Uma Análise do Impacto dos Fundos Setoriais sobre a Produtividade Acadêmica de Cientistas Universitários

Sérgio Kannebley JúniorDepto de Economia da FEARP/USP

Murilo Damião CaroloPPGE-FEARP/USP

Resumo

O artigo tem o objetivo de avaliar o impacto sobre a produtividade científica dos pesquisadores universitários envolvidos em projetos de pesquisa financiados pelos Fundos Setoriais. Foram reunidos dados sobre o desempenho de pesquisadores brasileiros, e suas relações com os Fundos Setoriais, para o período de 2000 a 2008, a partir das bases de dados da Plataforma Lattes do CNPq e da base de financiamento dos Fundos Setoriais, fornecida pelo MCT. As evidências obtidas demonstram um impacto geral positivo da interação Universidade - Fundos Setoriais sobre a produtividade científica dos pesquisadores pertencentes à amostra. O impacto global da política de financiamento de fundos setoriais deve ter levado a um aumento de 5,61% a 10,1% na produção acadêmica dos pesquisadores universitários no período considerado. Adicionalmente, a estimação do ciclo de vida dos pesquisadores brasileiros revelou que o pico da produção científica de um pesquisador ocorre em torno dos 52 anos de idade.

Palavras-chave: universidade, produtividade científica

Abstract

The article aims to assess the impact on the scientific productivity of academic researchers involved in research projects funded by the Sector Funds. We gathered data on the performance of Brazilian researchers, and their relationships with Sector Funds for the period 2000 to 2008, from databases Lattes CNPq and funding base of Sector Funds, provided by MCT. Evidence obtained shows an overall positive impact on the scientific productivity of researchers in the sample. The global impact of financing policy for Sector Funds must have led to an increase of 5.61% to 10.1% in the studies of academic researchers over the period. Additionally, the estimation of the life cycle of Brazilian researchers found that the peak of the scientific output of a researcher presenting at around 52 years old.

Key Words: university, scientific productivity

J.E.L. Code: I20 , O30

Área ANPEC: Economia Industrial e da Tecnologia

Uma Análise do Impacto dos Fundos Setoriais sobre a Produtividade Acadêmica de Cientistas Universitários

Introdução

A relação entre ciência e tecnologia e a interação entre academia e empresas são temas que vem recebendo crescente atenção tanto pelos economistas aplicados, como por parte formuladores de política econômica. A universidade transita para um modo de produção de conhecimento mais fortemente direcionado pela demanda, em que a interação entre empresa e universidade define novas formas de produção e transferência de conhecimento para o sistema produtivo, bem como alternativas formas de financiamento para a pesquisa acadêmica.

Considerando esse novo quadro a estrutura de políticas de inovação e os seus componentes institucionais, que dão suporte a essas políticas, foi recentemente aprimorada no Brasil. Como destacam De Negri et al. (2009) o conjunto de instituições, políticas e atores que compõe o sistema brasileiro de inovação é bastante amplo, envolve desde universidades, centros de pesquisa, empresas e instituições de regulação, até órgãos federais e estaduais. Entre as principais políticas do sistema brasileiro de inovação, ressalta-se a atuação dos Fundos Setoriais (FS), administrado pela Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP), também vinculada ao MCT (Ministério de Ciência e Tecnologia).

Segundo Pacheco (2007) os fundos setoriais foram elaborados na perspectiva de alterar de forma radical o panorama de financiamento do setor de C&T no Brasil, e de modificar o relacionamento do MCT e de suas Agências de Fomento (CNPq e FINEP) com os demais órgãos setoriais do Governo Federal. Dentro dessa mudança de perspectiva de alteração radical está a orientação de que os recursos destinados a esses fundos devem ser direcionados para o financiamento de programas de amparo à pesquisa científica e ao desenvolvimento tecnológico do setor produtivo, havendo, segundo Pereira (2005), uma “clara orientação para o desenvolvimento de processos e produtos com potencial de competitividade no mercado”.

