e qualidade definem a densidade sistêmica. Há inclusive
ligações estabelecidas entre diferentes organizações.
O sistema de inovação, representado na figura abaixo, enriqueceu a análise do
processo de inovação na medida em que sugeriu um framework que considera fatores
que antes não haviam sido considerados, destacando alguns fatores que atuam
fortemente ao longo de todo o processo de inovação (GODINHO, 2002): Padrões de
interação entre empresas e seus fornecedores, clientes, consultores e demais
stakeholders; identificação dos aspectos das estratégias e das estruturas organizacionais
que contribuem para o processo de inovação; papel das instituições de P&D e das
universidades; identificação dos sistemas de educação e de formação profissional como
partes do sistema; relevância do sistema financeiro no financiamento das inovações;
compreensão do quadro legal e regulamentar; integração das políticas públicas no
quadro global de análise. Além disso, NELSON e NELSON (2002 apud
NEUBERGER, MARIN, 2013) ressaltam o importante papel desempenhado pelas
instituições informais (cultura, comportamento e hábitos) além das formais (regras, leis,
constituições, regulamentos, ou seja, tudo aquilo que possui o caráter de ser específico e
definido com precisão) na medida em que ambas compõem esse sistema e influenciam
mutuamente, determinando o ambiente onde as inovações irão desenvolver-se.
14
Figura 2: Sistema de Inovação
Fonte: Adaptado de OCDE (1998)
Ainda, FREEMAN (1995 apud NEUBERGER, MARIN, 2013), ao comparar o
desempenho tecnológico de países latino-americanos com o leste-asiático, destaca que a
interação entre diversos agentes institucionais, como o sistema educacional e a estrutura
tecnológica, foi primordial para o sucesso tecnológico japonês, caracterizado por
ultrapassar diversos países desenvolvidos. Nesse sentido, AVELLAR e OLIVEIRA
(2008 apud NEUBERGER, MARIN, 2013) apontam que a criação de redes de pesquisas
entre empresas, universidades e instituições de pesquisa é uma alternativa bastante
interessante para a redução dos riscos e incertezas inerentes à natureza dinâmica dos
sistemas de inovação e aos riscos e incertezas do ambiente econômico dos processos de
inovação. Por fim, CAVALCANTE e DE NEGRI (2013) concluem que a questão
fundamental está na articulação entre a produção científica, a produção tecnológica e, ainda,
com o sistema produtivo do país, argumentando que, segundo SUZIGAN,
ALBUQUERQUE e CARIO (2011), as universidades e os institutos de pesquisa
15
produzem conhecimento científico que é absorvido pelas empresas, e estas acumulam
conhecimento tecnológico, fornecendo questões para a elaboração científica.
Adicionalmente, NELSON e ROSEMBERG (1993 apud NEUBERGER,
MARIN, 2013) argumenta que a análise das políticas de inovação será artificial se feita
separadamente das políticas econômicas, de educação ou, ainda, de segurança.
Contemporaneamente, CAVALCANTE e DE NEGRI (2013) afirmam que a formulação
de políticas de CT&I na maioria dos países tem se fundamentado no modelo sistêmico,
considerando a interação das instituições públicas e privadas, a infraestrutura de
pesquisa e das empresas, as políticas públicas e aparatos regulatórios relativos à
inovação e a propriedade intelectual.
Outro modelo interessante, que, bem como o sistema de inovação, aborda tanto
os fatores do processo de inovação como do processo de difusão da inovação, a ser
discutido no próximo tópico, é a abordagem proposta pela OCDE no Manual de Oslo de
1997. Nesse caso, a empresa é chamada de dínamo da inovação, o que dá nome ao
modelo. São destacados quatro domínios gerais que juntos conformam um sistema
nacional de inovação: as condições estruturais, a base de ciência e engenharia, os fatores
de transferência e o dínamo da inovação (OCDE, 1997).
Figura 3: Framework do Dínamo da Inovação
Fonte: Adaptado de OCDE (1997)
16
As condições estruturais correspondem à área externa à empresa que cerca as
suas atividades de inovação. Os elementos que o compõem são: estrutura da indústria e
ambiente competitivo; contexto legal e macroeconômico; instituições financeiras;
acessibilidade ao mercado; sistema de educação básica para a população em geral, o que
determina os padrões mínimos educacionais da força de trabalho bem como do mercado
consumidor.
A base de ciência e engenharia consiste em pilar básicos da inovação,
correspondendo às instituições que podem atuar como condutoras locais da inovação,
fornecedoras de pessoal qualificado para preencher as posições-chave, ou ainda como
fontes de consultoria especializada. É composta por: sistema de universidades e sistema
de treinamento técnico especializado; sistema de apoio à pesquisa básica; atividades
públicas de P&D, incluindo programas de financiamento; atividades estratégicas de
P&D (instituições e programas de financiamento dedicados ao P&D em áreas
estratégias ou tecnologias genéricas).
Os fatores de transferência são os diversos fatores humanos, sociais e culturais
que influenciam a comunicação dentro das organizações, as interações informais, a
cooperação e os canais de transmissão de informações. Inclui: as interações entre
organizações, formais ou informais, incluindo relações entre usuários e fornecedores,
relações entre empresas, agências e instituições de P&D e estímulos entre concorrentes
que levem as empresas a serem mais receptivas a inovações; o grau de mobilidade dos
cientistas e tecnólogos; interações internacionais; conhecimento codificado; ética,
sistema e valores da comunidade, confiança e abertura influenciam o ponto até onde as
redes, os elos e os outros canais de comunicação possam ser eficazes, afetando as
negociações informais entre os indivíduos.
Por fim, o dínamo da inovação, a empresa, está sujeita a um complexo sistema
de fatores internos que conformam à inovação praticada por ela. Dentre eles: a força de
trabalho da organização; sua estrutura; das facilidades de que dispõe como
competências e departamentos; sua estrutura financeira; sua estratégia; dos mercados
em que se insere; das alianças com outras empresas ou com universidades etc (OCDE,
1997).
17
2.2.2. Processo de Difusão da Inovação
Uma vez apresentados os principais modelos que versam sobre os fatores que
levam à inovação e influenciam o processo de inovação, discutiremos o processo de
difusão, o qual ocorre após a criação de uma inovação. Segundo o Manual de Oslo
(OCDE, 2005), difusão é o modo como as inovações se espalham, por meio de canais
de mercado ou não, a partir de sua primeira implantação a nível mundial para as
diversas empresas, mercados e países. Inclusive, segundo o Manual de Oslo, sem o
processo de difusão, uma inovação não terá qualquer impacto econômico.
Nesse sentido, GODINHO (2002) sustenta que a difusão permite transformar a
inovação de um acontecimento isolado no tempo e no espaço, em um fenômeno com
abrangência significativa no sistema econômico. A “destruição criativa” que
Schumpeter descreveu em 1978 constitui a essência da mudança de posições relativas
entre empresas, entre setores, ou até mesmo entre países. Após a introdução de uma
inovação, são postos em funcionamento mecanismos de aprendizagem, onde a inovação
pode ser difundida, dando início a um processo de compensação. Assim, enquanto a
inovação exerce um efeito desestabilizador, a difusão dos novos conhecimentos através
das demais empresas, setores ou países, exerce um efeito estabilizador, compensando o
distúrbio inicial causado pela inovação e assumindo um papel importante na mudança
tecnológica mundial.
Os autores que se debruçaram sobre o tema da difusão da inovação, tentando
entender como o processo de difusão ocorre, inicialmente o visualizaram por uma
perspectiva “epidemiológica” (GRILICHES, 1957; MANSFIELD, 1961 apud
GODINHO, 2003). Sob essa visão, a inovação expande-se de maneira rápida pelas
empresas em um primeiro momento até que atinge um ponto de inflexão, quando seu
ritmo de penetração é reduzido até alcançar um limiar máximo. Tal processo pode ser
representado pelo gráfico abaixo. Nesse modelo, os meios de informação permitem que
as organizações conheçam as vantagens e as desvantagens da utilização de uma
determinada inovação e assim decidir por adotá-la ou não. Desse modo, o fator
informacional é considerado o principal aspecto que permite a difusão progressiva da
inovação ao longo da totalidade das empresas potenciais.
18
Figura 4: Gráfico representativo do modelo epidemiológico de difusão da inovação
Fonte: Adaptado de ROGERS (1995 apud GODINHO 2003)
Um segundo modelo proposto em oposição ao epidemiológico é conhecido como
“modelo probit” (DAVID, 1969; DAVIES, 1979 apud GODINHO 2003). Segundo esse
modelo, após a criação de determinada inovação, a probabilidade de uma dada empresa
(pertencente à população de empresas com interesse pela inovação) adotar uma dada
inovação é tanto maior quanto maior for a dimensão dessa empresa (em termos de
produção, valor de mercado, número de empregados etc). Em um segundo momento,
após a relativa banalização da inovação e consequente barateamento, as unidades de
dimensão inferior poderiam adotar a tal inovação.
Atualmente, as teorias de difusão de inovação devem considerar outros aspectos
além daqueles pontuados pelos modelos epidemiológico e probit (GODINHO, 2003):
características da inovação (tipo de inovação; inovação radical ou incremental; grau de
mutabilidade/ estabilidade da inovação); características das empresas produtoras
(“oferta”) e das empresas adotantes potenciais (“procura”); quantidade e qualidade dos
fluxos de informação entre organizações (empresas, institutos de pesquisa e demais
atores envolvidos na inovação em questão); características do ambiente em que se
processa a difusão (infraestrutura física e de informação; qualificação do pessoal;
aspectos histórico-culturais etc).
19
2.3. O PAPEL DO ESTADO NOS PROCESSOS DE INOVAÇÃO E DE DIFUSÃO
DA INOVAÇÃO
Ao longo dos conceitos apresentados nos tópicos anteriores, já foi possível
identificar alguns pontos onde o Estado pode atuar como agente viabilizador e/ ou
estimulador da prática da inovação e da difusão da inovação. No presente tópico iremos
enumerar de maneira sucinta quais são as áreas de atuação às quais o governo deve estar
atento para estruturar um sistema de inovação adequado, conforme FONSECA (2001).
De maneira geral, podem-se categorizar as ações do governo no que tange a inovação
em ações diretas e indiretas, as quais veremos abaixo.
Ao estudarmos o conceito de sistema de inovação é possível perceber que o
papel do Estado é suscitado em diversos momentos, inclusive com uma postura
intervencionista. Segundo NEUBERGER e MARIN (2013), Freeman (1995) e Lundvall
(2004) reconhecem que o conceito de sistema de inovação foi bastante influenciado por
Friedrich List, economista segundo o qual as empresas nacionais não poderiam
desenvolver-se se o mercado já estivesse ocupado por empresas de países estrangeiros
economicamente mais avançados, justificando-se, nessas circunstâncias, um
protecionismo chamado por ele de “educador”: protege temporariamente o mercado
nacional para que, a médio prazo, possam concorrer com sucesso num ambiente onde
produtos estrangeiros circulam.
A ideia de base dos modelos de crescimento (assunto do tópico 2.4) é que os
fatores de produção privados estão sujeitos a rendimentos decrescentes, mas ao
considerarmos a despesa pública, em nível agregado, há o aumento da eficiência desses
fatores, os quais deixam de estar sujeitos a rendimentos decrescentes e podem
desencadear um processo de crescimento sustentado, no longo prazo. As políticas
governamentais e as instituições que constituem a infraestrutura de uma economia
determinam o investimento e a produtividade e, portanto, determinam a riqueza das
nações (ROMER, 2001, apud. SILVA, 2008).
SENNES (2008) defende que, como a atividade de inovação é uma atividade
incerta que envolve altos custos e riscos, mas que pode trazer grandes retornos e
benefícios para a empresa, a indústria e o país, tal atividade está entre aquelas que em
20
geral se credenciam para receber estímulos do governo por meio das políticas públicas.
O autor argumenta que até em países como os Estados Unidos e o Reino Unido, onde há
uma forte orientação para os princípios do livre mercado e estruturas federais
descentralizadas, os governos são envolvidos ativamente no desenvolvimento de
políticas de estímulo a inovação e no apoio a estruturação de empreendimentos
inovadores, como foi o caso da Apple, em cuja trajetória, segundo MAZZUCATO
(2014 apud IEDI, 2014), é possível identificar três formas gerais de suporte estatal: (i)
investimentos diretos nos primeiros anos da empresa por uma companhia pública de
investimentos em pequenos negócios; (ii) acesso a tecnologias financiadas com recursos
públicos:
“As doze principais tecnologias integradas pela Apple em seus iPods, iPhones e iPads,
(...) resultam de suporte de instituições públicas e de suas redes de inovação(...):
microprocessadores (desenvolvidos com apoio da DARPA), micro hard driver storage –
microHD (apoiado pela DARPA e Department of Energy), telas LCD (National Science
Foundation, Department of Defense e National Institutes of Health), (...)”
(IEDI, 2014)
e proteção por meio de medidas fiscais, política de comércio exterior e política
tecnológica, além das compras governamentais que alavancaram as atividades da Apple
no mercado americano.
CASSIOLATO e LASTRES (2005 apud NEUBERGER, MARIN, 2013)
também ressaltam a importância do Estado como agente coordenador dos Sistemas
Nacionais de Inovação argumentando que cabe a este agente a tarefa de fomentar o
desenvolvimento produtivo e tecnológico e a expansão de setores estratégicos, além do
desenvolvimento e difusão de novas tecnologias através de atividades de P&D e do
apoio a redes de pequenas e médias empresas. SENNES (2008) complementa que
Estado e empresas possuem atuações diferem em relação aos investimentos em
inovação. O Estado dedica-se a investir em segmentos, atividades e setores de interesse
da sociedade, enquanto as empresas privadas investem em atividades que tenham
demanda e que lhes dêem lucros. Além disso, o Estado teria o papel de manter os
investimentos em inovação mais estáveis em momentos de instabilidade.
21
2.3.1. Ações Indiretas
Ações indiretas podem ser entendidas como aquelas por meio das quais o Estado
não age diretamente sobre o setor produtivo de inovações (empresas privadas,
instituições de pesquisa, laboratórios etc), não sendo, portanto, enquadradas como
política tecnológica. Apesar de serem indiretas, são de extrema importância ao efetivo
estímulo à criação e difusão de inovações, uma vez que compreendem as ações que
visam à criação de um ambiente propício para tal.
A. Ambiente Econômico e Político Favorável
O estabelecimento de um ambiente econômica e politicamente favorável é
importante para atrair investimentos de agentes econômicos nacionais e internacionais
tanto diretamente em inciativas de inovação como indiretamente, tornando o mercado
mais dinâmico e competitivo.
Nesse sentido, o Estado deve atuar para tornar estáveis as instituições legais, de
modo que as regras e as instituições não mudem com muita frequência. Isso porque
quaisquer incertezas que afetem o retorno esperado dos investimentos reduz o valor
presente do fluxo de benefícios previstos. Consequentemente, há desestímulo aos
investimentos uma vez que os investidores não possuem certeza suficiente de que
poderão auferir parte dos benefícios gerados para recuperar os custos incorridos e obter
lucro. Portanto, quanto maiores a estabilidade legal e política de um país, menor será o
risco em investir no país e maior será o incentivo ao investimento.
Além disso, fatores tais como alta criminalidade, corrupção, burocracia excessiva
e impostos elevados são exemplos de práticas que desviam os recursos da produção para
atividades não produtivas: os recursos que deveriam ser empregados em atividades
produtivas são desviados em razão de, por exemplo, roubo de material e pagamento de
impostos ou taxas abusivos; os empresários tendem a desviar recursos para o pagamento
de propinas, contratação de mais guardas de segurança, contadores e advogados a fim
de contornar as formas diretas de desvio. Portanto, o Estado deve prover um ambiente
econômico que minimize os desvios de recursos.
22
B. Direito de Propriedade Sobre as Inovações
Uma inovação é um bem não rival, ou seja, é um bem cujo uso por um indivíduo
não impede o uso por outro, mesmo que simultaneamente. A difusão de uma inovação,
ainda que não seja impossível de ser evitada, é dificilmente controlada pelo seu criador.
Assim, pode-se dizer que, de maneira geral, o custo de produção de uma inovação é
relativamente alto enquanto o custo de replicação dessa ideia é praticamente zero ou, no
mínimo, bem menor que o seu custo de produção inicial.
Essas características da inovação (não rival e não exclusividade), inicialmente,
desestimulam sua produção. Uma alternativa é o produtor manter em segredo a forma
de reprodução da inovação, de modo a manter seu poder de monopólio sobre a mesma,
podendo estipular um preço que remunere o custo de criação. Apesar de ser possível
encontrar casos de sucesso, como é o caso da Coca-Cola, essa alternativa é difícil de ser
executada na prática porque os concorrentes executam diversas atividades para
contorna-la: espionagem industrial; análises químicas e físicas; desmontagem etc.
Sendo assim, percebe-se um importante papel do Estado no sentido de garantir
os direitos de propriedade sobre a inovação, tornando-a um bem de uso exclusivo por
meio do mecanismo de patentes e de propriedade intelectual. Assim, o inventor, que
passa a dispor de poder de monopólio, pode cobrar um preço pelo uso da ideia,
permitindo a geração de uma remuneração mais do que suficiente para cobrir os custos
de desenvolvimento. Dessa maneira, a perspectiva de auferir lucros surge como o
principal incentivo para o desenvolvimento de inovações.
NORTH (1981 apud FONSECA, 2001) sustenta que a principal razão do baixo
ritmo de inovação tecnológica pré-revolução industrial foi a falta de um sistema de
direitos de propriedade sobre as inovações. A produção de inovações, assim como o
progresso tecnológico e o padrão de vida da população, passou a crescer de maneira
significativa apenas após tal sistemática ter sido estabelecida.
Dessa forma, é necessário não só uma legislação de propriedade intelectual e de
patentes apropriada, como também que os órgãos responsáveis pela emissão de patentes
e pelo respeito da lei sejam bem aparelhados e eficientes.
23
C. Política Comercial
Por outro lado, a criação do direito de propriedade sobre as inovações gera um
problema: o monopólio. Considerando que o monopolista não pode discriminar entre os
consumidores de maneira perfeita, a escolha do volume de produção do monopolista
será inferior ao socialmente ótimo. Adicionalmente, a criação de um monopólio seguro,
não contestável ou pouco contestável por causa do direito de propriedade, pode levar a
uma atitude de “passividade”: as empresas têm interesse em retardar a inovação com o
intuito de extrair um lucro maior dessa.
Em resposta a tal atitude, o Estado deve estimular um ambiente mais
competitivo, de modo a aumentar o custo da empresa em retardar a inovação. É
interessante notar o paradoxo aqui apresentado. Para incentivar a inovação o Estado
deve patrocinar a criação do direito de propriedade sobre as inovações, ou seja, a
criação de monopólios. No entanto, os monopólios tendem a reduzir a produção de
inovações. FONSECA (2001) sustenta que o segredo é calibrar corretamente tais
políticas, de modo a promover um ambiente fértil à criação e à difusão de inovações.
Em um primeiro momento, deve-se estar atento ao fato de que o processo de
inovação é estimulado pela competição entre as empresas e também entre os centros de
pesquisa e universidades. Dessa forma, o Estado deve promover um ambiente
econômico competitivo, coibindo a formação de cartéis, monopólio e a forte
concentração de mercado. Em segundo lugar, a entrada de produtos do mercado externo
acentua a competição no mercado interno e, consequentemente, estimula o processo de
inovação. Além disso, a importação permite o conhecimento pelos produtores e
consumidores de novidades, enquanto a atividade exportadora leva o produtor nacional
a outros mercados nos quais ele entra em contato com outras inovações, uma vez que o
mesmo deve estar atento às características dos produtos rivais, os custos e processos de
produção etc.
Desse modo, a política comercial do país deve buscar o livre comércio com o
intuito não só de auferir os benefícios inerentes ao comércio internacional, mas também
devido ao estímulo que este proporciona à atividade inovadora.
24
D. Capacitação
Inicialmente, vale explanar que o investimento em capital humano consiste no
desenvolvimento do nível de educação da população, devendo abranger todos os níveis:
básico, técnico e universitário. Segundo KIM (1998 apud FONSECA, 2001), o Estado
deve, antes mesmo de iniciar seu programa de industrialização, expandir seus
investimentos na educação. Destaca-se ainda o estímulo ao intercâmbio de
pesquisadores entre instituições domésticas e estrangeiras, práticas importantes para a
maior qualificação dos profissionais, bem como maior fluxo de conhecimento.
Vale ressaltar que, isoladamente, o capital humano passou a ser visto como
motor das etapas do crescimento econômico (PAIVA, 2001 apud SILVA, 2008) e
elemento chave na compreensão do crescimento econômico no longo prazo
(SCHULTZ, 1973 apud SILVA, 2008). Além disso, LUCAS (1988 apud SILVA, 2008)
considera o capital humano uma variável explicativa do crescimento econômico na
medida em que perfaz a qualificação da mão de obra, aumentando a produtividade dos
trabalhadores e, consequentemente, do processo produtivo.
Em adição, FONSECA (2001) sustenta que a capacitação de um país
compreende também o investimento em capital fixo (construção de centros de pesquisas
e/ ou universidades públicas). Similarmente, CAVALCANTE e DE NEGRI (2013)
argumentam que a pesquisa científica e tecnológica de excelência é função da
infraestrutura (instalações físicas, laboratórios, equipamentos etc.), a qual deve fornecer
aos pesquisadores os meios necessários para a realização de investigações de alto nível
em seus campos de atuação. Os dois acrescentam que uma infraestrutura de pesquisa
moderna e atualizada permite ainda a formação de recursos humanos qualificados.
FONSECA (2001) dá grande destaque também ao papel do Estado no sentido de
formular um aparato regulatório que estimule o uso eficiente dos recursos e a maior
interação entre as instituições públicas, instituições privadas, universidades e a
indústria: reduzir os obstáculos à formação de redes de instituições; promover parcerias
entre instituições públicas e privadas; remover os impedimentos de intercâmbio de
pessoal, de uso de equipamentos e de conhecimento. O autor explica que tal interação
aumenta o fluxo de conhecimento e auxilia na melhoria da qualificação dos
25
pesquisadores, além de reduz o custo de duplicação de esforços, aumentando a
produtividade da pesquisa. Sustentando tal discurso, CAVALCANTE e DE NEGRI
(2013) afirmam ainda que a intensidade e a qualidade da interação entre a infraestrutura
pública de pesquisa e as empresas é um elemento fundamental para o bom
funcionamento do sistema nacional de inovação.
E. Mudança de Paradigmas
Há aspectos culturais que podem influenciar o pensamento dos empresários e até
as políticas de incentivo à inovação, afetando negativamente o volume de inovações
desenvolvidas no país.
FONSECA (2001) defende que persiste uma distinção demasiadamente simplista
entre pesquisa básica e pesquisa aplicada. Essa atitude leva, por um lado, a formulação
de políticas que priorizam a pesquisa básica, enquanto o setor privado torna-se
desestimulado a associar-se a centros de pesquisa e universidades, prejudicando a
efetiva utilização das ideias produzidas na pesquisa básica Em adição, CAVALCANTI
& PEREIRA (2013) atribuem o baixo grau de inovação no Brasil, dentre outros
motivos, à ideia equivocada de que a pesquisa básica se faz na universidade enquanto o
desenvolvimento tecnológico e a inovação acontecem nas empresas.
