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Jorge Antonio Yeverino Juárez, María Ángeles Montoro Sánchez 
El objetivo de este trabajo es evaluar y determinar los niveles de eficiencia y productividad entre las unidades académicas involucradas en la transferencia tecnológica de investigación científica entre 2012 y 2013. La investigación empírica se basa en la encuesta aplicada a 21 centros de investigación y educación superior en México. Se diseñaron dos modelos complementarios, un modelo de programación lineal de envolvimiento de datos (método DEA) y un modelo estocástico de frontera (método SFE). Los resultados obtenidos mediante métodos paramétricos y no paramétricos muestran una fuerte heterogeneidad inicial en las instituciones de educación superior y centros públicos de investigación que participan desde 2011 en estos procesos en México. En contraste con otros países más desarrollados, la productividad es limitada en factores como número e ingresos por licencias, número de notificaciones de invenciones, gasto en propiedad intelectual, y experiencia de las oficinas de transferencia tecnológica. Finalmente, se diseñó un modelo de datos de panel dinámico en una segunda muestra para evaluar la continuidad de los resultados preliminares para el período entre 2014 y 2016; los resultados muestran que el gasto público en I+D y el número de acuerdos academia-industria continúan incidiendo positivamente en la productividad de las entidades académicas.
The objective of this paper is to evaluate and determine the levels of efficiency and productivity among the academic units involved in the technological transference of scientific research between 2012 and 2013. The empirical research is based on the survey applied to 21 research centers –RCs– and higher education institutions –HEIs– in Mexico. Two complementary models were designed, a data envelopment analysis model (DEA method) and a stochastic boundary model (SFE method). The results obtained by parametric and non-parametric methods show a strong heterogeneity between the RCs and the HEIs that have participated since 2011 in processes linked to technology transfer in Mexico. In contrast to other more developed countries, productivity is limited in factors such as number of licenses and revenues through licensing, number of notifications for inventions and experience in years within technology transfer offices. Ultimately, to measure the continuity of our results, a balanced data dynamic panel model was estimated for the period 2014 to 2016; this model shows that the public expenditure and the number of academy-industry agreements positively influence on the productivity levels within the high educational institutions.