Esse último aspecto ressaltado implica em uma alteração na orientação de pesquisa dos projetos financiados pelos FS, em que o desenvolvimento científico e tecnológico é demanda-direcionado, fazendo com que a pesquisa científica, básica e ou aplicada, financiada pela FS tenha que se adaptar a esse novo direcionamento. Isso leva à questão sobre os possíveis impactos que pesquisas demanda direcionadas tem sobre a produção científica.

Entretanto, sob o ponto de vista das universidades a interação com empresas na realização de projetos de pesquisa não é consensual. Se por um lado, para as universidades é crescente o interesse nessa interação na medida em que o setor privado oferece a oportunidade de nova fonte de recursos e aumento do prestígio institucional e do pesquisador, existem argumentos contrários a essa interação que ressaltam a existência de potenciais “efeitos negativos” da participação de universidades no desenvolvimento de tecnologias voltadas para comercialização. Uma das preocupações apontadas por essa forma de interação entre empresa e universidade, direcionada pelo financiamento dos FS, está relacionada pauta de pesquisa das universidades e o desvio da pesquisa básica em direção à pesquisa aplicada, introduzindo, de modo geral, um viés em direção a certas áreas e atividades mais aplicadas. Outra possibilidade é o docente dedicar-se mais a realização da pesquisa aplicada do que a condução de suas atividades tradicionais na instituição, incluindo a licenciatura. Caso essa pesquisa aplicada não tenha forte relação com o desenvolvimento científico da área deve diminuir sua probabilidade de publicação, impactando, conseqüentemente, sobre a produtividade científica do pesquisador.

Assim, é sob o ponto de vista da produtividade acadêmica que esse artigo se propõe a analisar o caso da interação das Universidades com os Fundos Setoriais. Ou seja, o artigo busca avaliar o impacto sobre a produtividade científica dos pesquisadores universitários envolvidos em projetos financiados pelos fundos setoriais, considerando a possibilidade de existência tanto de efeitos positivos, como negativos dessa interação. Nesse trabalho o conceito de

produtividade será considerado apenas do ponto de vista quantitativo, ficando para posteriores trabalhos o desenvolvimento de questões relacionadas a outros aspectos qualitativos da publicação acadêmica.

O objeto de análise se refere especificamente à produtividade acadêmica de docentes vinculados à universidades brasileiras, sendo a análise conduzida a partir de microdados para o período de 2000 a 2008. Para isso esse trabalho contará, além dessa seção introdutória, com uma seção de revisão da literatura teórica sobre os determinantes da produtividade acadêmica sob a ótica da interação empresa-universidade, uma segunda seção onde são apresentados os dados utilizados no trabalho, a terceira seção para apresentação da metodologia econométrica, seguida pela discussão dos resultados e, posteriormente, pelas considerações finais.

1. Interação Empresa-Universidade e Produtividade acadêmica: uma breve revisão da literatura

A recente discussão sobre produtividade acadêmica esta contextualizada em um ambiente de crescente restrição financeira das universidades. Segundo Mowery e Sampat (2005) as universidades em toda OECD tem sofrido de crescentes restrições financeiras desde os anos de 1970. Em face do lento crescimento do financiamento público as universidades, na OECD, tem se tornado mais agressivas e “empreendedoras” na disputa por novas fontes alternativas de financiamento, buscando uma maior aproximação com a indústria como forma de expandir seus recursos para pesquisa 1 2.