Tal argumento é corroborado pelo autor GODINHO (2002), que afirma que a
visão linear do processo de inovação, tais como nos modelos demand-pull ou science-
push, na prática ela continua inconscientemente presente em muitos aspectos, sendo ela
muitas vezes detectada em medidas e programas direcionados para a ciência, tecnologia
e inovação (CT&I). Dessa forma, deve ser estimulada a criação de arquiteturas diversas,
de modo a criar um ambiente adequado que aproxime as empresas, universidades e
instituições de pesquisa.
Outra falha apresentada por FONSECA (2001) corresponde à sistemática geral
de análise do custo/ benefício de um projeto de P&D, que desconsidera total ou
parcialmente a externalidade positiva (os conhecimentos gerados em uma pesquisa
podem ser usados em outras pesquisas; inovações geram crescimento sustentado da
economia etc) e que priorizam resultados de curto prazo. Assim, percebe-se o papel do
26
Estado no sentido de, por meio de suas atribuições, iniciar a aplicação, na prática, dos
mais atuais preceitos teóricos do tema de inovação.
2.3.2. Ações Diretas
De forma geral, o Estado pode intervir diretamente na produção de inovações das
seguintes formas: como produtor propriamente dito; por meio de subsídios a um projeto
privado (incentivos fiscal, financeiro ou creditício); e como demandante de inovações
(comprador).
As inovações são caracterizadas por externalidade positiva, uma vez que
aumenta a produtividade na produção de novas inovações. Toda atividade produtiva que
gera externalidade positiva produz, por definição, um benefício social maior do que o
privado, ou seja, maior do que o apropriado pelo produtor. Sendo assim já se percebe a
conveniência de uma intervenção do Estado no sentido de estimular essa atividade.
Quando o agente privado analisa o custo - benefício da produção de uma ideia,
realiza a comparação, obviamente, entre o benefício privado e o custo privado, sendo
que esse último é igual ao custo social. Dessa forma, o agente privado produzirá uma
quantidade menor que a ótima ou até mesmo deixará de produzir, ainda que o resultado
seja socialmente vantajoso (benefício social maior do que o custo social). Para eliminar
tal problema o Estado deve intervir subsidiando a produção de inovações de modo a
reduzir o custo de produção e/ ou aumentar o benefício privado. Importante notar que,
mesmo quando o inventor pode se apropriar do benefício gerado pela inovação em
razão da existência de patente, o benefício social continuará sendo maior do que o
privado. FONSECA (2001) conclui, portanto, que a criação de direitos de propriedade
estimula a produção de inovações, mas não tanto quanto seria socialmente desejado,
justificando a atuação direta.
Em adição, SENNES (2008) destaca que os investimentos em inovação possuem
um alto grau de incerteza, ficando fora na maioria das vezes do escopo do sistema
financeiro privado. Sendo assim, existe um espaço para a atuação dos Estados via
financiamentos a baixas taxas de juros, não-reembolsáveis ou subvenções.
27
Ainda, em algumas situações o elevado benefício social da inovação justifica a
atuação direta na produção e/ ou difusão de inovações. O Estado deveria produzir, ele
mesmo, a inovação ou subsidiar grande parte do projeto. Nesta situação encontra-se, por
exemplo, as pesquisas voltadas para o desenvolvimento de uma vacina para uma doença
altamente transmissível.
A pesquisa básica também aparece como candidata a receber apoio direto do
governo. Seu desenvolvimento é importante para a geração de novos conhecimentos e
seus benefícios são, em geral, de difícil apropriação individual, além de que tendem a
apresentar elevados custos, incertezas e tempo de gestação. Deve-se ter em mente,
entretanto, a ressalva de que os recursos públicos destinados à pesquisa básica devem
sê-los em razão dos elevados benefícios e do baixo grau de exclusibilidade
(possibilidade de impedir alguém de ter acesso), e não por ser este tipo de pesquisa
considerada superior à pesquisa aplicada, como defendido no tópico anterior (2.3.1.
Ações Indiretas - E. Mudança de Paradigmas) (FONSECA, 2001).
Nesse sentido, e com relação aos países em desenvolvimento, KIM (1998 apud
FONSECA, 2001) ressalta que os “fazedores de política” desses países geralmente
subestimam a importância da capacitação do país em fazer pesquisa básica. Ele lembra
que a pesquisa básica em países em desenvolvimento não é designada a criar novas
tecnologias que os levem a competir com os países desenvolvidos. Em vez disso, ela
promove uma “janela de oportunidade” para que as novas economias industrializadas de
segunda linha (second-tier NICs) alcancem as de primeira linha (first-tier NICs), num
processo chamado catching up.
Além disso, de acordo com ROMER (1987 apud FONSECA, 2001), a
participação do Estado por meio de políticas de fomento à P&D serve como o grande
motor para o crescimento das nações. O autor explica que quanto maior for o
conhecimento gerado, mais rápido se dará o crescimento da economia e, dessa forma, os
países mais avançados vão se distanciar cada vez mais dos menos desenvolvidos caso
não haja uma forte política de incentivo à inovação nesses últimos.
28
2.4. INOVAÇÃO E CRESCIMENTO ECONÔMICO DE UM PAÍS
Para iniciar a discussão e ilustrar a importância do progresso tecnológico,
voltemos ao ano de 1798, quando Thomas Malthus publicou o Ensaio sobre a
População, onde apresentou a tese de que, em decorrência da existência de fatores de
produção finitos e da produtividade marginal decrescente do fator trabalho, o
crescimento da população não seria acompanhado pela produção (MALTHUS, 1983
apud CASTRO, CARVALHO, 2008). Como consequência, a civilização estaria
condenada a pestes e guerras, que serviriam à função de reequilibrar produção e
população, isto é, recuperar o padrão de vida.
Porém, Malthus não considerou em sua tese a significativa transformação que
estava se iniciando na economia e que foi denominada Revolução Industrial. Graças à
Revolução Industrial, à medida que a população crescia, o mesmo ocorria com o
estoque de capital, evitando a redução da produtividade marginal do trabalho. Ainda
mais importante foi a sucessão de novos produtos e processos de produção que foram
sendo introduzidos na economia, fazendo com que a produtividade do trabalho e do
capital crescesse significativamente desde então. Ou seja, não só a produção não
cresceu menos do que a população, como o significativo crescimento das inovações
possibilitou que ela crescesse bem mais rapidamente. Por conseguinte, o padrão de vida
da população melhorou consideravelmente durante os anos que se seguiram.
A importância da inovação tem sido retratada teórica e empiricamente há vários
anos. Na obra fundadora da ciência econômica, em 1776, Adam Smith já explicava o
progresso econômico pelas possibilidades de aumento de produtividade que a
especialização e simplificação das funções produtivas permitiam, tanto diretamente,
pelo aprendizado pela experiência do trabalhador, como indiretamente, já que a
simplificação de tarefas era o primeiro passo para sua mecanização (CASTRO,
CARVALHO, 2008).
De acordo com CASTRO e CARVALHO (2008), o progresso técnico e o
aumento da produtividade foram o tema central das primeiras décadas de
desenvolvimento do que era então chamado de economia politica, a qual se debruçava
sobre a organização da provisão de bens nas cidades. Contou com diversos autores:
29
Adam Smith, John Stuart Mill, David Ricardo, Karl Marx, dentre outros. Entretanto, ao
final do século, a noção de que a avanço técnico era central no crescimento de uma
nação foi amplamente abandonada com a emergência do paradigma neoclássico, o qual
versa sobre as adaptações de comportamento induzidas por pequenas mudanças no
contexto, mais especificamente, os autores passaram a se dedicar ao estudo de como o
indivíduo pode extrair o melhor resultado dos escassos recursos à sua disposição.
Nas primeiras décadas do século XX, o tema do progresso tecnológico foi
reintroduzido no pensamento econômico com Joseph Schumpeter em 1911, o qual
advogou a importância do processo de inovação para o crescimento do produto
defendendo que a inovação é a principal razão para os grandes saltos de crescimento
econômico na evolução da raça humana. Schumpeter declara ainda que apenas com a
inovação é que as nações podem dar os grandes saltos de crescimento permitindo sua
diferenciação frente aos demais países (VARELLA, MADEIROS e JUNIOR, 2012). A
figura do empresário inovador seria o agente da introdução de inovações, sejam essas
novas combinações de produtos, processos, mercados, fontes de aprovisionamento de
matérias-primas e de novas formas de organização da produção. Tudo isso, em síntese,
traria o que Schumpeter denominou de “destruição criadora”, cujo caráter perturbador
explicaria o progresso do capitalismo (CASTRO, CARVALHO, 2008). Vale citar ainda
que SCHUMPETER (1942) ressalta o papel da inovação institucionalizada em grandes
laboratórios produtores de soluções, e não apenas o empresário individualizado. Por
fim, em ambos os casos, os requisitos financeiros e o papel do crédito não se alteram,
continuando a ser a mola-mestra da engrenagem inovadora.
O lançamento da pedra fundamental por Schumpeter fez com que outros autores
se debruçassem sobre o tema inovação. Com o passar dos anos podem-se destacar o
surgimento de duas grandes vertentes: a evolucionária, cujos autores precursores são
Nelson e Winter (1974); e a neoclássica, que teve início com Solow (1957) e Swam
(1956) inicialmente tratando a inovação como um fator exógeno à função de produção,
e depois aprimorada por Romer (1986) e Lucas (1988) enquadrando a mudança
tecnológica como fator endógeno à função de produção (VARELLA, MADEIROS E
JUNIOR, 2012).
30
Figura 5: Resumo da evolução da literatura dos modelos de crescimento
Fonte: Adaptado de Varella, Medeiros e Junior (2012)
A teoria neoclássica teve início com Sollow (1956) e Swan (1956), autores que
desenvolveram modelos de crescimento que tratam a inovação como um fenômeno
exógeno à função de produção de um país. Em um primeiro artigo de Sollow (1956), o
autor apresenta um modelo teórico que sustenta o fato de que sem o progresso
tecnológico não há crescimento sustentado do produto per capita. Em um segundo
artigo, Sollow (1957) demonstra que o progresso tecnológico foi o maior responsável
pelo crescimento da economia norte-americana (VARELLA, MEDEIROS E JUNIOR,
2012).
A hipótese central do modelo de Sollow (1956) é a existência de rendimentos
decrescentes na acumulação do fator capital. A implicação disso é um crescimento nulo
no longo prazo. No interior do modelo de Sollow não se admite um eventual progresso
técnico que permitiria aumentar o volume do produto para um mesmo nível de insumo.
Sendo assim, o modelo não consegue explicar o crescimento de longo prazo a partir de
seus mecanismos, precisando recorrer ao progresso técnico exógeno, ou seja, um fator
exterior que aumenta a produtividade dos fatores de produção no longo prazo. Na
presença das inovações, as melhorias nas tecnologias compensam continuamente os
efeitos decrescentes sobre a acumulação de capital (JONES, 1979, apud. SILVA, 2008).
De acordo com VARELLA, MEDEIROS e JUNIOR (2012), a maior
contribuição de Sollow consistiu em explicar o crescimento da economia por meio da
mudança tecnológica apenas pelo fato de postular a sua existência. A identificação da
inovação era feita pode meio do resíduo explicitado na fórmula de Sollow (1957),
também chamada de “medida da nossa ignorância”, afinal, apesar de ter-se a ciência de
sua existência, não se sabia determinar como era sua dinâmica, ou seja, como surgia e
31
como levava ao crescimento da economia. Ainda, JONES (2000 apud SILVA, 2008) se
refere à inovação como “maná que caiu do céu”, no sentido de que, ao ser considerado
um fator exógeno, é como se surgisse na economia automaticamente, sem levar em
consideração outros acontecimentos que estejam afetando a economia.
Alguns anos depois, diversos autores tais como Arrow (1962), Uzawa (1965),
Shell (1967), Romer (1986) e Lucas (1988), desenvolveram a nova teoria do
crescimento, a teoria endógena, onde continuavam destacando o papel da inovação para
o crescimento de uma nação, entretanto a tratando como uma variável endógena.
ROMER (1986 apud SILVA, 2008) defendia que aqueles países que pretendam
aumentar a taxa de crescimento de seu produto per capita no longo prazo, ou seja, de
maneira sustentável, devem investir em políticas de incentivo à produção e à utilização
de ideias. A diferença desses modelos endógenos para os modelos exógenos está no
tratamento da variável inovação, na medida em que a consideravam como um fator
endógeno ao processo de crescimento econômico, ou seja, com base no comportamento
dos agentes econômicos, ou ainda com base no progresso tecnológico como resultado
de uma operação endógena ao sistema econômico. Isso quer dizer que os fatores de
crescimento são explicitados no modelo e sua origem e dinâmica são tentativamente
explicadas, deixando de ser uma caixa preta.
Os autores da teoria endógena destacaram o papel do “learnig-by-doing”, onde
se pode eliminar a tendência de retornos decrescentes do modelo neoclássico na medida
em que a experiência com a produção ou investimento contribui para o incremento da
produtividade. Também destacaram o processo pelo qual o aprendizado realizado por
um produtor incrementa a produtividade de outro por meio de um processo de
transbordamento de conhecimento (spillovers of knowledge) (SILVA, 2008).
Outra ideia importante na literatura de crescimento endógeno é que o nível
tecnológico pode avançar não apenas por obra do acaso, mas sim ser função das
despesas com P&D, ou seja, por meio de uma forma deliberada de se incrementar o
nível tecnológico. Tais despesas são motivadas pelo poder de monopólio temporário
que a inovação permite (SILVA, 2008).
32
De acordo com VARELLA, MEDEIROS e JUNIOR (2012), o maior passo para
a “endogeinização” da inovação se deu com Romer (1986), que dividiu o capital
humano em tangível e intangível, sendo o conhecimento um bem que pode ser
acumulado de forma crescente por poder ser adquirido por qualquer outro ator
envolvido no processo de inovação a custo total zero.
Vale ressaltar que os modelos endógenos destacaram o papel de outros fatores,
além da inovação endógena, dentre eles o capital humano (estoque de conhecimento dos
agentes econômicos), acumulação de capital físico e arranjos institucionais (incluindo aí
a política governamental e a organização da sociedade civil) (SILVA, 2008).
Por fim, a teoria evolucionária tem como principais autores Nelson e Winter
(1982). Tal teoria utiliza os conceitos de Darwin como base para explicar as
transformações nas empresas. WITT (2008 apud VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR,
2012) faz uma analogia equiparando as rotinas empresariais aos genótipos da biologia,
enquanto que as decisões resultantes de cada rotina são os fenótipos da biologia. Dessa
forma, rotinas que não derivam em resultados satisfatórios vão sendo descartadas, ao
contrário das que geram crescimento (VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR, 2012)
Complementarmente, VESPARGEN (2000 apud VARELLA, MEDEIROS,
JUNIOR, 2012) defende que as empresas com melhores estratégias irão crescer
enquanto aquelas com piores estratégias tendem a perder mercado. SMITH (2005 apud
VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR, 2012) destaca, entretanto, que, ao contrário do que
ocorre na biologia, as “mutações” são direcionadas por estratégias específicas voltadas
ao lucro, enquanto na biologia as mutações são aleatórias e podem levar a uma melhora
bem como uma piora na adaptação do ser ao ambiente.
Na teoria evolucionária, como traduz Smith (2005 apud VARELLA,
MEDEIROS, JUNIOR, 2012), a natureza do crescimento é mais complexa e variável ao
longo do tempo, não podendo ser alterada facilmente apenas com investimento em
P&D, ao contrário do que é defendido pela teoria neoclássica. Argumenta-se que no
modelo evolucionário, a incerteza, a diversidade e dependência da trajetória a ser
seguida são elaboradas de maneira mais sofisticada e explicita que nos modelos
clássicos. O autor explana que a dinâmica da mudança tecnológica está sempre em
33
movimento, havendo momentos na economia em que há taxas mais altas de crescimento
tecnológico enquanto há redução dessa taxa em outros. Perez (2009 apud VARELLA,
MEDEIROS, JUNIOR, 2012) destaca que há uma interação intensa entre as esferas
econômica e tecnológica. Ainda, Fischer (2001 apud VARELLA, MEDEIROS,
JUNIOR, 2012) complementa que a corrente evolucionária tem como cerne de sua
teoria a dinâmica constante e a natureza sistêmica do processo de inovação e difusão.
Por fim, vale ressaltar a estreita relação entre os teóricos evolucionistas e o
conceito de sistema de inovação. Segundo NELSON e NELSON (2002 apud
NEUBERGER, MARIN, 2013), tal conceito surgiu em função da insatisfação dos
economistas evolucionários com o tratamento dado aos avanços tecnológicos pelos
neoclássicos, os quais consideram que as tecnologias eram determinadas por meio da
concorrência ex-post e, portanto, não desenvolveram a noção de que essas seguem um
processo evolutivo. Além disso, de acordo com LUNDVALL (2004 apud
NEUBERGER, MARIN, 2013), os sistemas nacionais de inovação são definidos em
termos evolutivos uma vez que indicam, dentre outros aspectos, o papel estratégico do
conhecimento e do aprendizado para o processo de inovação (learning-by-doing,
learning-by-using e learning-by-interacting).
Complementarmente, vale citar outros autores que destacam a inovação e o
progresso técnico como fontes do crescimento econômico. MADRID-GUIJARRO et al
(2009 apud VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR, 2012) apontam a diminuição dos ciclos
dos produtos e as rápidas mudanças da demanda como sendo fatores potencializadores
da busca das empresas por inovação como forma de alavancar seu crescimento e,
consequentemente, afetar o mercado local no qual está inserido. Seguindo o mesmo
pensamento, Hejis (2004 apud VARELLA, MEDEIROS, JUNIOR, 2012) declara que a
competitividade de uma nação depende da capacidade inovadora de sua indústria, sendo
a inovação uma habilidade que se desenvolve a passos gradativos. LEMOS (1999 apud
SILVA, 2008) destaca o papel das inovações radicais, que causam impacto na economia
e na sociedade como um todo e alteram para sempre o perfil da economia mundial,
impulsionando a formação de padrões de crescimento, com conformação de paradigmas
técnico-econômicos. NAKABASHI e FIGUEIREDO (2005 apud SILVA, 2008)
defendem que o progresso tecnológico é tido como o principal fator na determinação do
crescimento e nível de renda por trabalhador, no longo prazo.
34
2.5. SISTEMAS COMPLEXOS ADAPTATIVOS
Um Sistema Complexo Adaptativo (SCA) é definido como um sistema que surge
naturalmente com o tempo em uma forma coerente e que se adapta e se organiza sem
que se haja uma entidade que a controle deliberadamente (HOLLAND, 2005 apud
CHOI et all., 2001). Exemplos de SCA são empresas que competem entre si e que
geram certos padrões de mercado, ou configurações do tráfego de uma rodovia geradas
por veículos (CHAN, 2001).
Interpretações recentes dos SCA observam o seu comportamento por meio da
interação de três forças principais: os sistemas em si, e seus mecanismos internos; o
ambiente externo no qual ele se insere; e a co-evolução de ambos. Essa visão possui
raízes semelhantes à de análises da biologia evolutiva. O ambiente é o contexto externo
ao SCA, sendo formado por indivíduos e interconexões que não são pertencentes ao
dado sistema propriamente dito. A co-evolução se refere ao fato do ambiente e o
sistema reagirem um ao outro, havendo feedback a partir da cooperação e competição
do uso dos recursos compartilhados. Um exemplo que pode ser dado é de uma floresta
(ambiente) na qual há animais convivendo. A evolução e aumento da quantidade de
espécies torna possível o desenvolvimento e atração de outras novas espécies, desta
forma os indivíduos presentes no sistema interagem com o ambiente e o alteram
(WALDROP, 1992 apud CHOI et al., 2001).
Figura 6: As três forças dos Sistemas Complexos Adaptativos
Fonte: Elaboração Própria
Ambiente
Co-Evolução
Mecanismos
Internos
35
Cada uma dessas forças que constitui os SCA é composta de fatores que
caracterizam o sistema e que serão explicadas a seguir de modo que sejamos capazes de
identifica-las nos sistemas de inovação brasileiro, o que será feito no Capítulo 4. Na
imagem abaixo todos os fatores que compõem o esquema teórico dos SCA podem ser
observados. Em seguida iremos explicitar os conceitos e fundamentos de cada um
destes fatores.
Figura 7: Características dos SCA
Fonte: Elaboração Própria
2.5.1. Agentes
O termo “agente” é utilizado para referenciar as entidades que compõem o
sistema, e que participam do processo de mudança espontânea com ele. Porém, para ser
considerado um SCA, essas entidades precisam possuir o poder de intervir sobre o
sistema. Um rio, por exemplo, por mais que seja um sistema complexo não poderia ser
considerado um sistema complexo adaptativo, já que os seus constituintes não possuem
poder de interferência no ambiente (GIDDENS, 1984 apud CHOI et all., 2001).
A análise do que são os agentes de um sistema é dependente da escala utilizada
na análise, podendo ser indivíduos, equipes, departamentos ou empresas. Agentes
possuem diferentes níveis de conectividade, pelos quais informações e recursos fluem
(CHAN, 2001). Além disso, os agentes possuem schema, o que consiste nos valores,
MECANISMOS
INTERNOS
• Agentes
• Auto-Organização e Padrões Emergentes
• Conectividade
• Dimensionalidade
CO-EVOLUÇÃO
• Quasi-Equilíbrium e Mudança de Estado
• Mudanças Não Lineares
• Futuro Não Aleatório
AMBIENTE
• Dinamismo
• Visão Irregular
Relação Dinâmica
36
normas suposições e crenças que os influenciam (ARGYRIS e SCHÖN, 1978 apud
CHOI et all., 2001). Importante destacar que tal schema é único para cada entidade do
sistema, apesar poder haver diversas semelhanças na medida em que inserem-se dentro
de um contexto comum. Assim, os atores possuem, cada um, individualmente, seus
próprios valores, normas, suposições e crenças, além dos seus interesses e objetivos
individuais.
Vale ressaltar também que, por mais que cada agente do sistema seja único, o
sistema segue o princípio de Pareto, no qual alguns poucos fatores dominantes ditam o
comportamento geral e, consequentemente, os resultados do SCA (EOYANG, 1997
apud CHOI et all., 2001).
2.5.2. Auto-Organização e Padrões Emergentes
Em um SCA o comportamento do sistema não é definido por apenas uma das
entidades, mas pelo conjunto de ações de todas as entidades que ocorrem de forma
paralela e simultânea. As características que ilustram este fator fundamental do SCA são
a auto-organização e a emersão. Ou seja, o comportamento de um SCA é emergente,
com o surgimento de padrões, estruturas e propriedades novas em um sistema auto-
organizado sem que haja imposição de uma entidade única (ZIMMERMAN et al., 1998
apud CHOI et all., 2001). Este comportamento pode ser observado em sistemas sociais,
no qual simples comportamentos realizados localmente podem levar a um
comportamento global complexo (KELLY, 1994).
