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Vanessa-Mercedes Quiroga Arcieniegas
Uno de los aspectos relevantes al trabajar datos de innovación son sus múltiples definiciones, sin embargo, la OCDE en el Manual de Oslo estableció que una innovación sí y sólo sí era una innovación cuando esta pasaba por una validación de mercado. El propósito de este trabajo fue encontrar los determinantes que expliquen la innovación de algunas de las principales universidades del mundo, medida a través del licenciamiento de las patentes. Se realizó un modelo de regresión lineal múltiple que tuvo en cuenta las variables internas que afectan a las universidades. Se aplicó un muestreo no probabilístico por conveniencia utilizando como variables dependientes: el indicador de impacto comercial de las patentes y la tasa de éxito de las patentes publicados por el ranking de Reuters. En cuanto a las variables independientes, se utilizaron algunos de los indicadores del ranking Times Higher Education (THE). Los resultados de los modelos econométricos encontraron que los ingresos provenientes de la industria y el nivel de la investigación de las universidades afectan de manera significativa el éxito en el otorgamiento de las patentes y su impacto comercial en las universidades estudiadas. Concluyendo que, si las universidades quieren contribuir cada vez más a la innovación en los países donde operan desde la perspectiva de las patentes, es necesario que estrechen lazos de cooperación con la industria o sector productivo con el propósito de satisfacer cada vez más necesidades de la sociedad basada en conocimiento y desarrollo tecnológico.
One of the key challenges in working with innovation data lies in its multifaceted definitions. While the OECD's Oslo Manual defines innovation as requiring market validation, this study focuses on identifying determinants of innovation among leading global universities, measured by patent licensing. A multiple linear regression model was employed to analyze the impact of internal university variables. Data was collected through non-probabilistic convenience sampling, utilizing the commercial impact indicator of patents and the patent success rate (from the Reuters ranking) as dependent variables. Independent variables were drawn from the Times Higher Education (THE) ranking. Econometric model results revealed that income from industry and the level of university research significantly influence patent success and commercial impact. These findings suggest that universities seeking to enhance their contribution to innovation through patents must strengthen industry collaborations. This approach fosters stronger ties with the productive sector, enabling universities to better address societal needs through knowledge and technological advancements.