Segundo Mowery e Sampat (2005) as universidades, em vários graus, combinam funções de educação e pesquisa. Pelo lado da educação destaca-se seu papel como formadora de pessoal qualificado, com sua subseqüente contratação pelas empresas, gerando assim, um movimento de difusão do conhecimento científico gerado nas universidades por meio da atuação desses profissionais nas empresas privadas. Os “produtos” econômicos da pesquisa universitária seriam a informação científica e tecnológica, equipamentos e instrumentação, capital humano qualificado, redes de capacitações científicas e tecnológicas, além de protótipos para novos produtos e processos. Entretanto, na sua interação com as empresas, dentro do chamado sistema nacional de inovação, existem conflitos que se situam no plano das normas da pesquisa acadêmica e industrial. Essas diferenças não estariam apenas centradas na natureza básica, ou aplicada da pesquisa científica, mas muito mais fortemente relacionada ao valor atribuído pelos pesquisadores acadêmicos do reconhecimento e da prioridade na descoberta, bem como na cultura de conduta e disseminação dos resultados da pesquisa. Brito Cruz (2000) lembra que a complementaridade entre a pesquisa e o treinamento de estudantes altera a escala temporal de conclusão do projeto, o que do ponto de vista empresarial tem importância fundamental. Também destaca o conflito existente entre a necessidade de livre debate dos resultados da pesquisa na área acadêmica e de sigilo no campo empresarial, além da motivação menos desinteressada dos pesquisadores universitários. Essas diferenças nas normas acadêmicas e empresariais de pesquisa podem levar a pesquisadores que interagem com empresas terem distorcidos seus incentivos à publicação e disseminação dos seus resultados de pesquisa.

Uma primeira questão diz respeito ao problema de segredo, segundo Florida e Cohen (1999, apud Van Loy et. alii 2004), que diminui os incentivos à publicação dos resultados em razão do seu possível caráter confidencial para as empresas. Uma segunda questão seria o direcionamento das agendas de pesquisa dos pesquisadores, agora movidos por movidos por interesses financeiros. Essa possibilidade iria de encontro ao argumento de independência de pesquisa que deveria permear a pesquisa universitária, fazendo com que os acadêmicos contribuíssem livremente para a expansão da fronteira do conhecimento, movidos 1 Velloso (2000) destaca que um fenômeno de crescentes restrições financeiras também foi observado na América Latina desde os anos de 1980, em razão das políticas de cortes de gasto público e de ajustes estruturais, o que levou as universidades latino-americanas a buscarem fontes de recursos alternativas ao Estado.2 É importante observar que a idéia de que a interação empresa-universidade seria a solução para as restrições financeiras das universidades não encontra apoio incondicional. Brito Cruz (2000) argumenta que a favor do papel das universidades na formação de profissionais para as empresas, ao invés de agente promotor de inovações.

primordialmente pela sua curiosidade científica. Evidências relatadas por Van Looy et. alii (2004) indicam que o direcionamento de agenda ocorre no sentido da pesquisa mais aplicada, em detrimento da pesquisa básica, sem, contudo, ser possível concluir sobre a ordem de causalidade na relação empresa-universidade sobre esse direcionamento de pesquisa.

No entanto, em termos teóricos existem diversas possibilidades de impacto do licenciamento de tecnologia por parte das universidades sobre o esforço de pesquisa e a produtividade acadêmica. Thrusby et. al. (2005), em um arcabouço de análise baseado no ciclo de vida do pesquisador, demonstra que, havendo a possibilidade de licenciamento de tecnológica, o padrão de esforço tecnológico ao longo do ciclo de vida, bem como o tempo dedicado ao lazer são dependentes das possibilidades de complementaridade entre ciência aplicada e básica na geração do estoque de conhecimento. De modo similar aos resultados teóricos dos modelos de ciclos de vida, propostos por Diamond (1984 apud Stephan (1996)), Weiss e Lillard (1982 apud Stephan (1996)) e Levin e Stephan (1991), esses autores predizem que a produção científica, juntamente com o estoque de conhecimento e prestígio dos cientistas tende a atingir um pico, declinando posteriormente ao longo do ciclo de vida, sendo que esse padrão não se altera em razão da possibilidade de licenciamento 3.