2.5.3. Conectividade
Os sistemas complexos adaptativos podem ser definidos como um conjunto
agregado de agentes e conexões, sendo que alguns comportamentos podem ser
explicados por teorias como as teorias de rede, dos grafos e estudos de redes sociais. O
nível de conectividade na rede determina parcialmente a complexidade da mesma,
sendo que, se não existisse conectividade, os agentes agiriam de forma independente e a
resposta agregada do sistema seria desestruturada e aleatória (DOOLEY e VAN DE
VEN, 1999 apud CHOI et all., 2001).
37
Inter-relações são definidas como redes de agentes que estão conectados de
forma contínua e que, conforme a conectividade aumenta, também aumentam (CHAN,
2001). Quando um sistema possui níveis baixos ou elevados de conexão, a quantidade
de inter-relações aumenta de forma devagar. Existe um valor crítico de conectividade
que fará com que as inter-relações mudem de forma drástica. Essa característica é de
grande importância, pois o nível de inter-relações de um sistema está diretamente
relacionado ao potencial de reação da cadeia com antecedência e ao potencial da rede de
comunicação entre os agentes de forma livre (CHOI et all., 2001).
2.5.4. Dimensionalidade
Dimensionalidade consiste no grau de liberdade que cada agente possui para se
comportar de forma autônoma (DOOLEY e VAN DE VEN, 1999 apud CHOI et all.,
2001). O nível de controle que é aplicado sobre os indivíduos é, dessa forma,
inversamente proporcional à dimensionalidade. Isso porque os controles possibilitam a
restrição das ações dos agentes e, assim, ocorre a consequente redução da complexidade
de um SCA, tornando os efeitos de mudanças mais suaves e previsíveis (CHOI, 2001).
Por outro lado, um aumento de controle inibe atividades criativas e inovações
resultantes dessas, o que impacta diretamente na emersão de novas ideias e estratégias
que fazem o sistema se adaptar às inúmeras mudanças ambientais que possam vir a
ocorrer. Quando menos controles são impostos e um maior grau de autonomia é dado
aos agentes a dimensionalidade é aumentada e os resultados ocorrem com variância
amplificada. Este modelo é usando em geral em ambientes com atividade criativa
(DOOLEY e VAN DE VEN, 1999 apud CHOI et all., 2001).
2.5.5. Dinamismo
Um SCA está sofrendo mudanças constantes. Isso porque um SCA é composto
de outros SCAs menores que sofrem mudanças e causam modificações nos outros
também. Essas mudanças podem ser tanto incrementais como mudanças estruturais
radicais. Podem ocorrer por uma inclusão ou exclusão de alguns agentes ou criando ou
excluindo conexões entre agentes. Outra maneira de gerar essas mudanças é por
38
mudanças no ambiente do SCA, que podem forçar mudanças no schema através de
novas regras e normas (CHOI, 2001).
2.5.6. Visão Irregular
Esse fator relaciona o dinamismo do SCA com a definição do ponto ótimo do
sistema. Em um ambiente em que o ponto ótimo não é de fácil localização devido ao
dinamismo dos sistemas e suas constantes mudanças, diz-se que o SCA pode visualizar
inúmeros pontos ótimos locais até visualizar o ponto ótimo global.
2.5.7. Quasi-Equilibrium e Mudança de Estado
Em um ambiente com circunstâncias habituais o sistema complexo mantém um
equilíbrio estável, no qual ele alterna entre a ordem e a desordem incompleta (Goldstein
1994). Este ponto de equilíbrio, chamado de “beira do caos”, no qual o sistema é
mantido em ordem e interagem com as mudanças qualitativas de seu ambiente (Lewin
1994). Neste ambiente de equilíbrio, quando desestabilizado, o SCA tende a retornar a
esse estado de equilíbrio.
No entanto, ao passo que mudanças no ambiente levem o SCA a pontos mais
distantes do seu equilíbrio, a sensitividade do SCA aumenta em relação ao ambiente,
podendo ocorrer mudanças significativa na estrutura dos sistemas de forma a alterar o
seu ponto de equilíbrio estável. Analogamente, pode-se dizer que um SCA é
metaestável com múltiplos estados de estabilidade (Goldstein 1994).
Um exemplo a ser dado desta característica é o de economias. A economia de um
país tende a se manter em um estado de equilíbrio, com flutuações sensíveis na oferta e
demanda, contudo à medida que o ambiente econômico passa por uma ruptura em
relação a seu ambiente econômico ou político o resultado pode ser catastrófico e levar a
um estado de equilíbrio com um padrão de comportamento diferente (como inflação
descontrolada) (Choi et al. 2001).
Por fim, cabe ressaltar que esse estado de equilíbrio difere daquele equilíbrio
neoclássico do estado estacionário.
39
2.5.8. Mudanças Não Lineares
Em um sistema complexo adaptativo é verdade que caso o comportamento futuro
do sistema queira ser previsto, a melhor forma de fazê-lo seria esperar para desvendá-lo
com o passar do tempo (Choi et al. 2001).Em sistemas complexos adaptativos, a sua
estrutura complexa de interações entre suas variáveis geram comportamentos não
lineares às mudanças que ocorrem.
Assim, mudanças de larga escala global podem causar mudanças de pequena
escala local e mudanças de pequena escala podem causar um impacto local de grande
escala. Dessa forma, não se pode afirmar que existe uma correlação direta entre o
tamanho da mudança e o resultado que é gerado (Guastello 1995).
2.5.9. Futuro Não Aleatório
O futuro não ser previsível não significa necessariamente que ele é aleatório.
Ainda que pequenas mudanças sejam capazes de gerar grandes resultados, padrões de
comportamento podem ser identificados em sistemas complexos adaptativos. Desta
forma, ainda que a capacidade de previsão do futuro seja limitada, análises de longo
prazo podem ser beneficiadas desta visão. Por exemplo, por mais que não se possa
prever o futuro de economias, pode-se perceber o padrão expansões e crises
econômicas.
40
3. SISTEMA BRASILEIRO DE INOVAÇÃO
No presente capítulo iremos apresentar o Sistema Brasileiro de Inovação (SBI),
com destaque para as políticas em vigor, atuação dos principais agentes e dos
instrumentos de apoio à inovação no Brasil, indicando os processos históricos que
influenciaram a formatação dessa estrutura. Além disso, apresentaremos alguns
indicadores tradicionalmente usados para a avaliação da inovação e, em seguida,
indicadores que consideram um espectro maior de fatores que impactam o desempenho
do país em termos de inovação. O conhecimento da atual conjuntura do SBI e de seus
atuais resultados é imprescindível para as análises que serão realizadas no próximo
capítulo. Apenas compreendendo a composição e funcionamento do sistema de
inovação brasileiro é que seremos capazes de identificar possíveis pontos de
alavancagem do mesmo.
Vale ressaltar que o estudo de qualquer sistema de inovação deve ser feito a
partir do entendimento das especificidades de cada recorte em questão. No caso do
presente trabalho, não devemos negligenciar as características específicas do SBI e sua
formação histórica. Isso porque o estado atual de um determinado sistema tem suas
raízes em um longo processo histórico e, portanto, os resultados de quaisquer alterações
que sejam feitas serão influenciadas por essa trajetória, ou seja, é possível identificar
uma forte dependência de trajetória (path dependence), de modo que a simples
replicação de arranjos de outros sistemas de inovação mostra-se insuficiente para o
desenvolvimento efetivo do SBI (SBICCA-FERNANDES, PELAEZ, 2006 apud
NEUBERGER, MARIN, 2013).
“Quando se estuda um sistema nacional de inovação (SNI) que obteve êxito, podem-se
observar os elementos que contribuíram para este resultado. Mas a transposição pura e
simples desse modelo para outros países, regiões ou setores é impraticável, na medida
em que cada sistema apresenta características específicas que só se revelam ao longo de
um processo histórico de formação.”
(SBICCA E PELAEZ, 2006 apud NEUBERGER, MARIN, 2013)
Vale destacar, a fim de justificar o recorte dado no presente trabalho, que,
segundo SBICCA-FERNANDES e PELAEZ (2006 apud NEUBERGER, MARIN,
41
2013) os estudos de sistemas de inovação podem ser feitos em diversas esferas:
nacional, regional, municipal etc. O âmbito nacional geralmente é o escolhido para a
análise, e será o foco dado nesse trabalho, pela facilidade de os agentes que compõem o
sistema possuírem o mesmo ambiente nacional e normas em comum, além de o estudo
de um país oferecer informações fundamentais sobre o ambiente em que se dá a inovação,
permitindo uma análise mais holística. Nesse sentido, podemos ainda citar NELSON e
ROSENBERG (1993 apud NEUBERGER, MARIN, 2013), os quais defendem que as
capacidades tecnológicas das empresas são, em grande medida, uma capacidade de
caráter nacional, sendo decorrentes de ações nacionais. Acrescenta-se que as análises de
sistemas de inovação são, em geral, feitas com o recorte nacional, o que facilita a
pesquisa realizada pelas autoras do presente trabalho.
Segundo SENNES (2008), as politicas mais relevantes para a criação de um
ambiente propício à inovação são: políticas industriais; políticas de comércio exterior
(importação e exportação); políticas de fomento e financiamento; políticas de competição e
regulação, incluindo as de propriedade intelectual; políticas de apoio às pequenas e médias
empresas (PMEs); políticas de educação; e políticas de CT&I. O autor faz a ressalva de que,
apesar de estarem menos ligadas à inovação do que as políticas enumeradas anteriormente,
as políticas macroeconômica, fiscal e monetária devem ser elaboradas de modo a não se
tornarem fatores limitadores do desenvolvimento das inovações. Sendo assim, ao
descrevermos o SBI, iremos percorrer os diversos âmbitos relacionados a essas políticas,
claro, considerando relevância e impacto gerado.
42
3.1. HISTÓRICO DO SISTEMA BRASILEIRO DE INOVAÇÃO
Durante o período colonial, foram estabelecidas condições que atrasaram a produção
industrial, científica e tecnológica em território brasileiro. Segundo GOMES (2014),
Portugal fixou austeras restrições ao desenvolvimento de quaisquer indústrias ou cultivos de
produtos que fossem produzidos na Europa e em 1785 foi imposto o Alvará de 5 de janeiro
de 1785, que proibia drasticamente as fábricas, indústrias e manufaturas no Brasil colônia.
Em 1808, a Família Real mudou-se para o Brasil, trazendo consigo um diferente
direcionamento para o desenvolvimento industrial no território brasileiro. Em 1808, o
Príncipe Regente D. João VI abriu os nossos portos às nações amigas e revogou o
Alvará de 1785 (GOMES, 2014). Além disso, foi possível dar os primeiro passos no
sentido da formação de competências científicas no país com uma primeira fase de criação
de instituições de ensino e pesquisa (ALMEIDA, 2014). No ano seguinte, por meio do
Alvará de 28 de janeiro de 1809, considerado o primeiro marco legal da propriedade
industrial no Brasil, iniciaram-se diferentes ações voltadas ao desenvolvimento
industrial, dentre elas: isenção de direitos à importação de matérias primas, isenção de
direitos à exportação de produtos manufaturados, e a concessão de privilégios aos
inventores e introdutores de novas máquinas.
Os pesquisadores pontuam os primeiros sinais da industrialização no Brasil
apenas na década de 1840, e a atribuem à Tarifa Alves Branco (redução severa das
tarifas alfandegárias visando iniciar o desenvolvimento da indústria nacional). Apesar
de sua pequena duração, a Tarifa Alves Branco deu origem a pequenas manufaturas,
sem maior importância no contexto econômico do país. E após o início da República em
1889, o desenvolvimento da agricultura do café estimulou o crescimento da indústria
diretamente relacionada ao café (ALMEIDA, 2014).
Em 1883, o Brasil assinou a Convenção da União de Paris (CUP) juntamente
com outros 11 países (Bélgica, Espanha, El Salvador, França, Guatemala, Itália,
Holanda, Portugal, Sérvia e Suíça). Esse acordo estabeleceu os requisitos mínimos
relacionados à proteção da propriedade intelectual. E em 14 de abril de 1891, foi
estabelecido o Acordo de Madri que versava sobre a interpretação, aplicação e
procedimentos de direitos inerentes à Propriedade Industrial. Após essas convenções, o
43
sistema de propriedade intelectual e industrial brasileiro começou a se estruturar e em
1923 foi inaugurado um órgão governamental especializado em propriedade industrial
(atual Instituto Nacional de Propriedade Intelectual – INPI).
A partir de 1930, teve início um esforço nacional de industrialização do Brasil,
por meio da substituição das importações. Apesar de ter sido observado um aumento da
participação da indústria na produção brasileira, durante esse processo de
industrialização, houve apenas aumento da produção e não da produtividade, uma vez
que os avanços técnicos não se fizeram presentes. Tal ausência pode ser explicada pelo
fato de o contexto mundial naquele momento estar marcado por um forte capitalismo
monopolista, o que impediu a dispersão de tecnologias estrangeiras no mercado
nacional (SBICCA-FERNANDES, 2004 apud NEUBERGER, MARIN, 2013).
A partir da década de 1950, percebe-se um esforço inicial do Estado brasileiro em
estimular a produção científica e tecnológica nacional a fim de alavancar a industrialização
do país. Por meio do Plano de Metas (1956 – 1960) foram criadas importantes instituições
como o Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico em 1952 (BNDE), o Conselho
Nacional de Pesquisas em 1951 (CNPq), e a Campanha Nacional de Aperfeiçoamento de
Pessoal de Nível Superior em 1951 (Capes).
Entretanto, o que se observou foi uma desarticulação entre a política econômica e a
política científica e tecnológica. Para GUIMARÃES (2002 apud CAVALCANTE, DE
NEGRI, 2013), a constituição do parque brasileiro de CT&I neste período foi fortemente
influenciada pelos modelos lineares de inovação na medida em que as ações de fomento da
Capes e do CNPq foram dedicadas ao atendimento das demandas dos pesquisadores,
descartando-se considerações adicionais sobre relevância ou priorização de áreas de
pesquisa.
CAVALCANTE e DE NEGRI (2013) afirmam que a evolução do entendimento
acerca da complexidade do processo de inovação estimulou, no final da década de 1960, a
criação da Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP). Entretanto, os autores observam
que, apesar da FINEP ter sido criada com o intuito de integrar a pesquisa científica às
necessidades do mercado, sua atuação inicial foi basicamente voltada ao financiamento de
programas de pós-graduação nas universidades brasileiras, sem uma preocupação clara no
sua integração com os interesses e necessidades do mercado.
44
A partir da década de 1970, com os Planos Básicos de Desenvolvimento Científico e
Tecnológico (PBDCT), iniciou-se uma articulação das metas e das ações na área de CT&I
aos Planos Nacionais de Desenvolvimento (PNDs). VIOTTI (2008 apud CAVALCANTE,
DE NEGRI, 2013) afirma, porém, que apesar de pontuais iniciativas de integração entre o
setor de ensino e pesquisa e o setor produtivo, na prática, prevaleceram as ações que se
apoiavam no modelo linear de inovação.
Durante a década de 1980, embora o reconhecimento da natureza sistêmica do
processo tenha provocado a evidente alteração do discurso e as políticas enfatizasse a
necessidade de articular um sistema nacional de CT&I, os instrumentos que a
operacionalizavam mantiveram um modo de atuação que privilegiava a relação
individualizada com os agentes (CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013). Além disso, diante
das baixas taxas de crescimento e alta da inflação, a década de 80 foi marcada pela posição
defensiva adotada pelas empresas e pelo governo, o que impediu avanços relevantes no
processo de desenvolvimento tecnológico (SBICCA-FERNANDES, 2004 apud
NEUBERGER, MARIN, 2013).
A partir da década de 1990, o Estado interiorizou a ideia da necessidade do
incentivo à inovação no setor produtivo. Nesse sentido, foi promulgada a Lei n°
8.661/1993, na qual foram estabelecidos os Programas de Desenvolvimento
Tecnológico Industrial (PDTI), além dos Programas de Desenvolvimento Tecnológico
Agropecuário (PDTA), os quais estabeleciam condições para a concessão de diversos
incentivos fiscais (CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013).
A década de 1990 também foi marcada por importantes avanços no que diz
respeito aos direitos de propriedade intelectual. Em 1994, após a Rodada do Uruguai,
foi assinado o Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights Agreement
(Acordo TRIPS), o qual, dentre outras coisas, reforçou a necessidade da harmonização
entre as legislações nacionais de propriedade industrial e estabeleceu padrões mínimos
de proteção que as legislações nacionais deveriam garantir e os procedimentos e
recursos que cada membro deveria prover para garantir os direitos de propriedade
intelectual (ALMEIDA, 2014). SENNES (2008) aponta que, embora o acordo TRIPs
desse um período de 10 anos para os países internalizarem as resoluções estabelecidas, a
45
opção do Brasil foi a de avançar rapidamente no tema e logo em 1996 foi promulgada a
Lei de Propriedade Intelectual Brasileira (9.279/1996). O arcabouço legal no Brasil no
campo propriedade intelectual é bastante completo e confiável, colocando o país entre
aqueles com melhor regulação no setor. Porém, a existência desse alto padrão
regulatório não garantiu a eficácia das atividades de propriedade intelectual no país,
com falhas no cumprimento integral das leis relacionadas.
Após as crises econômicas da década de 80, foram criados os Fundos Setoriais
de Ciência e Tecnologia no ano de 1999, os quais tinham o objetivo de superar a crônica
instabilidade da alocação de recursos para o financiamento do desenvolvimento
científico e tecnológico e, também, de constituir um mecanismo mais adequado de
financiamento às atividades tecnológicas voltadas ao setor produtivo.
Os Fundos Setoriais são administrados pela FINEP e, atualmente, existem
quatorze fundos específicos (Aeronáutico, Agronegócio, Amazônia, Aquaviário,
Biotecnologia, Energia, Espacial, Recursos Hídricos, Tecnologia da Informação,
Mineral, Petróleo e Gás Natural, Saúde, Transportes Terrestres, Telecomunicações) e
três transversais (Fundos Verde-Amarelo, voltado à interação universidade-empresa, de
Infraestrutura, destinado a apoiar a melhoria da infraestrutura de instituições de ciência
e tecnologia, e Audiovisual, destinado ao desenvolvimento das atividades
cinematográficas e audiovisuais). Porém, como se trata de recursos não reembolsáveis,
apenas as instituições de ciência e tecnologia, ou seja, universidades e institutos de
pesquisa, podem receber tais recursos.
Segundo SENNES (2008), desde o início dos anos 2000 novas políticas e
programas governamentais vêm estabelecendo um novo cenário para a geração de
inovações no Brasil. MENDES (2008 apud SENNES, 2008) afirma que o início dos
anos 2000 representou uma retomada da relevância das políticas industriais com um
novo foco na inovação e nos processos sistêmicos que a geram.
No ano de 2003, a promulgação da Política Industrial, Tecnológica e de
Comércio Exterior (PITCE – vigente entre 2004 e 2008), foi um significativo passo
dado pelo Estado no âmbito da inovação. Com o objetivo de induzir a mudança do
patamar competitivo da indústria brasileira, o foco voltou-se à busca de uma maior
46
inovação e diferenciação de produtos e serviços brasileiros. A PITCE, que tinha três
objetivos principais (eficiência produtiva, exportações e capacidade de inovação e
desenvolvimento tecnológico) estabeleceu quatro setores prioritários (fármacos e
medicamentos, semicondutores, software e bens de capital) e colocou a questão da
inovação com uma conotação mais sistemática, com estímulo principalmente à
interação entre o setor produtivo e acadêmico. A partir de então novas leis e programas
foram lançados com intuito de fortalecer o sistema nacional de inovação brasileiro
(SENNES, 2008).
Podemos destacar: (i) Lei de Inovação em 2004 (Lei no 10.973/2004); (ii) a Lei
do Bem (Lei n° 11.196/2005); e (iii) o lançamento de diversos programas e chamadas
públicas para apoio a empresas pela FINEP (MORAIS, 2008 apud CAVALCANTE, DE
NEGRI, 2013). Além da reestruturação do INPI.
A Lei de Inovação (Lei n° 10.973/2004) ampliou o apoio às parcerias
universidade-empresa e à participação das universidades e centros de pesquisa no
processo de inovação, principalmente por causa da obrigatoriedade dos Núcleos de
Inovação Tecnológica (NITs – núcleo ou órgão constituído por uma ou mais Instituição
Científica e Tecnológica – ICT – com a finalidade de gerir sua política de inovação)
para qualquer ICT e da liberação do compartilhamento de laboratórios e equipamentos
entre ICTs e empresas. Além disso, a lei permite que recursos públicos não
reembolsáveis possam ser destinados às empresas (BRASIL, Lei n° 10.973, de 2 de
dezembro de 2004). Com isso, foi criado o programa de Subvenção Econômica, em
2006, coordenado pela FINEP, que visa à disponibilização de recursos para custeio das
atividades de pesquisa e desenvolvimento (P&D) nas empresas (CAVALCANTE, DE
NEGRI, 2013).
Em 2004, com a criação da Agência Brasileira de desenvolvimento Industrial
(ABDI), seguida da criação do Conselho Nacional de Desenvolvimento Industrial
(CNDI) em 2005, buscou-se organizar uma engenharia institucional capaz de dar
coerência às ações propostas e encorajar a comunicação entre o setor público e o setor
privado (FERRAZ, 2009).
47
Reforçando os avanços da Lei de Inovação, foi promulgada, em 2005, a Lei do
Bem (Lei n° 11.196/2005), a qual autoriza a utilização automática de benefícios fiscais
para as empresas que invistam em P&D e estejam dentro das exigências, sem
necessidade de pedido formal. Essa facilidade amplia o estímulo aos investimentos em
atividades de inovação pelas empresas. O regime especial de tributação e incentivos
fiscais da Lei do Bem prevê, dentre outros: dedução do imposto de renda retido na fonte
(IRRF) e da contribuição sobre lucro líquido (CSLL) dos dispêndios com P&D; redução
do imposto sobre produtos industriais (IPI) na compra de máquina e equipamentos para
P&D; benefícios em subvenções econômicas concedidas em contratações de mestres ou
doutores empregados em empresas para realizar atividades de PD&I; e isenção da
Contribuição de Intervenção de Domínio Econômico (CIDE) para pagamento de
depósito de patentes (BRASIL, Lei n° 11.196, de 21 de novembro de 2005).
Como parte da PITCE, uma meta importante consistia na reestruturação e
qualificação do INPI como um escritório de referência. Para tal buscou-se sua inserção
efetiva no sistema nacional de inovação, a ampliação da interface com o setor industrial
e o setor acadêmico, e o aumento da eficiência nas atividades de recepção, análise e
registro de pedidos e recursos. Nesse sentido, buscou-se modernizar a administração,
ampliar as equipes e as áreas fins, além da criação de ferramentas para fortalecer os elos
do INPI com a sociedade, como a ouvidoria e os treinamentos de recursos humanos no
uso da propriedade intelectual (ALMEIDA, 2014).
Em 2007, dando continuidade ao objetivo de mudança do patamar tecnológico
brasileiro, foi lançado o Plano de Aceleração do Crescimento da Ciência, Tecnologia e
Inovação (PAC de CT&I) com o objetivo de articular cinco políticas e programas
(Plano de Aceleração do Crescimento e Infra-Estrutura, PITCE, Política de
Desenvolvimento da Agropecuária, Plano de Desenvolvimento da Saúde e o Plano de
Desenvolvimento da Educação) que levem à consolidação da política econômica e ao
crescimento econômico do Brasil. Dentre as prioridades do plano, estão: expansão e
consolidação do Sistema Nacional de CT&I; promoção da inovação tecnológica nas
empresas; Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I) em 12 áreas estratégicas;
CT&I para o desenvolvimento social (SENNES, 2008).
48
Além das políticas e dos programas iniciados desde o início dos anos 2000, vale
destacar a criação de dois órgãos que reforçam a atuação do governo na tentativa do
desenvolvimento industrial e da inovação no país (SENNES, 2008). O primeiro órgão é
o Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE) criado em 2001 que, dentre outros
objetivos, realiza atividades de avaliação de estratégias e de impactos econômicos e
sociais das políticas, dos programas e projetos científicos, tecnológicos, de inovação e
de formação de recursos humanos; e promove a interlocução, articulação e interação dos
setores de educação, ciência, tecnologia e inovação com o setor empresarial (CGEE,
2014). O segundo órgão, criado em 2004, é a Agência Brasileira de Desenvolvimento
Industrial (ABDI) que atua como entidade de apoio técnico sistemático às instâncias de
articulação e gerenciamento da nova política industrial (Plano Brasil Maior) realizando
estudos conjunturais, estratégicos e tecnológicos para diferentes setores da indústria e
contribuindo para a construção de agendas de ação setoriais e para os avanços no
ambiente institucional, regulatório e de inovação no Brasil (ABDI, 2014).
Segundo FERRAZ (2009), apesar de ser possível verificar alguns movimentos
positivos em decorrência da PITCE, como o aumento dos investimentos em inovação,
são poucos os elementos disponíveis que permitem uma avaliação mais ampla dos
resultados da PITCE. Ainda, tal análise é dificultada pela existência de descasamento
entre os investimentos em P&D e seus resultados, os quais demoram mais a aparecer.
MÁRIO SALERMO (2008 apud FERRAZ, 2009) – ex-diretor de Desenvolvimento
Industrial da ABDI, entre 2005 e 2006, e um dos formuladores da PITCE – essa foi
importante, pois deu um primeiro passo para o alinhamento e a articulação das políticas
nos estados. Nesse sentido, a opção pelo lançamento de um documento em bases
genéricas, sem a especificação de metas, se deu forçosamente, haja vista a
impossibilidade de instrumentos no aparelho estatal para fazê-lo. Como será visto a
seguir, a “nova versão” da política passava a ter os meios mais adequados para o
anúncio de metas e objetivos mais claros.
Em 2008, foi lançada uma nova política industrial no Brasil, a Política de
Desenvolvimento Produtivo (PDP, vigente de 2008 a 2011), dando continuidade à
PITCE, porém com meios mais adequados para o anúncio de metas e objetivos mais
claros. Seu objetivo central era o de dar sustentabilidade ao ciclo de expansão da
economia brasileira, atacando quatro aspectos fundamentais: a ampliação da capacidade
49
de ofertar, a preservação da robustez do balanço de pagamentos, a elevação da
capacidade de inovar e o fortalecimento das micro e pequenas empresas (MPEs)
(FERRAZ, 2009). Dentre suas macrometas estão: a ampliação do investimento fixo
(ampliar a relação investimento / PIB de 17,6% registrados em 2007 para 21% em
2010); a elevação do gasto privado em P&D (elevar a relação P&D privado / PIB de
0,51% em 2005 para 0,65% em 2010); a ampliação das exportações (melhorar a
participação brasileira nas exportações mundiais da posição de 1,18% em 2007 para
1,25% em 2010); e dinamização das MPEs (aumentar em 10% o número de MPEs
exportadoras; elevar para 35% a proporção de MPEs industriais inovadoras). E dentro
de cada uma dessas macrometas, foram estabelecidas ações com suas respectivas metas.
Em 2011, o Plano Brasil Maior (PBM - vigente de 2011 a 2014) tem como foco
a inovação e adensamento produtivo para obter aumento da produtividade do trabalho.
Para tanto, tem como áreas de ação prioritárias: a desoneração de investimentos e
exportações, o crédito, o marco regulatório da inovação, a defesa comercial e os
incentivos fiscais para adensar cadeias produtivas. Dentre suas macrometas estão:
ampliar o investimento fixo em % do PIB de 18,4% em 2011 para 22,4% em 2014;
elevar investimento empresarial em P&D em % do PIB de 0,59% em 2011 para o,90%
em 2014; aumentar a qualificação dos recursos humanos (% dos trabalhadores da
indústria com pelo menos nível médio) de 53,7% em 2011 para 65% em 2014; ampliar
valor agregado nacional (valor da transformação industrial / valor bruto da produção) de
44,3% em 2011 para 45,3% em 2014; e elevar percentual da indústria intensiva em
conhecimento (valor da transformação industrial da indústria de alta e média-alta
tecnologia / valor da transformação industrial total da indústria) de 30,1% em 2011 para
31,5% em 2014.
Como parte do Plano Brasil Maior, foi aprovada em 2011 a Estratégia Nacional
de Ciência, Tecnologia e Inovação (ENCTI - vigente de 2012 a 2015), dando
continuidade e aprofundando o PAC de CT&I (2007 a 2010). A ENCIT prima pela
articulação da política de CT&I com as demais políticas de estado, além da integração
dos agentes. Além disso, a ENCTI foi elaborada de modo a sustentar as diretrizes do
governo federal. Dentre suas macrometas estão: a elevação do dispêndio nacional em
P&D em % do PIB de 1,2% em 2010 para 1,80% em 2014; o aumento da taxa de
inovação de 38,6% em 2008 para 48,6% em 2014; o aumento do número de empresas
50
que fazem P&D contínuo de 3.425 em 2008 para 5.000 em 2014; e dobrar o número de
empresas inovadoras que fazem uso da Lei do Bem para 1.260 em 2014. Dentre as áreas
prioritárias estão as energias renováveis e a aplicação da CT&I para o desenvolvimento
social.
Interessante notar que as políticas públicas de apoio à inovação focam, em geral,
o crescimento econômico e a competitividade internacional, ou seja, inovações ligadas
ao desenvolvimento dos setores empresariais. Porém, é cada vez maior a quantidade de
países que ampliam o escopo de suas políticas de inovação para a resolução de questões
sociais, como a equidade, urbanismo e pobreza, e questões ambientais, como redução da
poluição e melhorias no uso e geração da energia (LUNDVALL e BORRÁS, 2005 apud
SENNES, 2008).
Figura 8: Articulação da política de CT&I com as políticas de Estado e a integração dos atores
Fonte: Adaptado de < http://www.mct.gov.br/upd_blob/0218/218981.pdf >
Importante ressaltar que é possível identificar casos de sucesso no Brasil quando
se fala de integração entre os agentes do sistema de inovação. Três grandes exemplos
dessa tendência são a Petrobras - Empresa Brasileira de Petróleo, a Embrapa - Empresa
Brasileira de Pesquisa Agropecuária e a Fiocruz - Fundação Oswaldo Cruz. A Petrobras
é a segunda maior patenteadora brasileira e uma das empresas que mais investem em
P&D no mundo, sendo este investimento majoritariamente realizado em seu centro de
51
pesquisa (Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguez de Mello -
Cenpes), mas também em muitas atividades de parceria com universidades e institutos
de pesquisa. A Embrapa, por sua vez, além da pesquisa realizada nas suas unidades,
realiza também parcerias com universidades nacionais e internacionais, empresas
privadas e outros institutos de pesquisa. A Fiocruz possui 13 unidades técno-científicas
especializadas principalmente no desenvolvimento tecnológico de insumos para a saúde
e mantém parcerias com universidades e institutos de pesquisa para realização de
atividades de P&D (TAKAKI et al., 2008 apud SENNES, 2008).
MAZZOLENI e NELSON (2005 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013)
observam que, em todos esses casos, em sua constituição, essas instituições de pesquisa
públicas foram orientadas a uma comunidade de usuários e desenhadas para resolver
problemas relevantes de determinados setores de atividade, nos termos de.
GUIMARÃES (2002; 2006 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013) explica que a
existência de demandas claramente definidas do setor produtivo contribuiu para que
estas iniciativas superassem o baixo grau de indução das políticas de CT&I, identificado
por.
Entretanto CAVALCANTE e DE NEGRI (2013) argumentam que cabe
investigar melhor o que explica o sucesso desses casos. Características distintivas do
sistema de inovação nestes setores em relação a outros arranjos setoriais talvez possam
explicar as diferenças do desempenho. Os autores também destacam que as
características da infraestrutura de pesquisa podem ajudar a entender as razões da baixa
interação entre a dimensão científica e a dimensão tecnológica no país. Mas estas
características não são conhecidas por completo, daí porque o Brasil carece de
levantamentos como os feitos pela União Europeia ou pela Austrália.
Diversos esforços são feitos no sentido de conhecer o Sistema Brasileiro de
Inovação em suas diversas esferas. Duas iniciativas interessantes para o presente
trabalho foram realizadas pela Associação Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento das
Empresas Inovadoras (ANPEI) e pelo Centro de Gestão de estudos estratégicos
(CGEE). O primeiro consiste na construção de um mapa geral representativo do atual
SBI, identificando os principais fluxos de interação entre os atores do sistema e
apresentar alguns casos de boas práticas de integração entre os agentes. E o segundo é
52
um quadro de atores selecionados do Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia &
Inovação. O quadro pretende ser um instrumento para estimular a concretização de
acordos na área de CT&I, funcionando como uma ferramenta para facilitar a
compreensão, direcionamento e estabelecimento das relações políticas e comerciais
entre instituições para inovação. O primeiro encontra-se no Anexo 1, e o segundo pode
ser encontrado no endereço: http://www.cgee.org.br/quadro/MapaCTI_02jun10.pdf .
53
3.2. ALGUNS INDICADORES
Vamos observar agora a evolução de alguns indicadores relativos à atividade de
inovação no Brasil de modo a inferir já algumas conclusões acerca da efetividade do
sistema brasileiro de inovação. Nesse tópico serão destacados alguns indicadores que
são considerados diretamente ligados à atividade de inovação (tanto no sentido dos
esforços para inovação como de resultados de inovação), e, no próximo tópico, iremos
analisar um volume maior de indicadores, tanto direta como indiretamente ligados à
inovação, a fim de realizar uma análise sistêmica.
Em termos de investimentos em P&D, a política industrial PDP (2008 – 2010)
tinha como meta a elevação do gasto privado em P&D em relação ao PIB para 0,65%
em 2010. Em 2010, tal percentual foi de 0,58%, não alcançando, pois, a meta estipulada
no PDP. A meta da ENCTI (2012 – 2015), alinhada à política industrial Plano Brasil
Maior (2011 – 2014), é a de aumentar o dispêndio nacional em P&D como percentual
do PIB para 1,8% até 2014, e elevar o dispêndio privado em P&D como percentual do
PIB para 0,90% até 2014. Atualmente, o dado mais atualizado do Ministério da Ciência,
Tecnologia e Inovação (MCT&I) apresenta para 2012 os percentuais 1,24% de
investimento nacional em P&D / PIB e 0,56% de investimento privado em P&D / PIB.
A média dos 10 países que mais investem em P&D (como percentual do PIB), de
acordo com o Global Innovation Index, é de 3,29% do PIB. Sendo que o país que mais
investe em P&D, Israel, apresenta 4,39% para esse indicador e a Suíça, país mais
inovador de acordo com o Global Innovation Index dedica 2,87% do PIB à P&D.
54
Gráfico 1: Dispêndio em P&D em Relação ao PIB (2000 – 2012)
Fonte: < www.mct.gov.br > Elaboração Própria.
Em relação à produção científica brasileira, podemos observar que, no período
cujos dados estão disponíveis, vem crescendo continuamente. Desde 2000 até 2012,
houve um crescimento médio anual de 25% na produção científica.
Gráfico 2: Número de Artigos Brasileiro Publicados em Periódicos Científicos Indexados pela
Scopus
Fonte: < www.mct.gov.br > Elaboração Própria.
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Percentual dos Dispêndios em P&D em Relação ao PIB
Total Dispêndios públicos Dispêndios empresariais
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
19961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012
Número de Artigos Brasileiros Publicados
55
Gráfico 3: Percentual dos Artigos Brasileiro Publicados em Periódicos Científicos Indexados pela
Scopus em relação à América Latina e ao Mundo
Fonte: < www.mct.gov.br > Elaboração Própria.
Gráfico 4: Número de Patentes Depositadas no Brasil por Residentes e por Não-Residentes
Fonte: < www.mct.gov.br >. Elaboração Própria.
Por outro lado, em relação ao depósito de patentes, que, a despeito de suas
limitações, representa uma proxy da produção tecnológica, realizadas no Brasil, os
depósitos feitos por residentes brasileiros, de 2000 a 2012 cresceu apenas 2%
anualmente em média.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Artigos Científicos Brasileiros em Relação à
América Latina e ao Mundo
% do Brasil em relação à América Latina
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Patentes Depositadas no Brasil
Residentes Não-Residentes
56
Tal distanciamento entre os indicadores nacionais de produção científica e os de
produção tecnológica também é destacada por CAVALCANTE e DE NEGRI (2013). A
partir de 2006, os estudos brasileiros publicados em periódicos científicos internacionais
indexados ao Institute for Scientific Information (ISI) convergiram para a média
mundial, levando a participação do país na produção científica mundial a ultrapassar
2,5% no final da década de 2000. Entretanto, a participação do país nas concessões de
patentes depositadas no United States Patent and Trademark Office (Uspto) é da ordem
de 0,1% do total mundial. Ao longo de toda a série de dados disponíveis, o Brasil não
superou a marca de duzentos patentes por ano, contra alguns milhares da Coreia do Sul
no período mais recente. Os autores concluem, portanto que, embora os instrumentos
criados pela Estado buscando superar o modelo linear de inovação e adotar uma
perspectiva mais sistêmica, há indícios de que o modelo, em vários casos, tenha
permanecido “bipolar”, isto é, caracterizado por um polo nas universidades e centros de
pesquisa e outro no setor produtivo (CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013).
Também é interessante notar que o nível de articulação entre universidades e
empresas no Brasil ainda é bastante reduzido, apesar dos avanços observados na última
década e de alguns casos representativos de sucesso. Dados consolidados por DE
NEGRI et al. (2009 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013) evidenciam que, em um
total de 13.433 projetos aprovados no âmbito dos fundos setoriais, somente 1.831
(13,6%) tiveram participação de empresas. Ainda que estes projetos representassem
35,1% dos recursos totais investidos, é evidente o ainda reduzido número de iniciativas
que envolvem o setor produtivo. Assim, apesar dos avanços recentes, as universidades
e, em particular, a infraestrutura de pesquisa no Brasil, em que pese sua importância e o
volume de recursos que movimentam, parecem carecer ainda de uma maior articulação
com a produção tecnológica e com as atividades de inovação no sistema produtivo
(CAVALCANTE, NEGRI, 2013).
CAVALCANTI & PEREIRA (2013) ponderam, ainda, a explicação para tal
reside em como é medida a produtividade dos pesquisadores brasileiros. A Capes, o
CNPq e os demais órgãos de fomento são orientados pelo número de artigos publicados
em revistas indexadas internacionais, desconsiderando quaisquer outros indicadores.
Por exemplo, há um incentivo financeiro fornecido aos pesquisadores que mais
publicam artigos, a Bolsa de Produtividade. Inclusive, os autores defendem que,
57
considerando o dispêndio médio feito pelo Brasil em P&D em relação aos
pesquisadores em tempo integral, o Brasil fica em segundo lugar entre os países que
mais investem em ciência, tecnologia e inovação. Com isso exposto, CAVALCANTI &
PEREIRA (2013) concluem que o problema não está na quantidade do investimento
feito na área de ciência, tecnologia e inovação, e sim na qualidade desse investimento,
uma vez que os pesquisadores são direcionados a transformar esse investimento
exclusivamente em artigos, ao invés de buscar por resoluções dos problemas vitais e
estratégicos para a nação.
Nesse sentido, ALBUQUERQUE (2003 apud CAVALCANTE, DE NEGRI,
2013) reafirma que a fraca integração entre a infraestrutura de pesquisa e o setor
produtivo no país é característica dos chamados sistemas de inovação imaturos, típicos
de países em posição intermediária, como o Brasil. Para o autor, esse padrão de
interação tem suas raízes históricas no “caráter tardio da criação das instituições de
pesquisa e universidades no país”, por um lado, e no “caráter tardio da industrialização
brasileira”, por outro.
Tal afastamento também pode ser observado a partir do gráfico abaixo, que
mostra o número de pesquisadores dedicados à P&D, muito maior no ensino superior do
que no setor empresarial, além do primeiro estar apresentando crescimento enquanto o
segundo apresenta até um leve decréscimo. O segundo gráfico explicita que o Brasil é o
país que mais tem pesquisadores alocados no ensino superior, enquanto países como
Alemanha, França, Japão e Coréia, conhecidos por seu potencial inovador (posições no
Global Innovation Index, respectivamente: 15°, 20°, 22°, 18°, dentre 142 países
avaliados) possuem seus pesquisadores majoritariamente localizados nas empresas.
Em relação a isso, CAVALCANTI & PEREIRA (2013) adicionam a estatística
de que 76,7% dos portadores de diploma de Doutorado brasileiros atuam na educação
enquanto que apenas 1,3% atuam na indústria de transferência de tecnologia. Os autores
explicam que os cursos de pós-graduação são organizados para formar pesquisadores
que atuarão, sobretudo, na própria universidade, além de estimular o aluno a publicar
artigos. E, observando dados relativos ao número de doutores atuando como professores
e pesquisadores nas universidades e doutores empregados em empresas, concluem que
grande parte dos doutores formados no Brasil estão desempregados ou subempregados
58
(exercendo atividades incompatíveis com sua formação e qualificação). Ainda, dos
profissionais empregados nas áreas de P&D das empresas, apenas 1,8% possui
doutorado. Ou seja, há um descompasso entre o número de doutores que se formam
todos os anos e o ambiente econômico e social que está sendo desenvolvido para
absorvê-los e a lógica que inspira essa formação, afinal, os doutores orientam sua
prática profissional para a produção de artigos e as empresas os veem como
profissionais que não possuem potencial para contribuir ao desenvolvimento de
inovações.
Gráfico 5: Distribuição percentual de pesquisadores em equivalência de tempo integral, por setores
institucionais, de países selecionados
Fonte: < www.mct.gov.br >. Elaboração Própria
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0
África do Sul (2009)
Alemanha
Arrgentina
Austrália (2008)
Brasil
Canadá
China
Cingapura
Coréia
Espanha
França
Itália
Japão
México
Portugal
Reino Unido
Rússia
Pesquisadores por Setor Institucional
Ensino Superior Governo Empresas
59
Gráfico 6: Pesquisadores Dedicados à P&D no Brasil no ensino Superior e no Setor Empresarial
Fonte: < www.mct.gov.br >. Elaboração Própria
A literatura sobre a constituição do sistema nacional de inovação no Brasil mostra
que, até fins do século XVIII, a ciência no país estava muito defasada em relação à América
espanhola. Segundo CAVALCANTE e DE NEGRI (2013), diversos autores percebem que
o caráter tardio da constituição do sistema brasileiro de inovação ajuda a explicar algumas
de suas limitações na atualidade.
ARBIX (2008 apud SENNES, 2008) ressalta que os desafios da inovação no
Brasil não se dão na baixa capacidade de recursos dos empreendedores, mas sim em
transformar e unir os diferentes esforços dos governos, universidades e empresas em
produzir bens tangíveis, serviços e processos. De acordo com o autor, isso ocorre em
função de um fraco poder de Estado, marcado pela ineficiência das instituições públicas,
e uma burocracia complexa que obstrui ações concretas e dificulta a coordenação das
iniciativas para a construção de econômica inovadora. Faz-se necessário uma melhor
coordenação das políticas, e não somente a criação de novas políticas. Contudo,
continua, a fragmentação natural de seu sistema de inovação torna difícil para o governo
coordenar ações por meio de vários grupos, diferentes agências e organizações na tarefa
de implementar as políticas de inovação do país. Corroborando com tal declaração,
CRUZ (2008 apud SENNES, 2008) observa que a falta de uma coordenação coerente e
legítima entre diversos atores é responsável pela fraca capacidade inovadora do Brasil.
0
50.000
100.000
150.000
200.000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Pesquisadores Dedicados à P&D
Ensino Superior Empresarial
60
Ainda de acordo com ARBIX (2008 apud SENNES, 2008), uma solução
possível é a articulação das políticas e arranjos institucionais responsáveis por sua
coordenação. A proposta é a criação de hubs, networks e demais formas de grupos de
firmas conectados para a inovação. Tais arranjos devem ser flexíveis, desde locais,
regionais, setoriais ou por projetos; instituições governamentais seriam responsáveis
pelo apoio na articulação e geração de funding com a criação de entidades de jurídicas
de suporte; e autoridades locais (municípios, secretarias, órgãos regionais) devem ser
ativamente envolvidas nos processos.
Adicionalmente, ABRIX (2008 apud SENNES, 2008) destaca que outra ação
que auxiliaria o desenvolvimento da atividade inovadora no Brasil seria a formulação de
um plano para utilizar o pode de compra do Estado em gerar inovações. Além disso,
destaca que o Brasil nem sempre baseia sua performance nos mais altos padrões
internacionais disponíveis.
Importante ressaltar a influência do conceito de sistema de inovação nas
proposições de políticas de Ciência, Tecnologia e Inovação (CT&I). FREEMAN e
SOET (1997 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013) e RUIVO (1994 apud
GUIMARÃES, 2006 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013) identificam a influência
dos modelos lineares entre a década de 1940 e meados da década de 1960, quando as
políticas de CT&I recaíam sobre a pesquisa básica, baseadas na crença de que a ciência
seria o motor da inovação. Nos vinte anos subsequentes, apesar do modelo linear ainda
prevalecesse, já era possível perceber que o direcionamento do processo de inovação
também era dado pelo mercado, e a ciência passou a ser vista também como uma
ferramenta para a competitividade. Por fim, em meados da década de 1980, as políticas
passaram a se basear em um modelo mais complexo e sistêmico, que associa a oferta
(ciência) com a demanda (mercado), prevalecendo prescrições voltadas à articulação
entre os diversos agentes envolvidos no processo.
Por fim, relevante destacar que, em 2012, apenas 787 empresas foram habilitadas
a usufruir dos benefícios fiscais da Lei do Bem (dentre as 1.042 empresas que enviaram
formulário). Apesar de esse número representar um aumento de 700% desde 2006,
quando da criação da lei, não podemos afirmar que é um número expressivo. Podemos
indicar como possíveis motivos: não clareza da lei (dificuldades no enquadramento dos
61
dispêndios em P&D, procedimentos confusos para a requisição das isenções etc) o que
acaba exigindo que as empresas utilizem consultorias para auxiliá-las nesse processo;
desconhecimento dos benefícios da lei; estima-se que, no Brasil, existam menos de
duzentas mil empresas que adotam o lucro real e mais de um milhão que optam pelo
lucro presumido, enquanto a lei beneficia apenas aquelas com lucro real. Da mesma
maneira, a Lei de Inovação não teve alcance expressivo (MEMÓRIA, 2012). Nesse
mesmo sentido, a FINEP carece de monitoramento dos projetos beneficiados (inclusive
para os sem reembolso), com vistas a assegurar a aplicação dos recursos nos fins
previstos (MORAIS, 2008).