Entretanto, Thursby et. al. (2005) demonstram que, considerando ou não um sistema de progressão de carreira, o licenciamento de tecnologia pode elevar a razão entre o esforço em pesquisa aplicada em relação ao esforço em pesquisa básica, havendo uma corresponde redução do tempo de lazer ao longo do ciclo de vida do pesquisador. As implicações sobre a produtividade acadêmica e sobre o estoque de conhecimento dependem, por conseguinte, da possibilidade do esforço em pesquisa aplicada, que gera licenciamento, contribuir, ou não, para o estoque de conhecimento. No caso em que a definição de pesquisa básica somente adiciona ao resultado da pesquisa e ao estoque de conhecimento, o licenciamento de tecnologias, por necessitar de pesquisa aplicada, desvia o pesquisador da pesquisa básica, levando à redução, ao longo do ciclo de vida, do estoque de conhecimento.

No caso mais favorável, em que a pesquisas aplicada e básica são complementares ao produto de pesquisa e à geração de tecnologias para licenciamento, e adicionam ao estoque de conhecimento, a um crescimento há como resultado geral que, tanto o produto em pesquisa, como o estoque de conhecimento ao longo do ciclo de vida dos pesquisadores são superiores. Isto ocorre já que esforço de pesquisa em termos gerais aumenta. Resultado semelhante ocorre no caso em que as pesquisas, aplicada e básica, deixam de ser complementares, e passam a ser substitutas. O que se altera sob essa hipótese é a razão entre o esforço de pesquisa aplicada e básica ao longo do ciclo de vida, que se eleva sob essa hipótese. Entretanto, o que decresce em todos os cenários e o tempo de lazer do pesquisador ao longo do ciclo de vida. Ou seja, o argumento de Thursby et. al. (2005) é que o fator relevante na relação entre licenciamento de tecnologia (motivação financeira privada) e produtividade científica é a forma como conceber o papel da pesquisa aplicada na criação do estoque de conhecimento do pesquisador. Se for contributiva ao estoque de conhecimento do pesquisador, então, independentemente do fato de ser complementar ou substituto ao esforço de pesquisa básica, terá efeitos positivos sobre a produtividade científica.

Van Looy e seus colaboradores (2004) em estudo sobre os docentes da Universidade Católica de Leuven, Bélgica, analisam o efeito da existência de projetos financiados pela indústria na academia. Ou seja, os pesquisadores buscam identificar se a interação com empresas altera a quantidade e a natureza dos artigos publicados. As mudanças no número de artigos podem ser decorrentes da proteção do conteúdo desenvolvido em razão dos interesses comerciais. Por outro lado, as alterações na natureza dizem respeito a mudanças na orientação tradicional do pesquisador ao desenvolvimento da ciência de base em função das aplicações, que são mais próximas de tecnologias comercializáveis. Os resultados apontam que as atividades tradicionais da universidade e suas ações empreendedoras podem coexistir, pois o envolvimento dos pesquisadores no contato com empresas coincide com acréscimo no número de artigos publicados, sem afetar a natureza das publicações. Já em Van Looy et al. (2006)

3 Essa trajetória de produtividade se desenvolve em razão de um processo de escolha intertemporal em que os cientistas consideram os retornos financeiros, a finitude da vida produtiva do pesquisador e aptidão para ciência dos pesquisadores.

avalia-se o envolvimento da produtividade acadêmica com o requerimento de patentes. Contrariando o potencial efeito negativo do envolvimento de pesquisadores acadêmicos com a comercialização de tecnologias desenvolvidas nas atividades de pesquisa, os resultados demonstram que aqueles envolvidos com a requisição de patentes são mais produtivos que seus pares, assim como não existem evidências estatísticas em favor de uma mudança na pauta de pesquisa orientada para aplicações que permitem interesses comerciais.

Outras evidências de inexistência entre o trade-off e comercialização de tecnologia e produtividade acadêmica são fornecidas por Gulbrandsen e Smeby (2005), que pesquisadores acadêmicos são financiados por fundos industriais na Noruega.. Seus resultados indicam uma significativa relação entre os fundos empresariais e o desempenho dos pesquisadores: aqueles financiados pelos fundos reportam maior quantidade de publicações que seus pares não financiados, assim como apresentam uma maior colaboração com outros pesquisadores tanto da academia como da indústria. Para os pesquisadores entrevistados nessa pesquisa, a interação com os fundos setoriais ainda traz sugestões de pautas de pesquisa, além de ser altamente correlacionado com a produção de patentes e produtos comerciais. O mesmo tipo de resultado é reportado por Lowe e Gonzalez-Brambila (2007), que analisam a produtividade acadêmica dos “docentes empreendedores”, ou seja, professores universitários que abriram uma firma para comercializar uma tecnologia previamente desenvolvida dentro da universidade, de quinze institutos de pesquisa dos EUA. Os resultados indicaram que os docentes empreendedores são mais produtivos que seus pares não empreendedores, inclusive observam que há um aumento na produtividade acadêmica após a fundação da firma, levando à conclusão geral do trabalho de que a concepção de universidade empreendedora não teria predomínio dos efeitos negativos para a pesquisa acadêmica, ao menos na amostra analisada.

Goldfarb (2008) argumenta, entretanto, que o desvio da pesquisa básica para a pesquisa aplicada, e mais especificamente, para a pesquisa aplicada que não seria passível de gerar dividendos acadêmicos não ocorre de modo irrestrito para todos os cientistas. Segundo seu argumento, apenas os cientistas menos habilidosos, com menor capacidade de obtenção de fundos públicos de pesquisa seriam aqueles mais propensos a desviar para a pesquisa aplicada, gerando um trade-off entre pesquisa aplicada e produtividade acadêmica. Em seu estudo, em que analisa a produtividade de pesquisadores financiados pela NASA, os resultados sugerem que quando acadêmicos de alto nível permanecem por mais de um contrato atrelados à pesquisa da agência haveria um decréscimo da produtividade em pesquisa acadêmica desses pesquisadores. Isto, contudo, não ocorre no caso de pesquisadores de nível intermediário, experimentando inclusive um aumento em sua produtividade.

2. Fonte de Dados e Análise Descritiva

Para realizar a análise foram reunidas informações de características pessoais e das atividades realizadas por pesquisadores com vínculo de trabalho em instituições de ensino superior no Brasil no período de 2000 a 2008. Estes dados foram extraídos da Plataforma Lattes do CNPq, que possui as características curriculares dos docentes, tais como, universidade e departamento de vínculo, data de nascimento, local e ano de titulação de doutorado, sexo e o número de artigos publicados em revistas nacionais e internacionais. Essas informações foram combinadas com a base de financiamento dos Fundos Setoriais, de onde foi possível identificar os pesquisadores que realizaram projetos de pesquisa com a utilização de recursos de cada fundo setorial, assim como identificar a validade do contrato.

A base de dados em questão abrange pesquisadores nascidos entre 1940 e 1980. O corte em 1940 é aplicado para maximizar a chance de que o pesquisador encontre-se em atividade na academia, enquanto que o limite em 1980 busca garantir um tempo mínimo de estudo necessário para obtenção do título de doutorado. Ademais, para evitar efeito de outliers a amostra foi restrita ao 99⁰ percentil da distribuição para o número de artigos publicados em cada grande área do conhecimento.

Dado o objetivo do estudo de avaliar o impacto da interação dos pesquisadores com projetos de pesquisa cuja orientação é para produtos e processos comerciais serão considerados pesquisadores financiados pelos FS os cientistas que apresentarem contrato de pesquisa com algum FS, exceto os que receberam financiamento unicamente pelo CT-Infra-Estrutura. Esse fundo, diferentemente dos demais, foi criado para modernizar e ampliar a infra-estrutura dos serviços de apoio à pesquisa em instituições públicas de ensino superior e, portanto, para sua avaliação é proposta uma análise separadamente, apresentada na próxima seção. Desta forma, teve-se acesso a informações de 58.896 pesquisadores, dos quais 9.588 receberam financiamento dos FS em pelo menos um ano do período delimitado. Os cientistas financiados são em sua maioria homens (65,40%), e estão distribuídos nas regiões geográficas no Brasil da seguinte forma: Sudeste (41,93%), Nordeste (23,56%), Sul (22,68%), Centro-Oeste (6,90%) e Norte (4,93%). Todos os Estados da federação recebem recursos dos FS, principalmente São Paulo (17,95%), Rio de Janeiro (12,94%), Rio Grande do Sul (11,33%) e Minas Gerais (10,09%).