62
3.2. ESTÁGIO DA INOVAÇÃO NO BRASIL
Neste capítulo as autoras têm como objetivo traçar o estágio de desenvolvimento
atual do Brasil em relação à inovação comparando-o ao mundo. Analisaremos um
conjunto amplo de indicadores de modo a obter uma compreensão global do estágio de
desenvolvimento do Sistema Brasileiro de Inovação. Tal entendimento será importante
para o próximo capítulo na medida em que as proposições possam ser feitas diante de
um cenário mais completo de fatores a serem considerados, reduzindo as chances de
negligenciarmos aspectos que não tenham sido abordados ainda na revisão teórica ou no
histórico brasileiro de inovação.
A metodologia da análise será realizada de forma análoga a análise elaborada
pelo Global Innovation Index 2013, na qual os países são avaliados em relação aos
recursos (em um conceito amplo) dedicados à realização de inovações e em relação ao
que efetivamente é gerado em termos de inovação. É considerado também a eficiência
do país em converter estes recursos em resultados reais (eficiência em inovação). A
proposta do relatório é que os países sejam estudados de modo a avaliar o quão propícia
é a criação de inovações e o quanto de resultados ele consegue gerar para a sociedade
em termos de inovação.
O Global Innovation Index é uma pesquisa realizada por um grupo de
pesquisadores das instituições Johnson Cornell University, Insead Business School e a
World International Property Organization. O estudo avalia 142 países, os quais são
ranqueados de acordo com o valor obtido para o índice final (o Global Innovation
Index). A figura abaixo resume os fatores considerados pelo relatório. Os recursos são
divididos em cinco pilares e os resultados em dois, cada um subdividido em sub pilares,
os quais são, por sua vez, compostos por indicadores e/ ou índices de diversas fontes. É
calculado então um índice que traduza o nível e qualidade dos recursos aplicados (sub-
índice de recursos para inovação) e, analogamente, para os resultados alcançados (sub-
índice de resultados de inovação). O índice de eficiência em inovação é a razão entre o
índice dos resultados e o índice de recursos. E, finalmente, o índice global de inovação é
a média simples do índice de recursos e do índice de resultados.
63
Figura 9: Framework do Global Innovation Index
Fonte: Adaptado de Global Innovation Index 2013
Abaixo iremos explicitar os indicadores considerados em cada sub pilar a fim de
explicitar quais as informações consideradas pelo Global Innovation Index na sua
análise. Para mais consultas ao relatório, o mesmo pode ser obtido gratuitamente a partir
do endereço www.globalinnovationindex.org.
No ranking geral de países o Brasil obteve a colocação de 64º, tendo caído em
colocação nos últimos 2 anos (caiu 6 posições este ano e 17 desde 2011) e sendo o país
entre os BRICs (Brasil, Rússia, Índia e China) que mais caiu colocações nos últimos
anos. Os países com colocação mais alta no ranking geral foram a Suíça (1º), a Suécia
(2º), o Reino Unido (3º), a Holanda (4º) e os Estados Unidos (5º), como pode ser
observado na tabela abaixo.
64
Tabela 1: Posição dos países no Ranking
Fonte: The Global Innovation Index 2013; Elaboração Própria
RANKING
FINAL
RANKING
RECURSOS
RANKING
RESULTADOS
Suíça 1 7 1
Suécia 2 5 3
Reino Unido 3 4 4
Holanda 4 10 2
Estados Unidos 5 3 12
Finlândia 6 6 8
Hong Kong (China) 7 2 15
Singapura 8 1 18
Dinamarca 9 8 14
Irlanda 10 12 11
...
Brasil 64 67 68
A pesquisa divide os países em dois grupos de acordo com PIB e
geograficamente. Quando divididos em 4 subgrupos de PIB (alto, alto-médio, médio-
baixo e baixo) o Brasil foi classificado como alto-médio, não estando entre os 10
primeiros países do grupo em nenhuma categoria (Índice de inovação, Índice de
Recursos, Índice de Resultados e Razão de Eficiência). Os países que se destacaram no
grupo brasileiro foram a Malásia, a China, a Costa Rica, a Letônia e a Venezuela.
Quando comparado aos países da região da América Latina, o país ficou com na 8º
colocação.
O Global Innovation Index também classifica os países de acordo com quatro
estágios de desenvolvimento quanto à inovação: o primeiro, no qual um nível mínimo
de todas as entradas deve ser atingido para que a inovação se desenvolva de forma
eficiente em relação aos resultados; no segundo estágio melhoras marginais podem ser
vistas nas instituições, como no ensino superior, maior integração com o mercado,
maior sofisticação do mercado; no terceiro estágio todas as entradas do ambiente
65
melhoram com a maior integração entre todos os seguimentos da sociedade na
economia, maior produtividade e aumento dos salários, desenvolvimento das cidades,
regressão da corrupção e outros; no último estágio, os líderes em inovação estabilizam
os níveis de resultados e de recursos em um nível alto, limitado pela estrutura
demográfica ou tamanho do mercado (e não por um plano estratégico deficiente ou por
uma política falha). Ao final da análise de todos os indicadores Brasileiros quanto ao
desempenho de seus pilares seremos capazes de identificar em qual estágio de
desenvolvimento de inovações o país se encontra.
Indicadores relacionados à qualidade das inovações são importantes para o país
para controle e criação de estratégias de estímulo a inovação, tanto em relação aos
resultados quanto aos recursos. O Global Innovation Index seleciona dentre alguns dos
indicadores presentes nos subpilares como indicadores que refletem a qualidade das
inovações realizadas em um país. Uma análise a parte destes indicadores é importante
para que a qualidade dos recursos e resultados de inovação tenham seus desempenhos
discutidos. Os indicadores de qualidade são: a média da nota das três melhores
universidades do país em relação ao mundo no ranking QS (Quacquarelli Symonds)
(desta forma a acessibilidade a educação de alta qualidade pode ser medida, e não
apenas a média da qualidade de todas as universidades), a quantidade de famílias de
patentes inscritas em pelo menos 3 escritórios no mundo (patentes com potencial muito
inovativo em geral são registradas em mais de um país) e a quantidade de citações em
artigos que as publicações dos países receberam entre 1996 e 2011. Nestes indicadores o
Brasil ficou posicionado em 25º lugar, estando em segundo lugar no grupo que pertence
em relação ao PIB (dos de PIB médio). Isto indica que apesar de não conseguir uma
colocação alta em relação aos seus recursos e os resultados gerados de inovação, o
Brasil consegue recursos e resultados de maior qualidade em relação aos outros países.
O país possui excelente desempenho em alguns indicadores: citações em artigos
internacionais (22º) e média de ranking das 3 melhores universidades do país (24º).
Outra forma de analisar um país quanto ao seu potencial inovativo é quanto ao
desenvolvimento de áreas com alta concentração de organizações que promovem e
geram inovações, chamadas de ecossistemas de startups. O Global Innovation Index
também identificou São Paulo entre os 20 ecossistemas de startups do mundo, contando
também com o sul-americano Santigo no Chile. São Paulo coloca-se na média em
66
relação a recursos disponíveis de Venture Capitals, mas perde em habilidades e
expertise para as outras cidades. Na figura abaixo o posicionamento de São Paulo pode
ser observado.
Figura 10: Posicionamento dos Ecossistemas de Start-ups
Fonte: The Global Innovation Index 2013; Elaboração Própria
Outro exemplo de cidade bem sucedida em seus esforços para atrair empresas
inovadoras é Porto Alegre, que irá receber o parque tecnológico da IBM (International
Business Machines), contribuindo para o reconhecimento do parque e atraindo outras
empresas inovadoras a criar centros de pesquisa no local. Isto é decorrente de um
esforço nacional em atrair empresas inovadoras a criar institutos em diferentes estados.
A fim de analisarmos o estágio de desenvolvimento atual do Brasil em termos de
inovação, o estudo do desempenho do país para cada um de seus pilares será realizado,
de modo que possamos enquadrá-lo em um dos 4 estágios de inovação e identificar os
pilares que necessitam de maior atenção por parte das instituições.
Todos os pilares estudados no Global Innovation Index podem ser observados
nos gráficos abaixo, onde está indicada a posição do Brasil em relação aos 142 países
participantes na pesquisa. As barras escuras são os pilares, e as barras mais claras são os
sub-pilares (que compõem os pilares).
67
Gráfico 7: Colocação dos Recursos Brasileiros no Ranking Mundial
Fonte: The Global Innovation Index 2013; Elaboração Própria
Gráfico 8: Colocação dos Resultados Brasileiros no Ranking Mundial
Fonte: The Global Innovation Index 2013; Elaboração Própria
O primeiro pilar, de Instituições, pode ser observado como aquele em que o
Brasil possui o maior gap entre os outros países da amostra, sendo este o que apresenta
a sua maior fraqueza. Isto pode ser notado principalmente em relação ao sub-pilar de
Ambiente de Negócios, estando entre os 3 últimos países de toda a amostra. O país
possui particularmente dificuldade nos indicadores de facilidade para abrir um negócio,
95º
67º 64º
140º
75º 78º
116º
33º
51º 44º
80º
47º
76º
107º
40º
81º
42º 53º 47º 42º
67° 59º 63°
86º 72º
49º
108º
55º
68
facilidade em pagamento de impostos e facilidade em resolver insolvência/ falência
(138º, 125º e 132º, respectivamente). Estes três fatores são importantes para a criação de
um ambiente no qual as instituições estimulem a criação de empresas e instituições
inovadoras. O complexo sistema de impostos brasileiro, com impostos que incidem
sobre receita e sobre o lucro, a insuficiente especificação de aplicação de impostos para
empresas que possuem inovações e a complexidade de elaboração de uma folha de
pagamentos com constantes mudanças na legislação tornam muito mais complicada a
possibilidade de abrir um negócio no país. A excessiva burocracia também é um
empecilho para criação de um negócio inovador, já que a complexidade e o longo
período necessário para abrir uma empresa podem tornar a inovação obsoleta ou
inviabilizar a abertura do negócio.
No pilar de Capital Humano e Pesquisa o país possui baixo desempenho
basicamente nos sub-pilares de Educação Primária e de Ensino Superior. Na Educação
Primária a colocação geral do país foi de 78º, com destaque para o baixo desempenho
em matemática, ciências e literatura no teste PISA (OECD Programme for International
Student Assessment) fez com que o país atingisse a colocação de 56º neste índice, além
de estar em 81º na relação alunos/ professor. Na Educação Superior a colocação geral
do país foi de 116°, sendo que o indicador em que o Brasil possui pior desempenho é o
de Alunos Graduados em Engenharia e Ciências com uma média de 11,3% (a média da
Suécia é de 25,4%, da Tailândia de 53,2% e 34,7% na China), sendo o 94º colocado.
Outra fraqueza é a Mobilidade Interna e as Inscrições Brutas nos cursos superiores, nos
quais o Brasil se coloca em 99º e 138º, respectivamente. Neste pilar o país mostrou
possuir um ponto forte no sub-pilar de Pesquisa e Desenvolvimento, no qual atingiu
colocação de 33º, se destacando no indicador da Média do Ranking das 3 Melhores
Universidades do País (24º).
Em infraestrutura o país atingiu a colocação de 51º. Sua colocação foi de 44º no
sub-pilar de TI, possuindo um ponto forte em Participação Online (31º). O país atingiu a
colocação de 80° no sub-pilar de Infraestrutura Geral, principalmente devido à
colocação nos indicadores Formação Bruta de capital (91º), Produção de Eletricidade
(67º) e Consumo de Eletricidade (67º). No sub-pilar de Sustentabilidade Ecológica o
país obteve uma colocação de 47º, tendo como ponto forte de seu desempenho o
indicador Performance Ambiental (29º).
69
No pilar de Sotisficação de Mercado o país obteve a colocação 76º, com baixo
desempenho no indicador Empréstimos de Microcrédito (72º), que representa apenas
0,1% do PIB. Já no sub-pilar de Negociação e Competição, o país obteve o 81º lugar,
possuindo uma alta média ponderada das tarifas aplicadas (7,6%), indicador no qual foi
o 105° colocado.
Em Sofisticação dos Negócios o Brasil obteve uma boa colocação em relação aos
outros pilares (42º), com seus principais pontos fortes presentes nesse pilar. Os
principais pontos fortes analisados são os indicadores Empresas que Oferecem
Treinamento Formal (52,9% das empresas, colocado em 22º), Nota Média no GMAT
(Graduate Management Admission Test) (26º), Estado de Desenvolvimento dos Clusters
(31º) e Importação de Produtos de Alta Tecnologia Subtraídos da Reimportarão (19º).
Em relação aos Resultados de Inovação gerados pelo país, que foram indicados
no gráfico anterior, no primeiro pilar de Saída de Tecnologia e Conhecimento há um
ponto forte em Citações em Artigos Internacionais (22º) que, como já observado
anteriormente, é um dos indicadores considerados para cálculo do índice de qualidade
das inovações do Brasil. Já no sub-pilar de Impacto do Conhecimento existem um ponto
fraco e um ponto forte da situação atual brasileira. O ponto fraco é o indicador de
Gastos com Softwares (58º) e o ponto forte é o indicador de Produção de Alta
Tecnologia e Alta-Média Tecnologia (22º). No sub-pilar Difusão do Conhecimento
destacam-se como fraquezas os indicadores Exportação de Serviços de Computação e
Informática (129º, com 1,4%) e Investimentos Brasileiros Diretos no Exterior (72º com
2,9% do PIB).
No pilar Saídas Criativas o país apresenta baixo desempenho nos indicadores
Exportação de Serviços de Audiovisual e Relacionados (62º, com 0,0% das
exportações) e Filmes Nacionais por População entre 15 - 69 anos (83º). E possui como
ponto forte o indicador Tecnologias de Informação e Comunicação e Modelos de
Criação, onde atingiu a 32ª colocação.
Uma vez estabelecida a atual situação do Brasil em relação aos seus recursos e
seus resultados e tendo em vista seus principais pontos fracos e fortes, deve-se então
70
analisar-se em que estágio o Brasil se encontra atualmente de desenvolvimento de
inovações e como seus pilares estão em relação ao patamar que devem estar para que
ele se torne uma potência em inovações.
Gráfico 9: Pontuação dos Pilares Brasil x Dez Líderes em Inovação
Fonte: The Global Innovation Index 2013; Elaboração Própria
Gráfico 10: Diferença de pontuação entre Brasil, média dos 10 países líderes do ranking e média
geral
Fonte: The Global Innovation Index 2013; Elaboração Própria
36,3
53,8
30,3
37,2
44,9
38,0 40,8
26,5
37,2
31,8
60,53
91,01
58,83 56,38
76,74
55,04
67,60
50,52
56,38
53,45
GII Instituições Capital
Humano e
Pesquisa
Infraestrutura Sofisticação
do Mercado
Sofisticação
do Mercado
Recursos Saídas de
Tecnologia e
Conhecimento
Saídas
criativas
Resultados
Brasil Média 10 primeros Média
-24,2
-37,2
-28,5
-19,2
-31,8
-17,0
-26,8
-24,0
-19,2
-21,7
-1,1
-8,7
-2,4
3,7
-3,4
4,3
-1,4
-1,1
-0,5
-0,9
GII
Instituições
Capital Humano e Pesquisa
Infraestrutura
Sofisticação do Mercado
Sofisticação do Mercado
Recursos
Saídas de Tecnologia e Conhecimento
Saídas criativas
Resultados
Diferença da média Diferença entre 10
71
Quando o Brasil é comparado com os dez primeiros colocados no Innovation
Index, em relação às pontuações recebidas em todos os pilares, tanto de Recursos como
de Resultados, pode-se observar um alto delta de desempenho. Ainda que comparado
com a média geral de todos os 142 países da amostra, o Brasil encontra-se em posições
bem inferiores, como pode ser observado nos dois gráficos acima. Quando analisado em
relação ao Índice de Eficiência, o Brasil é inferior em 18,2% à média dos 10 líderes em
inovação. O fato do país estar com um desempenho inferior a média de toda a amostra e
sua distância em relação a pontuação dos países líderes em desempenho explicita a
deficiência do país quanto a recursos que permitam que ele produza eficazmente
inovações.
O fato dos recursos brasileiros serem deficientes na geração de um ambiente
propício às inovações pode ser observado também quando analisamos a sua produção
intelectual em comparação com o mundo em termos de propriedade intelectual.
Segundo a World Intellectual Property Organizations (2013) o Brasil encontra-se em
23º lugar (contando com patentes de brasileiros residentes e não residentes) em pedidos
de registro de patentes no banco mundial, em 21º em pedidos de registro de marca e 26º
em pedidos de registro de designs industriais em uma amostra de 93 países. Contudo,
das patentes requisitadas por brasileiros nos 20 escritórios mais produtivos (que
realizaram mais solicitações), 84% foram feitas por pesquisadores que não residem no
Brasil (e 87,1% em pedidos que são atendidos). Ou seja, a maior parte da produção
intelectual realizada por brasileiros se dá por aqueles que não realizam suas pesquisas
no país, o que reforça a visão de que um ambiente propício e com recursos
desenvolvidos contribuem para uma maior produtividade de inovações.
72
Figura 11: Pedidos de registro de patentes no mundo em 2012
Fonte: World Intellectual Property Organizations 2013
Outro aspecto que pode ser analisado o quão pouco produtivo o país é em
relação a criação de patentes. 84% dos pedidos de patentes são realizados por não
residentes, podendo-se concluir que ainda que haja uma quantidade superior de
escritórios que solicitem patentes no Brasil, estes não são capazes de apresentar a
eficiência e eficácia dos brasileiros que realizam pesquisa no exterior.
O brasileiros que não residem no país contribuíram em 4,7% para o crescimento
no número de patentes requisitadas por brasileiros de 2011 para 2012, enquanto os que
residem no país obtiveram uma contribuição de apenas 0,4% no crescimento. O número
é mais crítico na quantidade de patentes garantidas pela instituição, que apresentou
retração de 609 patentes garantidas. Dentre os países pertencentes ao grupo dos BRICS
(Brasil, China, Rússia, Índia, e África do Sul) que em 1995 possuíam o mesmo volume
de pedido de patentes, o Brasil foi o que menos cresceu junto à África do Sul (China
cresceu 25.000 pedidos, Índia em 8.500, Rússia em 5.000 e Brasil e África do Sul cerca
de 1.000). Em seus pedidos de patentes o país foi categorizado como especializado em
pedidos de químicos de materiais básicos, o que condiz com os maiores avanços
tecnológicos brasileiros sendo em áreas de agricultura e geração de energia.
73
Figura 12: Pedidos de registro de design industrial no mundo em 2012
Fonte: World Intellectual Property Organizations 2013
Na figura acima pode ser observada a aplicação de pedidos de design industriais,
também alavancada por brasileiros que não residem no país, que representam 44,3% do
total de pedidos.
Por fim, pode-se concluir que o estágio de desenvolvimento que o encontra-se é
o primero , no qual os seus recursos ainda precisam obter progresso para que atinjam
níveis nos quais o ambiente se torne propício para a criação de inovações. Os recursos
que são disponibilizados e usufruídos pela sociedade apresentam grande influência na
eficiência e efetividade dos centros de pesquisa para geração de inovações. Isto se torna
claro diante do fato de que os escritórios atuais, ainda que em maior quantidade em
relação aos estrangeiros, não são capazes de produzir a quantidade de registros de
patentes quanto os que são situados no exterior.
74
4. SISTEMA BRASILEIRO DE INOVAÇÃO COMO UM SISTEMA
COMPLEXO ADAPTATIVO
No presente capítulo iremos contextualizar o Sistema Brasileiro de Inovação
como um Sistema Complexo Adaptativo. Iremos identificar as características teóricas
do SCA na prática do SBI. A partir dessa identificação, para cada uma das
características, levantaremos um aspecto a ser ponto de atenção do Estado brasileiro,
discutindo sua relevância para o desempenho do sistema como um todo.
Toda a revisão da literatura realizada, bem como o estudo do histórico de
formação do SBI e seus atuais resultados, serão usados como base para que sejamos
capazes de identificar esses possíveis pontos de alavancagem da atividade de inovação
no Brasil.
Vale lembrar que proposta do presente trabalho não é esgotar a análise do
Sistema Brasileiro de Inovação como um Sistema Complexo Adaptativo. O que
buscamos é incitar a aplicação de novas e diferentes ferramentas como instrumentos de
análise do Sistema Brasileiro de Inovação, instigando os atores do sistema a refletirem
sobre a dinâmica do mesmo com fins de apontar novos caminhos a serem traçados pelo
país.
Importante também retomar que, ao realizarmos tal paralelismo entre SBI e
SCA, busca-se não apenas aprofundar os conhecimentos sobre o SBI ou avalia-lo em
critérios diversos, mas também propor o uso de mais uma ferramenta para que os atores
do sistema enxerguem o contexto sob uma perspectiva diferente, de modo a auxiliá-los
no entendimento de seu funcionamento como um todo e, mais do que isso, dar suporte a
proposta de ações que alavanquem o potencial inovador do país, tal como tentaremos
fazer nesse capítulo.
As autoras do presente trabalho entendem que, analogamente ao exposto por
CHOI et al. (2001) para as cadeias de suprimento, há uma grande importância em
estudar um sistema a partir dos conceitos propostos pela Teoria da Complexidade para
os SCA. Ainda, pensando o SBI como um SCA, gestores e pesquisadores podem
interpretar o comportamento do SBI de modo mais completo e desenvolver intervenções
75
que tenham mais chances de ser efetivas. Além disso, as tentativas de mapear o SBI
(como as feitas pelo CGEE e pela ANPEI) nos faz perceber que há um esforço no
sentido de tentar entender quais são os agentes e as interações entre eles, além de que é
reconhecida a importância de ter esse conhecimento para o direcionamento das ações.
Reconhecer as características de um SCA no SBI e perceber como esses aspectos
impactam os resultados nacionais de inovação são passos significativos no sentido de
orientar as ações dos diversos atores do sistema.
Vale complementar que ao equiparar a teoria de SCA ao SBI, busca-se ajudar na
interpretação do comportamento e da dinâmica do SBI. Diante das ações dos atores do
SBI ainda fortemente baseadas nos modelos lineares de inovação (como exposto no
Capítulo 2 e 3), tal abordagem mostra-se importante na medida em que aproxima a
teoria da prática, destacando os aspectos sistêmicos e dinâmicos do SBI.
76
4.1. AGENTES E SCHEMA
Antes de avançarmos, devemos delimitar nosso objeto de estudo de modo a
deixar claro qual a fronteira do mesmo: Estaremos falando de atores do sistema
brasileiro de inovação se os mesmos forem brasileiros ou se estiverem localizados em
território brasileiro. Aqueles que forem estrangeiros, internacionais ou localizados fora
das fronteiras físicas brasileiras constituem o ambiente no qual o SBI se encontra.
Os atores que compõem o SBI, para os propósitos do presente trabalho, foram
divididos em três macro categorias discriminadas abaixo e definidas em uma dimensão
bem geral de acordo com papel exercido no sistema de inovação. Vale observar que os
papeis destacados para cada categoria possuem a capacidade de afetar o sistema de
inovação como um todo (conceito de agency, inerente aos SCA). Tal classificação,
adaptada de acordo com as análises a serem realizadas posteriormente, foi baseada nos
mapeamentos realizados (mencionados ao final do tópico 3.2) pela Associação Nacional
de Pesquisa e Desenvolvimento das Empresas Inovadoras (ANPEI) e pelo Centro de
Gestão de Estudos Estratégicos (CGEE) e nos conceitos de “sistema de inovação” e
“dínamo da inovação” (apresentados no Capítulo 2), e também com algumas
contribuições da classificação institucional proposta pelo Manual de Frascati (OCDE,
2013).
– Agentes Estruturantes (AE): são os atores diretamente responsáveis pelo
quadro regulatório; pelo fomento às atividades de inovação; pelas condições
da infraestrutura de comunicação e suporte; pela manutenção de condições
macroeconômicas adequadas; e pelas condições da educação básica e média.
Inclui: agentes reguladores no âmbito legislativo e executivo e agentes de
fomento e apoio às atividades de inovação. Exemplos: ministérios,
secretarias, conselhos e comissões (Conselho Nacional de Secretários para
Assuntos de Ciência, Tecnologia e Inovação – CONSECTI, Conselho
Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa – CONFAP, e
outros), agências e órgão (CNPq, CAPES, fundações estaduais de poio à
pesquisa – FAPs, Finep, BNDES, CGEE, e outros).
77
– Agentes Transformadores (AT): são os atores que transformam a invenção
em inovação, ou seja, utilizam a invenção com o objetivo de extrair algum
benefício. Por serem os atores finais no processo de inovação, eles possuem
também a função de direcionar as atividades dos: agentes de educação e
pesquisa, na medida em que estimulam o desenvolvimento de áreas do
conhecimento de interesse do mercado; e dos agentes estruturantes ao
indicar os aspectos que facilitam ou dificultam o processo inovador,
apontando assim as melhorias a serem implementadas. Exemplos: empresas
de grande, médio e pequeno porte e microempresas; multinacionais;
incubadoras; parques tecnológicos e outros.
– Agentes de Educação e Pesquisa (AEP): são os atores que geram
conhecimento e invenções que serão (ou não) utilizados para gerar
inovações. A depender da qualidade e do tipo de conhecimento/ invenções
geradas por esses agentes, o sistema de inovação poderá ser mais ou menos
efetivo no que tange seu objetivo de gerar inovações que se adequem às
demandas do mercado. Inclui as instituições de ensino superior e técnico;
Institutos Científicos e Tecnológicos (ICTs); pesquisadores e outros.
– Agentes de Demanda (AD): são os selecionadores e consumidores finais das
inovações. São responsáveis por demandar inovações e funcionam inclusive
como seletores finais de inovação através da aquisição menor ou maior de
determinada inovação, direcionando diretamente as ações dos agentes
transformadores e, indiretamente, as ações dos demais agentes. Inclui a
sociedade propriamente dita (como consumidores do processo de inovação)
e organizações sociais diversas (entidades de classe, ONGs etc) e outros.
Importante salientar que, na classificação acima proposta, o aspecto determinante
está no papel do ator. Ou seja, um ator tipicamente classificado como AT, por exemplo,
pode atuar como AEP quando fornece treinamento aos seus funcionários. Assim, nesse
trabalho, ao analisarmos em que categoria determinado ator se encaixa, devemos nos
atentar a sua atividade fim, apesar de, para algumas ponderações ser necessário analisá-
lo conforme a atividade exercida em momento específico de sua atuação. Por exemplo,
em geral, classificaremos instituições governamentais como AE. Porém podemos, em
78
algum momento, analisá-las como compradoras de inovações, sendo então
categorizadas como AD. Ainda, vale ressaltar que, ao analisarmos aspectos sobre uma
determinada categoria, quando necessário, faremos a análise de acordo com seus atores
típicos, fazendo as ressalvas necessárias que a existência de atores não típicos requer.
Agora indicaremos as relações tradicionais entre cada par de agentes.
Os AE fornecem meios para a efetivação dos processos de inovação para os AT:
quadro regulamentar, financiamento, infraestrutura etc. Os AT por sua vez, irão retornar
aos AE pagamentos em forma de impostos. Vale ressaltar que os AE, ao suportarem as
atividades dos AT, têm como objetivo estimular a produção de inovações e, por
consequência, impulsionar o crescimento do país (com base nos modelos apresentados
no tópico 2.4), o que, por sua vez, eleva a arrecadação de impostos.
Os AE e os AEP têm uma relação análoga à relação exposta no parágrafo
anterior. Enquanto os AE fornecem as condições para a atuação adequada dos AEP
(infraestrutura de suporte, infraestrutura para pesquisa, população com educação básica
e média adequadas para se tornarem cientistas e tecnólogos etc), as AEP fornecem
também impostos aos AE. Aqui também cabe ressaltar quanto mais eficazes as
atividades dos AEP, atrelada ao uma boa integração aos AT (aspecto que será abordado
mais a frente), maior será a geração de inovações e, então, maior será o crescimento do
país, aumentando a arrecadação de impostos para os AE. Vale citar que nos casos em
que os AE não são órgãos governamentais e, portanto não receberão impostos, tal
interação com os AEP se dá por meio de parcerias com contrapartidas definidas entre os
atores envolvidos. Por exemplo, uma empresa que queira desenvolver uma determinada
tecnologia junto a uma ICT poderá fornecer insumos diversos (financeiros,
equipamentos, pesquisadores) para a ICT, e a empresa, em contrapartida, terá
participação financeira sobre os possíveis resultados da pesquisa. Tal dinâmica foi
semelhante à estabelecida no caso do “Projeto Dendê” entre Natura e Embrapa para o
desenvolvimento de um modelo inovador e ecológico para a produção de palma com
viabilidade técnica e econômica a partir de Sistemas Agroflorestais Sustentáveis
(ANPEI, 2014).
79
Os AE e os AD também tem uma relação análoga à exposta anteriormente. Os
AE fornecem as condições essenciais para que os AD possam consumir as inovações
(sem condições básicas de saúde, educação, segurança etc, o consumo de inovações não
é amplo o bastante para estimular as empresas a inovarem, e, ainda, não seleciona as
inovações competitivas em âmbito internacional, o que é importante dada a
globalização). E, como no caso da relação entre AE e AEP, ao fornecer tais condições
para os AD, o processo de inovação é estimulado e há elevação na arrecadação de
impostos.
Os AEP fornecem conhecimentos, inovações científicas e profissionais
qualificados para os AT, os quais, por sua vez, ao efetivarem o processo de inovação e
obterem os benefícios relativos a essa, retornarão aos AEP parte dos resultados
financeiros, em contrapartida. Além disso, por meio de uma integração adequada, os AT
fornecem aos AEP direcionadores para suas atividades, atuando de maneira mais efetiva
no sentido da produção de inovações (fitness). Tal dinâmica pode ser percebida no
“Projeto Dendê”, exemplo apresentado anteriormente.
Os AEP fornecem conhecimento para o AD, aprofundando aquele fornecido
pelos AE, de modo a elevar o grau de seleção de inovação dos AD (lembrando que,
dentro do modelo do “dínamo da inovação”, o sistema de educação básica para a
população em geral, o que é função dos AE, determina os padrões mínimos
educacionais da força de trabalho, bem como do mercado consumidor). O AD, como
consequência, serão direcionadores (por meio dos AT) dos próprios AEP. Um mercado
consumidor que baseia suas decisões de compra em um processo decisório mais
sofisticado e que seja esclarecida sobre as alternativas de compra, estimula as empresas
a serem mais competitivas, produzindo com maior qualidade e menores preços, ou
ainda, produzindo em acordo com as crescentes preocupações quanto ao
desenvolvimento sustentável. Nesse sentido, podemos citar o indicador “Sofisticação
dos compradores” (medido como a média ponderada das respostas para a pergunta “Em
seu país, como os compradores tomam as decisões de compra? Dê uma nota de 1 a 7,
sendo 1 - baseado somente em preço, e 7 - baseado em uma sofisticada análise dos
atributos de performance do produto) que, dentre outros indicadores, é usado para medir
a eficiência do mercado de bens no The Global Competitiveness Report elaborado pelo
World Economic Forum. E podemos identificar esse feedback dos AD para ao AEP nos
80
exemplos dados por ROSEMBERG (1982 apud GODINHO, 2003) ao discutir a relação
de causalidade entre ciência e tecnologia: as indústrias de alta tecnologia, ao
pressionarem os níveis de desempenho técnico, identificam problemas a serem
estudados pelos cientistas; o estudo da ciência da física nuclear expandiu-se após a
fissão do átomo em 1938 e das posteriores aplicações militares na Segunda Guerra
Mundial. Nesses exemplos, percebemos que os consumidores das inovações (AD que
nos exemplos são representados por empresas de alta tecnologia e pelas forças militares
envolvidas na Segunda Guerra Mundial) sinalizam as áreas a serem exploradas pelos
AEP.
E os AT fornecem as inovações para suprir as necessidades dos AD, os quais
retornam aos AT um feedback, como um mecanismo de controle do sistema no sentido
de atingir seus objetivos. Por exemplo, em 2001, a Eletrolar Show (maior feira latino-
americana de eletrodomésticos, eletrônicos e informática) trouxe uma enorme variedade
de dispositivos para serem usados junto a sistemas iOS (iPhone, iPad e iPod touch),
revelando que as empresas estão dedicando-se ao desenvolvimento de acessórios para
os aparelhos iPhone, iPad e iPod em resposta ao sucesso que tais gadgets fazem junto
ao mercado consumidor da Apple no Brasil.
Todas essas interações têm por finalidade melhorar o fitness do SBI, ou seja, é
por meio do alinhamento de expectativas, necessidades e condições de cada ator que são
postos em prática os processos de inovação. Em outras palavras, tais relacionamentos
entre os diversos agentes busca de certa forma ajustar o processo de inovação como um
todo e melhorar seus resultados (fitness).
Conforme exposto no Capítulo 2 (Tópico 2.2), um SCA possui schema, que são
normas, valores, crenças e pressupostos que são compartilhados pelos diversos atores do
sistema. Tal aspecto está presente nos sistemas de inovação também conforme exposto
no Capítulo 2 (Tópico 2.1) pela OCDE ao descrever os componentes dos fatores de
transferência no modelo do “dínamo da inovação”: Ética, sistema e valores da
comunidade, confiança e abertura influenciam o ponto até onde as redes, os elos e os
outros canais de comunicação possam ser eficazes, afetando as negociações informais
entre os indivíduos.
81
Também podemos evidenciar a presença de schema nos sistemas de inovação a
partir dos autores NELSON e NELSON (2002 apud NEUBERGER, MARIN, 2013), os
quais ressaltam o importante papel desempenhado pelas instituições informais (cultura,
comportamento e hábitos) além das formais (regras, leis, constituições, regulamentos,
ou seja, tudo aquilo que possui o caráter de ser específico e definido com precisão) na
medida em que ambas compõem esse sistema e influenciam mutuamente, determinando
o ambiente onde as inovações irão desenvolver-se.
Ainda, é válido destacar o uso de indicadores como “desvio de recursos
públicos”, “favoritismo em decisões governamentais”, “comportamento ético das
empresas”, “cooperação entre patrões e empregados”, “participação feminina na força
de trabalho” e outros por organizações internacionais para avaliar o desempenho de
países (no caso os indicadores foram retirados do Global Competitiveness Report,
elaborado pelo World Economic Forum, 2012 - 2013), ressaltando que tais fatores, que
traduzem costumes, valores éticos e morais, afetam o desempenho econômico das
nações, e, por consequência, seus sistemas de inovação.
Em termos mais práticos, o schema se traduz também em normas, procedimentos
e linguagem compartilhados pelos atores do sistema. Nesse sentido, o mesmo
argumento do parágrafo anterior pode ser usado. Diversas organizações internacionais
utilizam indicadores tais como “número de certificados de qualidade ISO 9001” e
“número de certificados ambientais ISO 14001” para avaliar o desempenho dos países
(no caso os indicadores foram retirados no Global Innovation Index, 2013). Logo,
entende-se que tais fatores influenciam o SBI. A própria existência das certificações
ISO e sua ampla utilização pelo mercado nos levam a crer que tais padrões são positivos
para o mercado, e, por dedução, para os sistemas de inovação.
Portanto, vimos que o SBI: possui agentes, os quais são caracterizados por sua
capacidade de agir sobre o sistema; tais agentes se inter-relacionam de diversas formas,
em diversos níveis; seus atores buscam elevar o fitness do sistema; e os atores
conduzem suas ações de acordo com um schema, o qual influencia o comportamento do
sistema como um todo. Tal como prescrito na literatura de Sistemas Complexos
Adaptativos.
82
Ao identificarmos tais aspectos no SBI, percebemos que todos os atores e todas
suas inter relações estão submetidas ao schema, o qual, portanto, influencia o resultado
do SBI como um todo. Como já mencionado nesse tópico, há alguns indicadores que
nos auxiliam a avaliar qual a “qualidade” do schema brasileiro por meio de alguns
aspectos selecionados. Nesse sentido, apontamos alguns indicadores que impactam o
processo de inovação. Quanto maiores os desvios de recursos públicos, quanto maior o
favoritismo em decisões do governo e quanto menor o comportamento ético nas
empresas, menores serão os recursos aplicados em ações que tragam resultados efetivos
para o SBI e menores serão as ações voltadas às áreas realmente importantes para o
desenvolvimento do SBI e do Brasil como um todo.
Tabela 2: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Agentes e Schema
Fonte: The Competitiveness Report (World Economic Forum, 2013)
INDICADOR VALOR PARA BRASIL
(de 1 a 7 – quanto maior melhor)
Desvio de recursos públicos 2,5 (121° de 144)
Favoritismo em decisões do governo 2,9 (80° de 144)
Comportamento ético nas empresas 2,1 (135° de 144)
Na última década podemos identificar diversas ações nesse sentido: aprovação da
Lei de Responsabilidade Fiscal (Lei Complementar n° 101, de 4 de Maio de 2000), a
qual estabelece normas de finanças públicas voltadas para a responsabilidade na gestão
fiscal; criação da Controladoria-Geral da União (CGU) em 2003, órgão encarregado de
assistir o Presidente da República na defesa do patrimônio público, no controle interno,
nas auditorias públicas, na correição, na prevenção e combate à corrupção, nas
atividades de ouvidoria e de incremento da transparência; e aprovação da Lei da Ficha
Limpa (Lei Complementar n° 135, de 4 de Junho de 2010), a qual impede que
candidatos com condenação na Justiça possam concorrer a cargos eletivos; são alguns
exemplos. Apesar das iniciativas como as citadas acima, é conhecido que a corrupção
ainda está presente e ativa no governo brasileiro em todas as suas esferas.
Ao longo do Capítulo 3 não identificamos ações que buscassem a “qualificação”
do schema brasileiro no sentido de estimular a inovação no país. Apesar de haver
algumas iniciativas não ligadas às políticas industriais e de CT&I, o impacto que a má
83
“qualidade” do schema brasileiro possui sobre a produção de inovações justifica o
endereçamento de iniciativas direcionadas à “qualificação” do schema do Brasil nas
agendas de CT&I, de modo a fortalecer e impulsionar essas ações.
Por fim, muito relevante destacar que cada entidade do sistema complexo
adaptativo possui suas próprias normas, premissas e objetivos, ou seja, seu próprio
schema. Tal fato nos leva a concluir que ações do Estado brasileiro devem considerar
esse fator, ou seja, devem levar em consideração quais são os objetivos, alternativas,
limitações e disposições dos diversos atores para que as atividades inovadoras sejam de
fato estimuladas pelos mecanismos implementados. Na prática, tal fator se traduz em
leis que possam ser facilmente aproveitadas pelas empresas, sem elevada burocracia ou
dificuldade de interpretação dessas regulações.
4.2. AUTO-ORGANIZAÇÃO E PADRÕES EMERGENTES
Podemos dizer que o comportamento do SBI como um todo não é conduzido por
um ator em particular, e sim pelas ações simultâneas e paralelas de todos os atores do
sistema. O SBI manifesta estruturas, padrões, propriedades e processos de maneira que
se auto organiza. Em outras palavras, ao exercer suas funções, com seus respectivos
objetivos, os diversos atores do SBI naturalmente constroem novas dinâmicas internas
que podem se tornar padrões. Isso sem que um único agente tenha imposto tal
comportamento.
Durante a revisão teórica, vimos que o processo de inovação segue um certo
padrão, apesar de não obedecê-lo exatamente em todos os casos da prática. A
capacidade de identificarmos alguns padrões já é suficiente para nos levar a crer que os
diversos atores do sistema, apesar de atuarem com seus próprios objetivos, acabam por
se comportar de maneira relativamente semelhante, ou seja, evidenciam uma lógica
comum em certo nível. Tal constatação é coerente com a característica de auto-
organização e padrões emergente dos SCA.
No Capítulo 3, vimos os casos de sucesso de integração públicos-privados e
pesquisa-produção: Petrobras - Empresa Brasileira de Petróleo, a Embrapa - Empresa
Brasileira de Pesquisa Agropecuária e a Fiocruz - Fundação Oswaldo Cruz.
MAZZOLENI e NELSON (2005 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013) observam
84
que há uma “receita” para o sucesso desses casos: em sua constituição, essas instituições
de pesquisa públicas foram orientadas a uma comunidade de usuários e desenhadas para
resolver problemas relevantes de determinados setores de atividade. GUIMARÃES
(2002; 2006 apud CAVALCANTE, DE NEGRI, 2013) sustentam também que a
existência de demandas claramente definidas do setor produtivo contribuiu para que
estas iniciativas superassem o baixo grau de indução das políticas de CT&I. Ou seja,
pudemos identificar um comportamento parecido dos atores envolvidos nessas
inciativas, de modo que resultados semelhantes puderam ser obtidos.
De acordo com KELLY (1994 apud CHOI et al., 2001) tal comportamento de
auto-organização pode ser observado em economias de mercado aberto, como é o caso
da economia brasileira. Nesse sentido, podemos argumentar que os atores do SBI
ajustam-se de acordo com as condições de mercado internacional (reproduzindo padrões
internacionais, importando novas tecnologias, reagindo a crises econômicas etc) sem
que haja a necessidade de um ator específico oriente tal adaptação. Ainda que haja a
interferência do Estado, por exemplo, estimulando a importação de uma nova tecnologia
por redução dos encargos de importação, os agentes transformadores irão utilizá-la
apenas se for coerente com seus objetivos. Ressaltamos que o Estado brasileiro tem o
poder de interferir no SBI por meio de suas políticas, financiamentos e leis, entretanto,
não há uma imposição de comportamentos no SBI feita pelo Estado.
CHOI et al. (2001) destaca ainda que tal característica traz para os atores de um
SCA a necessidade de estarem constantemente observando quais as mudanças
dinâmicas que ocorrem no seu sistema e em seu ambiente, de modo a ajustar-se
adequadamente às novas condições. Em outras palavras, para que emerjam padrões de
comportamento de sucesso por parte do sistema como um todo, é necessário que os
atores, individualmente, tenham a capacidade de reagir rápida e adequadamente às
mudanças no sistema e no ambiente.
Seguindo esse raciocínio, se os diversos atores do SBI possuem a capacidade de
se adaptarem prontamente às mudanças, o SBI como um todo será mais capaz de
responder rapidamente às alterações por meio de um comportamento uniforme que
adeque o SBI ao ambiente. Para avaliarmos como o SBI está nesse quesito, dentre os
indicadores disponíveis, podemos destacar, apenas para os AT, dois indicadores:
85
“Facilidade de iniciar um negócio” e “Facilidade de resolução de insolvência”. Em
ambos, o Brasil está em posições bastante deficientes e pontuações aquém do desejado.
Tabela 3: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à
Auto-Organização e Padrões Emergentes
Fonte: The Global Innovation Index (2013)
INDICADOR VALOR PARA BRASIL
(de 0 a 100 – quanto maior melhor)
Facilidade de iniciar um negócio 53,0 (138° de 142)
Facilidade de resolução de insolvência 17,7 (125° de 142)
No capítulo anterior não foram identificadas ações que buscassem diretamente o
aprimoramento dessa capacidade, ou ainda estudos que investigassem quais os fatores
na atual conjuntura brasileira que a afetam, positiva ou negativamente. Apesar de
haverem iniciativas que impactam a capacidade de resposta (como a redução das
burocracias impostas pelo Estado melhorias nos processos de concessão de patentes
etc).
Diante do exposto até aqui, cabe destacar que uma resposta rápida é requerida
dos diversos agentes do sistema, sejam eles os AE, AT, AEP e ainda dos AD.
Retomamos mais uma vez que o processo de inovação e de difusão de inovação é
sistêmico, e perpassa por todos os tipos de agentes do sistema, de modo que resultados
positivos consistentes e constantes do SBI são possíveis apenas com a qualificação do
sistema como um todo. Diante disso, podemos observar que para cada um desses
agentes, como possuem atividades e estruturas diferentes, possuirão também fatores
diversos que agem sobre suas capacidades de resposta. Desse modo, ações genéricas
não necessariamente surtirão os efeitos desejados.
Portanto, a importância dos agentes do SBI adequarem-se rapidamente às
variações no ambiente e no próprio sistema, justifica a necessidade de estudos que
esclareçam quais os atuais entraves a que esses agentes estão submetidos e que
prejudicam sua pronta resposta, bem como justifica a importância de ações que reduzam
esses entraves.
86
4.3. CONECTIVIDADE
No SBI, os diversos atores se conectam direta e indiretamente. As conexões
diretas são basicamente aquelas descritas no item 4.1, entre as categorias de agentes
definidas. E as conexões indiretas podem ser as mais variadas possíveis.
Podemos citar um exemplo descrito por CHOI et al. (2001): a empresa
Honeywell (fabricante de motores de avião) monitora constantemente a indústria de
base, principalmente quando relacionado a aço, cobre e alumínio, além de uma
variedade de outros materiais compostos, na medida em que, no caso de escassez de
algum desses materiais, a empresa pode ser prejudicada em termos de custos e prazos de
entrega. Assim, a empresa Honeywell está diretamente conectada às mineradoras
(fornecedoras de matéria prima). Indiretamente, a Honeywell está conectada a outras
organizações que estão, por sua vez, diretamente conectadas às mineradoras, como por
exemplo, as empresas que produzem equipamento de extração. Seguindo na cadeia de
suprimentos, a Honeywell está também indiretamente conectada à um infinidade de
outras empresas, por exemplo, àquelas que estão envolvidas no desenvolvimento de
novas técnicas de extração. Tais empresas baseiam seus estudos em diversas
tecnologias, dentre elas as técnicas de radiologia para investigação do solo. As técnicas
de radiologia estão também conectadas à área médica, sendo objeto de estudo na Metro
University Hospital, o qual obteve um importante avanço no desenvolvimento em uma
técnica de reconhecimento de padrões de raios-X. Tal avanço chegou ao conhecimento
de um pesquisador de uma empresa de perfuração de poços de óleo. Então, esse
pesquisador, após aplicar a técnica em perfurações de poços de óleo, reporta os
resultados positivos em uma conferência, na qual está presente um engenheiro de uma
empresa mineradora fornecedora da Honeywell. Finalmente, a Honeywell passou a
obter seus insumos por um preço bem menor que o anterior, elevando seus lucros.
O que esse exemplo nos mostra é que a empresa Honeywell não se imagina
inicialmente conectada à Metro Hospital University. Entretanto, tal conexão é real e,
mais importante, é significativa para o desempenho dela. O autor ainda destaca que é
importante para os atores do sistema ter consciência de que tais conexões estão
presentes e podem ser positivas para sua atuação. Assim, pode-se estimular o uso
consciente de tais conexões em busca de benefícios, por exemplo, facilitando o
87
intercâmbio de profissionais e potencializando o networking, aumentando a participação
em eventos e conferências, realizando mapeamentos de atores selecionados que
influenciam sua gestão etc.
Nesse sentido, além da importância de estar conectado em diferentes arquiteturas
como já mencionamos diversas vezes nesse trabalho, é importante também que os
diversos agentes busquem, se não aumentar o número de conexões, estar cientes das
possíveis conexões que podem ser feitas. Em outras palavras, devem estar atentos às
oportunidades que estão disponíveis nos mais diversos pontos do sistema. Isso é
possibilitado pelo acesso aos meios de comunicação informais e formais, de modo a
aumentar o número de informações que chegam aos atores, os quais poderão identificar
com maior facilidade as chances de estabelecer conexões de sucesso. Dois indicadores
que nos traduzem tal busca por informações são os destacados abaixo.
Tabela 4: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Conectividade
Fonte: The Competitiveness Report (World Economic Forum, 2013);
The Association Meeting Market Report (ICCA, 2011)
INDICADOR VALOR PARA BRASIL
Circulação diária de jornal (% população de 15 – 69 anos)
(de 1 a 7 – quanto maior melhor) 6,3 (79° de 144)
Número de eventos internacionais no país (número absoluto)(2011)
304 (7° de 104)
O que as autoras observaram é que não foi dado destaque, na avaliação do SBI, a
essa alternativa de prospecção de possíveis conexões entre os atores. Em outras
palavras, apesar de ser estabelecida a necessidade de integração entre os diversos atores,
o foco da discussão volta-se apenas às conexões feitas entre os atores para a produção
conjunta de inovações. Enquanto isso, conexões mais “simples”, como as
exemplificadas nesse tópico, para a difusão de inovações, que podem ser feitas através
de ferramentas como as dos indicadores (jornais, eventos e afins) explicitados acima,
são relegadas ao segundo plano. Portanto, vale considerar que seja dado maior enfoque
também aos meios de comunicação informais e formais, de modo que os diversos atores
possam identificar conexões a serem estabelecidas para a difusão de inovações.
88
Por fim, vale citar que GODINHO (1993) defende que economias em
desenvolvimento devem priorizar em suas políticas de inovação a difusão e não apenas
a inovação propriamente dita, uma vez que é primordialmente por meio da adoção de
inovações que as economias em desenvolvimento ou subdesenvolvidas poderão reduzir
o gap tecnológico existente. Ainda, ao adotar uma inovação desenvolvida por outra
organização, a empresa acaba por implantar melhorias incrementais, contribuindo
também para o processo global de inovação.
4.4. DIMENSIONALIDADE
Para um sistema de inovação é cabível concluir que os atores do sistema devem
possuir um grau de liberdade suficiente que lhes confira autonomia para que reajam de
forma eficiente às mudanças no ambiente e no próprio sistema. Isso porque as inovações
são ferramentas de competição (conceito de monopólio temporário discutido no
Capítulo 2), se tornando instrumentos básicos para a atuação no atual mercado
globalizado capitalista.
No que tange aos AE brasileiros, podemos dizer que tal grau de liberdade é
tolhido pela ainda elevada burocracia, bem como pelo elevado teor político das ações do
Estado em detrimento das ações voltadas ao real aumento da eficiência brasileira. Nesse
sentido, as ações estruturantes não são feitas com velocidade suficiente ou
adequadamente direcionadas para suportar as ações dos outros agentes de modo a se
reestruturarem para competir em âmbito global.
Em relação aos AT do SBI, os mesmos devem possuir autonomia no sentido de
selecionar as inovações a serem implementadas, bem como nos diversos passos para
efetivar as inovações. Em outras palavras, as restrições que dificultam as ações dos AT
no sentido de produzir inovações, reduz sua dimensionalidade. Assim, por exemplo, a
burocracia imposta pelo Estado brasileiro para a abertura de novas empresas, ou para a
obtenção de financiamento, ou para a simples operação das empresas, são empecilhos
que constrangem a atuação dos AT e, portanto, dificultam a atividade de inovação.
Já para as AEP do Brasil, podemos dizer que há restrições quanto a sua atuação
autônoma no processo de inovação, na medida em que os atuais mecanismos de
89
incentivo para o corpo de pesquisadores e cientistas prioriza a produção de artigos
científicos em detrimento da publicação de patentes. Com isso, os esforços dos AEP
acabam voltados à produção científica em detrimento da produção tecnológica, como
discutido no Capítulo 3.
Por fim, para os AD, as restrições a sua atuação autônoma diz respeito à
possibilidade de escolher entre as diversas inovações disponíveis no Brasil e no mundo.
Assim, deve-se discutir o nível competitivo brasileiro, o qual determinará se há mais ou
menos opções a serem consumidas, e ainda, as restrições nas informações que são
disponibilizadas à população, uma vez que quanto mais informada uma população, mais
sofisticado será seu processo de decisão para consumo.
Nesse sentido, é ressaltada para nós mais uma vez a importância de haver
competição no mercado, no sentido de estimular a inovação por parte das empresas. No
parágrafo anterior, entretanto, vimos a importância da competição do mercado da
perspectiva dos clientes. Nesse sentido, podemos dizer que o modo como as empresas
relacionam-se com seus clientes, na medida em que os clientes são um “termômetro”
para o sucesso de suas ações e, assim, para a necessidade de inovar ou não, é um fator
importante a ser considerado no processo de inovação. A partir de percepção de como
os clientes reagem a seus produtos, as organizações podem direcionar as inovações a
serem desenvolvidas. Com isso em mente, é interessante avaliar dois indicadores:
Extensão das atividades de marketing (média ponderada das respostas à pergunta “Em
que medida as companhias usam técnicas e ferramentas de marketing sofisticadas: 1 –
muito pouco, a 7 – extensivamente”); e Grau de orientação ao cliente (média ponderada
das respostas à pergunta “Como as companhias em seu país tratam os clientes: 1 –
geralmente tratam seus clientes mal, a 7 – são altamente responsivos aos clientes e suas
reações”).
90
Tabela 5: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Dimensionalidade
Fonte: The Competitiveness Report (World Economic Forum, 2013)
INDICADOR VALOR PARA BRASIL
(de 1 a 7 – quanto maior melhor)
Extensão das atividades de marketing 5,2 (26° de 144)
Grau de orientação ao cliente 2,0 (121° de 144)
4.5. DINAMISMO
O ambiente do SBI é formado por todos os atores que não estão incluídos no SBI
e também por suas inter-relações. Dessa forma, é composto, pelas populações, Estados e
empresas dos demais países do globo, além das instituições e organizações
internacionais (OCDE, ONU, World Bank etc). Podemos considerar inclusive que é
formado pelos sistemas de inovação dos outros países e pelos atores internacionais.
Considerando essa segunda perspectiva, podemos afirmar ainda que os diversos
sistemas de inovação se influenciam, bem como os atores internacionais. A atuação de
um sistema de inovação impacta a dinâmica dos demais de modo incremental ou de
modo radical. Aqui podemos citar as inovações radicais, por exemplo, que podem ter
início em um único sistema de inovação de um país, mas que podem modificar a
estrutura de todos os demais sistemas de inovação dos outros países, incluindo a atuação
dos agentes internacionais, uma vez que esses atuam em função dos diversos países.
Como exemplo, podemos citar o motor a vapor inventado no século XVIII na Inglaterra,
o qual impulsionou a Primeira Revolução Industrial, impactando todo o mundo (esse
exemplo foi dado como uma mudança no paradigma técnico-econômico, no Capítulo 2
– Tópico 2.1).
Em resumo, a atuação de um sistema impacta os demais sistemas a partir das
interconexões entre eles, até certo ponto em que se pode dizer que o ambiente aderiu à
mudança e os sistemas restantes também se adequam à modificação. Tal fato é coerente
com o atual capitalismo globalizado, onde a competição é a ordem e, mais do que
nunca, a mudança é a única constante.
91
Um exemplo prático nesse sentido são as empresas de comunicação impressa, as
quais estão se adaptando aos desenvolvimentos permitidos graças aos avanços na área
de tecnologia da informação e comunicação. Agora, com a mídia baseada na internet e
em eletrônico móveis, é possível alcançar um volume enorme de consumidores. Para
acompanhar as novas tecnologias usadas pelos clientes e, também, em um esforço para
redução de custos com papel, as empresas de comunicação dos diversos países buscam
diferentes serviços de mídia para conquistar esse mercado (CHOI et al., 2001).
Dessa forma, é importante destacar que os atores do SBI, bem como o SBI como
um todo, devem ser capazes de se adaptar às modificações que ocorrem no ambiente em
que se inserem, de modo a se manterem no mercado competitivo.
Nas últimas décadas tem-se elevado a preocupação quanto ao desenvolvimento
sustentável das nações e, consequentemente, busca-se aplicar inovações nos âmbitos
social e ambiental. Assim, ao avaliarmos que os agentes do SBI devem estar adaptando-
se às modificações no ambiente, é relevante que se busque medir a aplicação das
inovações nas esferas do desenvolvimento sustentável.
No relatório do Global Innovation Index, inclusive, são considerados indicadores
relacionados a fatores ambientais, mas os mesmos são voltados à medição da eficiência
energética (PIB por unidade de energia utilizada, performance ambiental, e número de
certificados ambientais da ISO 14001). Não foram encontradas, entretanto, métricas que
trouxessem à luz o esforço das nações para gerar inovações que tragam benefícios
ambientais e/ ou sociais. O Plano Brasil Maior traz como uma de suas macro metas a
produção mais limpa de energia (reduzir o consumo de energia por unidade de PIB
industrial). Mas um indicador que sinaliza diretamente o esforço de desenvolver
inovações para resolução de problemas sociais e/ ou ambientais também não são
considerados.
A OCDE apresenta alguns rankings quanto aos países que mais registram
patentes sob o Patent Cooperation Treaty (PCT) com “importância verde”. Em um
relatório que avalia 40 países no período de 2009 a 2011, o Brasil é responsável por 17
patentes, enquanto os Estados Unidos são responsáveis por 693, a Alemanha por 348 e
o Japão por 787. Desde 2012, o INPI vem implantando um processo acelerado para o
92
exame de pedidos de patente direcionados a tecnologias verdes, seguindo a tendência de
outros escritórios de patentes, os quais iniciaram tal esforço em 2009 (escritórios
nacionais do Japão, Israel, Coréia do Sul, Reino Unido, Estados Unidos, Austrália e
Canadá).
Portanto, as autoras consideram que se deve dar mais destaque às inovações
direcionadas às esferas social e ambiental, tanto no sentido de ações que estimulem
essas aplicações, como na consideração de indicadores sobre o tema nos relatórios
internacionais que medem a inovação, como o Global Innovation Index, e nas metas das
políticas brasileiras.
4.6. VISÃO IRREGULAR
Tal característica pode ser reconhecida no SBI na medida em que percebemos
que não há um ótimo global para o sistema diante da simples soma dos ótimos locais
para cada um dos agentes do mesmo. Isso acontece pelo fato de haver uma necessidade
de intensa integração entre os atores, os quais devem alinhar constantemente quais os
objetivos e tarefas de cada um.
Cada ator do sistema possui seus próprios objetivos e metas a serem alcançadas,
não necessariamente voltadas ao ótimo global, que, no caso do SBI, seria a produção de
inovações. Para que os resultados de inovação sejam otimizados é necessário, por
exemplo, a construção de instrumentos de coordenação entre os atores que interagem
nas atividades de inovação, de modo a alinhar quais as necessidades globais a serem
alcançadas e resultados finais a serem atingidos.
Essa interação constante é ainda mais importante no ambiente de inovação, o
qual está sujeito às constantes mudanças. Ou seja, a comunicação estreita entre os atores
aumenta a capacidade de adequação do sistema às modificações para que os agentes
atuem de modo a alcançar o novo ótimo global.
A difícil obtenção de um ótimo universal e atemporal, com a intensa mudança do
sistema, dos sistemas presentes no seu ambiente e com a co-evolução do ambiente e de
todos os sistemas faz com que não haja um indicador global que possa ser usado como
93
meta atemporal para o governo. A tradução do ponto de desempenho ótimo no sistema
em indicadores é de difícil obtenção, já que diante de perspectivas irregulares há uma
série de possibilidades e estados que podem resultar em ótimos que não
necessariamente somam o ótimo global.
Dessa forma, um entendimento do estado atual e a compreensão abrangente do
conhecimento corrente são necessários para que se descubra e conheça os pontos que
devem ser colocados como metas do sistema. Também, a pesquisa e estudo sobre as
possibilidades do futuro também se tornam necessárias, já que o ótimo global agora não
será atemporal, e em um ambiente que constante mudança seu schema será alterado,
bem como seus agentes, e novas conjunturas com novos pontos de desempenho ótimo
serão gerados.
Com isso, por mais que índices complexos sejam calculados de forma a retratar a
realidade dos sistemas de inovação, por meio da percepção de sistemas complexos
adaptativos chega-se a conclusão que se devem usar estes índices como parâmetros,
contudo é importante compreender suas limitações ao utilizá-los como metas. Na atual
conjuntura, os índices apresentados nesse estudo podem ser parâmetros a serem
alcançados pelo país, porém em um ambiente dinâmico, esses ótimos também serão
dinâmicos.
Por fim, cabe ressaltar que a análise de indicadores é essencial para a avaliação
de desempenho do Brasil e que indicadores devem ser utilizados para estabelecimento
de metas de modo a atingirmos melhores desempenhos e melhor fitness do nosso
sistema de inovação, contudo devemos utilizar metas entendendo a realidade na qual o
sistema está inserido e sob a percepção de que tal realidade é dinâmica, o que influencia
os valores das metas e as metas em si.
Nesse sentido, as recentes políticas industriais brasileiras, abordadas no capítulo
anterior: a PITCE, que colocou a questão da inovação com uma conotação mais
sistemática, com estímulo principalmente à interação entre o setor produtivo e
acadêmico, contudo não utilizou indicadores para avaliação do desempenho do Brasil
em inovação; o PDP, com o estabelecimento de condições para a concessão de diversos
incentivos fiscais; o Plano Brasil Maior, com a inovação e adensamento produtivo para
94
obter aumento da produtividade do trabalho. O primeiro plano a realizar uma análise de
indicadores de modo a estudar o desempenho do sistema de inovação do país foi o PDP,
sendo esta uma tendência que segue até hoje, com utilização de indicadores de
desempenho básico. A principal herança de uma perspectiva de sistemas complexos
adaptativos no contexto de visão irregular é que, para que os agentes e o sistema possua
uma resposta rápida a mudanças no ambiente é necessário que seus componentes
estejam em forma, e é indiscutível que metas devam ser traçadas para que inciativas
sejam realizadas de modo a alcançar essas metas, contudo a visão irregular nos leva a
discussão de que esta meta deve ser realizada a retratar o estado atual da melhor forma
possível e que deve ser dinâmica, bem como o sistema que ela tenta representar.
4.7. QUASI-EQUILIBRIUM
O SBI e seu ambiente têm meios de interferência mútua: o SBI influencia o
ambiente e vice-versa, como já explicitado quando falamos da característica de
Dinamismo (Tópico 4.5). O SBI está em um estado de quasi-equilibrium na medida em
que reage às variações do ambiente apesar de não modificar radicalmente sua estrutura
como um todo. Há, entretanto, mudanças de longo alcance no SBI a partir de mudanças
no ambiente, mas, o SBI, após adaptar-se à mudança, adquire um novo estado de quasi-
equilibrium, retomando a dinâmica inicial.
Podemos verificar esse comportamento quando observamos o processo de
formação histórica do SBI no Capítulo 3. Com a postura protecionista de diversas
nações na década de 1920 – 30, o Estado brasileiro passou a elaborar políticas pró-
industrialização, os empresários passaram a dedicar-se às atividades industriais em
detrimento das atividades agrícolas tradicionais, os consumidores passaram a adquirir
produtos nacionais, e as universidades e institutos de pesquisa interiorizaram a
necessidade da formação de profissionais para esse novo mercado e para a criação de
inovações. Estabeleceu-se uma nova estrutura dinâmica em um novo ponto de quasi-
equilibrium.
Ao longo dos relatórios do Global Innovation Index dos últimos anos, o Brasil
teve índices 36,29 (2014); 36,33 (2013); 36,6 (2012); 37,75 (2011). O que nos leva a
considerar que há um estado de quasi-equilibrium do Brasil quanto aos seus resultados
95
de inovação. Em outras palavras, o SBI encontra-se estruturado de certa forma que a
relação esforço/resultado mantém-se relativamente em equilíbrio apesar de algumas
variações no índice final, e algumas variações até grandes quando analisamos alguns
indicadores isoladamente. Ainda, podemos avaliar que apesar das grandes modificações
sofridas pelo Brasil nos últimos anos, os resultados de inovação apresentados não
refletiram na mesma medida esses esforços. Tal aparente paradoxo nos conduz a
considerar que há áreas do SBI a serem tratadas pelo Estado no sentido de impulsionar a
atividade de inovação no país. A dificuldade está em identificar quais são esses aspectos
a terem atenção do poder público, uma vez que as ações até aqui empreendidas não
retiraram o Brasil da sua posição de quasi-equilibrium.
4.8. MUDANÇAS NÃO LINEARES
Uma vez que cada agente possui sua atuação no sistema, mas também como
atores independentes, possuem seus próprios objetivos, e, ainda, ocorrem diversas
integrações entre os diferentes atores, não há como garantir que uma alteração de
determinada magnitude em um dos fatores do sistema gerará um resultado em uma
magnitude linearmente relacionada à mudança no input. Isso caracteriza um
comportamento não linear.
Isso faz sentido quando pensamos, por exemplo, em um financiamento de uma
pesquisa básica em um determinado instituto de pesquisa. Tal financiamento não
necessariamente será transformado em uma inovação e, portanto, não gerando retornos
financeiros para a instituição e para o financiador. No entanto, pode gerar conhecimento
que serão difundidos ao longo do instituto e pode posteriormente gerar outras
inovações. As inter-relações do sistema não nos permite prever quais serão os resultados
nem prever se haverão resultados.
Ainda podemos entender que, como o SBI é composto por outros subsistemas,
por exemplo, sistemas estaduais de inovação, e esses se sobrepõem, os inputs de um
ator de determinado sistema estadual, pode impactar as atividades de outros sistemas
estaduais. Além disso, como os atores estão conectados como que em uma rede, ou seja,
há interpelações em todos os sentidos, não apenas seguindo uma cadeia/ sequência, as
reações acontecem em paralelo ao longo do sistema, podendo seguir, em determinada
área grandes impactos, e, em outras áreas, impacto algum.
96
A percepção de tal característica no SBI é importante para os diversos atores do
sistema na medida em que deixa claro a não possibilidade de prever as reações do
sistema aos estímulos feitos por esses atores. Em conjunto com o exposto até aqui, deve
haver então um equilíbrio entre os controles e o nível de autonomia dedicada aos
agentes. Ou seja, ao mesmo tempo em que não devem ser descartados os controles de
qualidade das inovações, ou controles para a produtividade dos laboratórios, é
importante permitir que haja “espontaneidade” nas atividades das diversas partes
envolvidas, de modo a possibilitar a adequação do sistema às condições do ambiente e
do próprio sistema.
Mudanças que fazem com que o sistema complexo adaptativo reaja de forma
não-linear e tenha um novo comportamento que fuja do seu quasi-equilibrium em geral
são mudanças que afastam o sistema demasiadamente do seu estado de quasi-
equilibrium. À medida que os agentes mantêm o desempenho do sistema e utilizam
ferramentas de controle sobre ele, eles reduzem a dimensionalidade do sistema e fazem
com que mudanças drásticas ocorram com menor proporção, por consequência fazendo
com que haja uma redução da probabilidade que o sistema saia do seu nível de quasi-
equilibrium.
Por meio do aumento de controles, os agentes possuem menor grau de liberdade
e o sistema funciona de forma mais suave e com menor variância. Os controles
impostos pelas instituições podem ser observados, como por exemplo o ambiente
regulatório que o país possui. Ou seja, um país que possui controles bem estabelecidos,
reconhecidos como de qualidade e respeitados será capaz de desenvolver um ambiente
de inovação no qual haverá estabilidade e os resultados serão menos desproporcionais
em relação aos estímulos.
Para realização da análise do Brasil neste aspecto, o sub-pilar de ambiente
regulatório do Global Innovation Index será utilizado. Neste pilar, o ambiente
regulatório é estudado através de indicadores de “qualidade regulatória”, que captura a
percepção da sociedade quanto a capacidade do governo de criar regulamentos que
levam ao desenvolvimento do setor privado; “legislação”, que mede a percepção da
sociedade de que as leis são seguidas e que há confiança que contratos, regras,
97
julgamentos e na polícia; e “custo de demissões por redundância”, que indica o custo
em salários mínimos de demissão de uma pessoa pelo fato de seu trabalho se tornar
redundante. Na tabela abaixo, pode-se observar o resultado do Brasil.
Tabela 6: Resultados brasileiros para aspectos relacionados à Não-Linearidade
Fonte: Global Innovation Index 2013
INDICADOR VALOR PARA BRASIL
(de 0 a 100 – quanto maior melhor)
Qualidade Regulatória 53,9 (68° de 142)
Legislação 47,6 (60° de 142)
Custo de Redundância 15,4 (72º de 142)
Facilidade de iniciar um negócio 53,0 (138° de 142)
Facilidade de resolver insolvência 17,7 (125° de 142)
Facilidade em pagar impostos 39,1 (132° de 142)
O Brasil, apesar de apresentar resultados bons quanto ao ambiente regulatório
em comparação com os outros países analisados, precisa desenvolver controles e regras
que sejam eficientes em termos de criar um ambiente econômico dinâmico, o que, como
podemos perceber pelos três últimos indicadores, não ocorre na prática. A perspectiva
do sistema de inovação brasileiro como um sistema complexo adaptativo agrega para a
análise do SBI de modo a apontar como a melhor regulação da economia e do contexto
social irá fazer com que a amplitude de resultados aos estímulos dados seja prejudicada
por consequência da redução da dimensionalidade do sistema. Contudo, deve-se fazer
uma ressalva que por mais que os controles sejam importantes para que haja a redução
dos graus de liberdade do sistema, deve-se haver autonomia o bastante para que sejam
possíveis resultados criativos por parte do sistema de inovação. Ou seja, deve-se regular
o sistema o bastante para que ele mantenha um patamar de quasi-equilibrium, mas não o
bastante para tolhê-lo. O estabelecimento de excessiva burocracia no ambiente de
inovação dificulta a realização de inovações por parte das instituições. As regulações e
os controles devem ser eficientes, mantendo-se um equilíbrio entre controle e autonomia
e entre previsibilidade e criatividade.
Vale ressaltar que essa conclusão nos remete ao que já foi discutido
anteriormente quanto ao schema individual dos atores. O arcabouço regulatório não
98
contempla que cada ator do sistema possui seu próprio schema, e acaba por basear-se na
ideia ineficaz de que os agentes do sistema devem se adequar às leis e normas
elaboradas.
4.9. FUTURO NÃO ALEATÓRIO
No SBI, apesar de não haver estudiosos que consigam determinar com exatidão
quais os resultados que serão observados diante de alterações nos inputs, como
discutimos no item anterior, é possível identificar padrões de reação em relação às
mudanças nas entradas. Em outras palavras, apesar de não ser possível determinar qual
o futuro exato, tal futuro não será aleatório, uma vez que o SBI possui padrões de
comportamento.
Vimos no Capítulo 2 diversas teorias em relação ao processo de inovação e ao
processo de difusão da inovação. Tais teorias são baseadas em arquétipos que são
observados nos sistemas de inovação dos diversos países. Assim, podemos dizer que o
SBI também segue condutas arquetípicas. Como exemplos teóricos, podemos retomar
os modelos de difusão da inovação. Tanto o modelo epidemiológico (no qual a inovação
expande-se de maneira rápida pelas empresas em um primeiro momento até que atinge
um ponto de inflexão, quando seu ritmo de penetração é reduzido até alcançar um limiar
máximo, portanto a característica chave do modelo é a proximidade das empresas),
como o modelo probit (onde, a probabilidade de uma dada empresa adotar uma dada
inovação é tanto maior quanto maior for a dimensão dessa empresa, portanto a
característica chave do modelo é a dimensão das empresas), como os modelos correntes
(que consideram diversos fatores: proximidade e dimensão das empresas, características
das inovação, quantidade e qualidade dos fluxos de informação entre empresas etc), nos
traz certa previsibilidade quanto a maneira com que uma inovação irá ser difundida. Por
mais que não possamos determinar com precisão quando e quais empresas, por exemplo
irão aderir certa inovação, é possível ter uma ideia de quais aquelas que absorverão a
nova tecnologia.
Um exemplo geral desse tipo de comportamento para sistemas complexos
adaptativos são os ciclos econômicos. Os ciclos econômicos são padrões de
comportamento dos sistemas econômicos dos diversos países. Os níveis de produção
99
oscilam ao longo do tempo, alternando períodos de crescimento com períodos de
relativa estagnação ou declínio. Por mais que haja alterações drásticas nos sistemas
econômicos ao longo do tempo, no longo prazo, o sistema retoma o comportamento dos
ciclos econômicos. Faz sentido supor que o SBI, por estar inserido no sistema
econômico do Brasil e estar fortemente interligado a esse, uma vez que possuem uma
dinâmica interdependente (podemos dizer, inclusive, que o SBI é subsistema do sistema
econômico brasileiro), possui ciclos no longo prazo.
Ainda, BACK (1996 apud CHOI, 2001) observa que, em uma ampla gama de
tipos de sistemas, a frequência com que eventos de certa magnitude ocorrem é inversa à
sua potência. Com isso, podemos considerar que tal fato é verificado também nos
sistemas de inovação como o SBI, ou seja, há um padrão quanto às perturbações que são
sofridas pelo sistema.
Para o SBI, é interessante que tal característica seja reconhecida e haja um
esforço no sentido de identificar esses padrões de comportamento de modo a
complementar a capacidade de previsão dos efeitos de certos eventos no sistema.
Existem hoje muitas técnicas estatísticas que podem ser aplicadas ao tema e permitir a
determinação dos tipos de padrões de comportamento no longo prazo subjacentes ao
SBI.
Um padrão de comportamento identificado nos sistemas de inovação é o de
estágios de desenvolvimento dos países quanto à suas atividades de inovação
identificado pelo World Global Index 2013. Durante as pesquisas os autores foram
capazes de perceber que, em geral, os países passam por quatro estágios de
desenvolvimento de inovações: o primeiro, no qual um nível mínimo de todas as
entradas deve ser atingido para que o processo de inovação se desenvolva de forma
eficiente em relação aos recursos despendidos; no segundo estágio, melhoras marginais
podem ser vistas nas instituições, como no ensino superior, e também há uma maior
integração com o mercado, e uma maior sofisticação do mercado; no terceiro estágio,
todos os inputs do ambiente melhoram com a maior integração entre todos os
seguimentos da sociedade na economia, há maior produtividade e aumento dos salários,
desenvolvimento das cidades, regressão da corrupção e outros; no último estágio, os
líderes em inovação estabilizam seus níveis de outputs e de inputs em um nível alto,
100
limitado pela estrutura demográfica ou tamanho do mercado (e não por um plano
estratégico deficiente ou por uma política falha). A figura abaixo resume esse padrão de
desenvolvimento. No capítulo 3.2 fomos capazes de identificar em qual estágio o Brasil
se encontra e entender como seus indicadores estão em relação aos níveis necessários
para evolução em realização de inovações.
Figura 13: Estágios de Desenvolvimento de Inovação
Fonte: Global Innovation Index, 2013; Elaboração Própria
Ou seja, por mais que não haja capacidade de previsão do futuro quanto ao
desenvolvimento de inovações, a visão do SBI como um sistema complexo adaptativo
nos traz a perspectiva de que no longo prazo poder-se-á perceber como o Brasil irá
evoluir quanto à produção de inovações. Desta forma, o governo pode prever quais os
estágios de inovação e os ciclos que irão ocorrer durante o desenvolvimento do país
como gerador de inovações, podendo entender quais políticas serão necessárias e como
o país irá reagir com o tempo.
No tópico 3.2, por meio da análise de todos os pilares de inovação, pudemos
concluir que o Brasil encontra-se no primeiro estágio de desenvolvimento, ainda sendo
defectivo no desempenho de muitos indicadores. Ou seja, para que o país feche este
ciclo de desenvolvimento e atinja um estágio superior a esse, análises podem ser feitas
quanto ao próximo estágio a ser atingido e quanto à quais os caminhos a serem
Atinge nível mínimo dos
Recursos
Melhoras nas Instituições
Melhora geral com a
integração do mercado
Estabilidade em um alto
nível
101
percorridos para tal de modo que as iniciativas a serem realizadas elevem o desempenho
dos indicadores e os mesmos atinjam o nível necessário para que o Brasil tenha um
ambiente mais propenso ao desenvolvimento de inovações. Mesmo que o efeito dessas
inciativas isoladas ou o comportamento do SBI no curto prazo não possam ser previstos,
pode-se ver que seu desenvolver não se dará de forma aleatória.
102
5. CONCLUSÃO
O presente projeto de graduação objetivou verificar se a abordagem do Sistema
Brasileiro de Inovação por uma perspectiva diferente nos traria à luz aspectos referentes
às politicas de inovação e que não tivessem sido apontados ou tivessem sido pouco
abordados nos materiais lidos pelas autoras.
Para tal, foi realizada uma revisão da literatura quanto aos temas de inovação e
de Sistemas Complexos Adaptativos, bem como uma análise da evolução da prática da
inovação e das ações de estímulo à mesma no Brasil. Tais revisões foram consideradas
suficientes para a consecução do objetivo geral aqui proposto.
Verificamos que o país iniciou a formatação de um Sistema Nacional de
Inovação com bastante defasagem em relação aos países atualmente desenvolvidos, por
conta de sua condição colonial. A fim de reduzir tal gap, o Brasil desenvolveu, nos
últimos anos, diversos instrumentos e estratégias para o desenvolvimento científico e
tecnológico. Entretanto, o país ainda não possui um Sistema Nacional de Inovação
efetivo.
Bem como apontado por SENNES (2008), o arcabouço legal no Brasil no campo
propriedade intelectual é bastante completo e confiável, colocando o país entre aqueles
com melhor regulação no setor. Porém, a existência desse alto padrão regulatório não
garantiu a eficácia das atividades de propriedade intelectual no país, com falhas no
cumprimento integral das leis relacionadas. E como já mencionado no capítulo 3, em
2012, apenas 787 empresas foram habilitadas a usufruir dos benefícios fiscais da Lei do
Bem (dentre as 1.042 empresas que enviaram formulário). Apesar de esse número
representar um aumento de 700% desde 2006, quando da criação da lei, não podemos
afirmar que é um número expressivo. Podemos indicar como possíveis motivos: não
clareza da lei (dificuldades no enquadramento dos dispêndios em P&D, procedimentos
confusos para a requisição das isenções etc) o que acaba exigindo que as empresas
utilizem consultorias para auxiliá-las nesse processo; desconhecimento dos benefícios
da lei; estima-se que, no Brasil, existam menos de duzentas mil empresas que adotam o
lucro real e mais de um milhão que optam pelo lucro presumido, enquanto a lei
beneficia apenas aquelas com lucro real. Da mesma maneira, a Lei de Inovação não teve
103
alcance expressivo (MEMÓRIA, 2012). Nesse mesmo sentido, a FINEP carece de
monitoramento dos projetos beneficiados (inclusive para os sem reembolso), com vistas
a assegurar a aplicação dos recursos nos fins previstos (MORAIS, 2006).
Tudo isso nos leva a concluir que as ferramentas do Estado brasileiro de
incentivo à atividade inovadora não são eficazes. É inegável que ainda há enormes
avanços a serem conquistados e o papel do Estado é destacado. Observando o
desempenho do país nos pilares do Global Index, estamos mal colocados na sua grande
maioria, não apenas quando consideramos indicadores diretamente relacionados à
inovação. Isso, sob o entendimento de que a inovação é resultado da interação de
diversos fatores, nos leva a concluir que o alcance das iniciativas públicas devem
abranger um maior espectro de aspectos bem como atuar de modo mais eficiente
naqueles que já considera. Não obstante, deve ainda haver uma reforma que considere
as os objetivos das empresas enquanto participantes de um mercado competitivo.
Ainda que as autoras apenas dedicaram-se ao tema da inovação para o presente
trabalho e por um período de tempo reduzido, ao identificar as características dos SCA
no SBI, foi possível apontar diversos aspectos interessantes: necessidade de o Estado
atuar com maior assertividade nas questões éticas no âmbito público e privado; a
importância da velocidade de respostas por parte das empresas para a eficiência do SBI;
a utilidade do acesso aos meios de comunicação formais e informais para o
estabelecimento de conexões úteis á atividade inovadora; o valor do direcionamento das
empresas em relação aos seus clientes; a adaptação dos indicadores de inovação usados
pela esfera pública para a realidade dinâmica do SBI; a existência de entraves à
inovação não sendo tratados pelo poder público; a necessidade de maior equilíbrio entre
os controles do Estado e a autonomia dada às empresas; e a possibilidade do Estado usar
modelos como o do Global Index de Estágios de Desenvolvimento de Inovações para
suas políticas de inovação.
Por mais que os pontos levantados acima não representem de fato grandes
rupturas no âmbito da inovação, não há como negar que a análise do SBI a partir de uma
perspectiva diferente trouxe reflexões interessantes. Tal aplicação, podendo ser feita
com outros modelos teóricos de outros tipos de sistemas e por profissionais ligados às
104
atividades inovadores, tem potencial, portanto, de trazer reais benefícios às ações de
estímulo à inovação no Brasil.
Assim, as autoras consideram que o objetivo geral foi alcançado: verificamos
que é possível identificar novos pontos de alavancagem do Sistema Brasileiro de
Inovação a partir de sua análise como um Sistema Complexo Adaptativo.
Para trabalhos futuros, recomenda-se primeiramente, uma abordagem de estudos
de caso, conduzidos de forma a verificar empiricamente evidências que o SBI possui a
configuração de um Sistema Complexo Adaptativo. Estudos de caso podem, por
exemplo, identificar padrões de emergência de inovações no sistema, evidenciando
como ocorre o processo de geração de uma inovação. Por meio da demonstração
empírica que o sistema de fato apresenta o comportamento de um SCA, maior
profundidade de dados sobre os padrões e comportamentos poderão ser usados como
direcionadores de ações estratégicas.
Estes estudos serão fundamentais de modo a proporcionar insumos para a
tomada de decisão diante do paradoxo controle-autonomia, no qual o Estado e os
agentes que compõe este sistema obterão ferramentas e conhecimento para interpretar a
melhor forma de agir. Desta forma, uma análise fundamentada sobre o trade-off entre
controle e autonomia, de modo a entender até que ponto a criatividade do sistema é
comprometida poderá ser realizada. Outra abordagem de estudo possível dentro dos
estudos de caso seria com o foco de identificar ciclos do sistema, procurando entender
as características recorrentes desses ciclos e como o sistema reage a mudanças na
configuração de seus agentes e ambiente.
Estas possíveis abordagens futuras de estudos de caso seriam de alta importância
no desenvolvimento de políticas de incentivo a inovação e de acompanhamento destas
políticas, já que através de estudos que esclareçam a natureza do sistema de inovação
brasileiro, poder-se-á desenvolver metas que sejam apropriadas e que de fato revelem o
ponto ótimo deste sistema. Também é essencial a realização de estudos regulares que
apontem tendências para o futuro, para que estas metas estejam sempre coerentes com a
realidade do sistema atual e que reflitam as co-evoluções deste sistema.
105
Estudos que evidenciem padrões de mudanças ambientais que foram capazes de
gerar reações catastróficas também serão benéficos para o campo de estudo. Através
deles, poder-se-á entender historicamente como mudanças ambientais de diversas
magnitudes levaram o sistema a mudanças não-lineares, consequentemente entendendo
a sensibilidade a fatores econômicos e sociais brasileiros.
Outra abordagem de estudo sugerida trataria a influência dos agentes diante de
situações catastróficas e até onde os seus comportamentos são capazes de influenciar e
mudar o sistema, de modo a torná-lo menos sensível a mudanças ambientais. Desta
forma, aprofundando o conhecimento sobre as atividades catastróficas, o
comportamento dos agentes diante delas e das performances consequentes deste
comportamento. Consequentemente, poderemos entender como os agentes brasileiros
podem intervir no sistema e até que ponto sua intervenção será capaz de gerar o
resultado desejável.
Por fim, este estudo é apenas um primeiro passo para a reflexão sobre o Sistema
Brasileiro de Inovação diante da Teoria da Complexidade, cujas contribuições
empreendidas em outras áreas do conhecimento devem ser replicadas nesse sistema, o
qual tem elevado potencial de gerar imensas conquistas ao país.
106
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AGÊNCIA BRASILEIRA DE DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL (ABDI), <
http://www.abdi.com.br/Paginas/sobre_abdi.aspx > Acessado em 01 de Agosto de 2014.
ALMEIDA, C. A. T., 2014, “Breve Histórico da Propriedade Industrial no Mundo e no
Brasil”, Associação Brasileira dos Agentes da Propriedade Industrial – ABAPI,
Março de 2014.
ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO DAS
EMPRESAS INOVADORAS (ANPEI), “Mapa do Sistema Brasileiro de Inovação”,
2014.
BRASIL, Lei n° 10.973, de 2 de dezembro de 2004. Dispõe sobre incentivos à inovação
e à pesquisa científica e tecnológica no ambiente produtivo e dá outras providências.
Lex: Diário Oficial da União de 03 de Dezembro de 2004, p. 2.
BRASIL, Lei n° 11.196, de 21 de novembro de 2005. Institui o Regime Especial de
Tributação para a Plataforma de Exportação de Serviços de Tecnologia da Informação –
REPES, o Regime Especial de Aquisição de Bens de Capital para Empresas
Exportadoras – RECAP e o Programa de Inclusão Digital, e dispõe sobre incentivos
fiscais para a inovação tecnológica. Lex: Diário Oficial da União de 22 de Novembro de
2005, p. 1.
CASTRO, A. C., CARVALHO, F. J. C. de, 2008, “Progresso Técnico e Economia”,
Revista USP, n. 76, pp. 26 – 33, Dezembro – Fevereiro de 2007 – 2008.
CAVALCANTE, L. R., DE NEGRI, F. “Sistema de Inovação e Infraestrutura de
Pesquisa: Considerações sobre o Caso Brasileiro”, Radar IPEA – Tecnologia,
Produção e Comércio Exterior, n. 24, pp. 7 – 18, Fevereiro de 2013.
CAVALCANTI, M., PEREIRA, A., 2013, “Estratégias de Inovação para o Brasil: Por
que o Brasil não inova?”. XXV Fórum Nacional – O Brasil de Amanhã: Transformar
Crise em Oportunidade, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BR, 13 – 16 de Maio de 2013.
107
CENTRO DE GESTÃO E ESTUDOS ESTRATÉGICOS (CGEE), 2014, <
http://www.cgee.org.br/sobre/finalidade.php > Acessado em 01 de Agosto de 2014.
CENTRO DE GESTÃO E ESTUDOS ESTRATÉGICOS (CGEE), “Quadro de Atores
Selecionados no Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia & Inovação”, 2010.
CHAN, S., “Complex Adaptive Systems”, Research Seminar in Engineering Systems
- Massachusetts Institute of Technology, Lecturer: David A. Mindell, 2001.
CHOI, T. Y., DOOLEY, K. J., RUNGTUSANATHAM, M., 2001, “Supply Networks
and Complex Adaptive Systems: Control versus Emergence”, Journal of Operations
Management, n. 19, pp. 351 – 366.
CORNELL UNIVERSITY, INSEAD, WIPO, 2013, “The Global Innovation Index
2013: The Local Dynamics of Innovation”, Geneva, Ithaca, and Fontainebleau.
FERRAZ, M. B., “Retomando o Debate: A Nova Política Industrial do Governo Lula”,
Planejamento e Políticas Públicas, n. 32, pp. 227 – 264.
FIORIN, M. M. B., MELLO, C. M. de, MACHADO, H. V., 2010, “Empreendedorismo
e Inovação: Análise dos Índices de Inovação dos Empreendimentos Brasileiros com
Base nos Relatório do GEM de 2006, 2007 e 2008”, Brazilian Journal of
Management – Revista de Administração da UFSM, v. 3, n. 3, pp. 411 – 423,
Setembro – Dezembro de 2010.
FONSECA, R., 2001, “Inovação Tecnológica e o Papel do Governo”, Parcerias
Estratégicas, n. 13, pp. 64 – 79, Dezembro de 2001.
GODINHO, M. M., 2003. Inovação e Difusão da Inovação: Conceitos e Perspectivas
Fundamentais. In: RODRIGUES, M. J., NEVES, A., GODINHO, M. M.. (Org.). Para
uma Política de Inovação em Portugal. Lisboa, Portugal. Publicações Dom Quixote,
2003.
108
GOMES, F. B., 2014, “200 Anos da Vinda da Família Real ao Brasil: Um Brinde à
Propriedade Industrial”, Associação Brasileira dos Agentes da Propriedade
Industrial – ABAPI, Março de 2014.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE), 2008,
Pesquisa Industrial – Inovação Tecnológica (PINTEC), 2008
INSTITUTO DE ESTUDOS PARA O DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL (IEDI),
2014, “Tecnologia – O Estado e as Inovações Tecnológicas Empresariais”, Análise
IEDI, Janeiro de 2014.
KELLY, K., 1994, “Out of Control – The New Biology of Machines, Social Systems
and the Economic World”. EUA, Massachusetts, Addison-Wesley.
LOPES, D. P. T., BARBOSA, A. C. Q., 2008, “Inovação: Conceitos, Metodologias e
Aplicabilidade. Articulando um Construto à Formulação de Políticas Públicas – Uma
Reflexão Sobre a Lei de Inovação de Minas Gerais”. XIII Seminário sobre a Economia
Mineira, Diamantina, Minas Gerais, BR, 26 - 29 de Agosto de 2008.
MEMÓRIA, C. V., 2010, “Poucas empresas usam incentivos fiscais à inovação?”,
< http://www.consecti.org.br/artigos/artigo-poucas-empresas-usam-incentivos-fiscais-a-
inovacao/ > Acessado em 25 de Agosto de 2014.
MORAIS, J. M., 2008, “Uma Avaliação de Programas de Apoio Financeiro à Inovação
Tecnológica com Base nos Fundos Setoriais e na Lei de Inovação”, Políticas de
Incentivo à Inovação Tecnológica no Brasil (Capítulo 2).
NETO, A. I., LEITE, M. S., 2010, “A Abordagem Sistêmica na Pesquisa em
Engenharia de Produção”, Produção, v. 20, n. 1, pp. 1 – 14, Janeiro – Março de 2010.
NETO, M. A., APARECIDA, N., CORNÉLIO, G., WESENDONCK, A. R., 2013,
“Sistema Brasileiro de Inovação: Desafios e Estratégia de Superação”. XV Congresso
Latino-Iberoamericano de Gestão de Tecnologia – Novas Condições e Espaços para o
Desenvolvimento Científico, Tecnológico e Industrial e a Cooperação Internacional,
Porto, PT, 27 – 31 de Outubro de 2013.
109
NEUBERGER, D., MARIN, S. R., 2013, “A Problemática do Sistema Nacional de
Inovação Brasileiro”. 1° Seminário de Jovens Pesquisadores em Economia e
Desenvolvimento, Santa Maria, Rio Grande do Sul, BR, 17 – 18 de Outubro de 2013.
ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO
ECONOMICO. Manual de Oslo – Proposta de Diretrizes para Coleta e Interpretação
de Dados sobre Inovação Tecnológica. 2ª edição. Tradução de Paulo Garchet. Brasília:
FINEP, 1997. 136 p.
ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO
ECONOMICO (OCDE). Manual de Oslo – Proposta de Diretrizes para Coleta e
Interpretação de Dados sobre Inovação Tecnológica. 3ª edição. Tradução de Paulo
Garchet. Brasília: FINEP, 2005. 133 p.
ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO
ECONOMICO (OCDE). Manual de Frascati – Metodologia proposta para
Levantamento sobre Pesquisa e Desenvolvimento Experimental. Tradução de Olivier
Isnard. Brasília: F-Iniciativas, 2013. 324 p.
SENNES, R., “Inovação no Brasil: Políticas Públicas e Estratégias Empresariais”, 2009,
Wilson Center, Junho de 2009.
SCHUMPETER, J. A. (1942). “Capitalismo, Socialismo e Democracia”. Trad. Por
Sérgio Góes de Paula. BR - Rio de Janeiro, Zahar Editores, 1984, 534 p.
SILVA, P. K. da, 2008, “A Evolução das Modernas Teorias do Crescimento
Econômico”, A Economia em Revista, v. 16, n. 1, pp. 31 – 42, Julho de 2008.
VARELLA, S. R. D., MEDEIROS, J. B. S. de, JUNIOR, M. T. da S., 2012, “O
Desenvolvimento da Teoria da Inovação Schumpeteriana”. XXXII Encontro Nacional de
Engenharia de Produção – Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As
Contribuições da Engenharia de Produção, Bento Gonçalves, Rio Grande do Sul, BR,
15 – 18 de Outubro de 2012.
110
VIEGAS, L. H. T, BOMTEMPO, J. V., 2011, “Uma Conceituação Estruturalista para
Inovação Radical”, DataGramaZero – Revista de Informação, v. 12, n. 6, artigo n° 2,
Dezembro de 2011.
WORLD ECONOMIC FORUM, 2013, “The Competitiveness Report”
111
ANEXO 1