Durante um ano os pesquisadores podem receber financiamento para o desenvolvimento de pesquisa de mais de uma modalidade de fundo setorial, assim, a Tabela 1 apresenta o número de pesquisadores financiados por cada fundo setorial em cada ano. Nota-se que o financiamento de pesquisas é limitado entre 2000 e 20003, tanto por existirem poucos fundos atuantes, como por esses apresentarem baixas médias de acadêmicos financiados. Em 2000, registra-se basicamente a atuação do CT-Petro, com o financiamento de 185 pesquisadores diferentes. A partir de então, as atividades dos FS são crescentes e até em 2003 concentram-se principalmente na atuação, além do CT-Petro, do Fundo Verde-Amarelo, CT-Energia, CT-Hidro e CT-Info. Entre 2000 e 2003 o CT-Petro financiou uma média de 199,50 pesquisadores por ano, enquanto o Fundo Verde-Amarelo 177,75; o CT-Energia 106,50; o CT-Hidro 75,50; e o CT-Info 56,25. A partir de 2004 a média de financiados por fundo setorial supera o montante de 200 pesquisadores, chegando em 2007 a uma média de 511,95 pesquisadores financiados por cada fundo setorial. Entre 2004 e 2008 o CT-Petro financiou uma média de 560,80 pesquisadores por ano (valor quase três vezes superior a média de financiados entre 2000-2003). O mesmo crescimento é observado para os demais fundos no período de 2004 a 2008, o Verde-Amarelo financiou em média 453,20 pesquisadores por ano, enquanto o CT-Hidro 464,20; o CT-Energia 312,00 e o CT-Info 263,60. A modalidade de financiamentos Outras Fontes, apesar de iniciar suas atividades em 2004, é uma das principais financiadoras, tendo financiado apenas no ano de 2006; 1.206 pesquisadores diferentes e uma média entre 2004-2008 de 836,60 pesquisadores financiados por ano.

2.1 Pareamento dos Pesquisadores

Conforme informa a literatura empírica sobre o tema, a variável dependente de produção acadêmica tem como característica usual presente nessa variável é a sobredispersão, expressa na forma da lei de Lotka. Essa sobredispersão pode ser estar relacionada à heterogeneidades individuais, e no presente caso ser agravada pelo conjunto extremamente heterogêneo de pesquisadores.

Uma segundo fato a ser considerado no exercício de avaliação do impacto dos FS sobre a produtividade acadêmica dos pesquisadores é a possibilidadede resposta heterogênea por parte de pesquisadores, em razão de pertencerem a diferentes centros universitários, além de distintas condições iniciais de formação. Isto também poderia levar a uma análise inconsistente, dada a restrição de constância dos coeficientes do modelo 4.

Tabela 1 – Número de pesquisadores financiados por fundo setorial, 2000-2008.

4 Esse problema é mencionado por Angrist e Krueger (1998) quando considera a possibilidade de heterogeneidade e não linearidade nas respostas.

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008CT-Aeronáutico 0 0 0 0 27 51 61 76 76CT-Agronegócios 0 0 12 95 226 276 243 176 132CT-Amazônia 0 0 0 0 7 34 54 55 53CT-Aquaviário 0 0 0 0 0 16 57 87 87CT-Biotecnologia 0 0 1 1 144 173 220 201 108CT-Energia 0 70 167 189 244 321 403 350 242CT-Espacial 0 0 3 3 0 0 0 0 0CT-Hidro 0 1 128 169 297 390 615 555 464CT-Info 0 0 69 156 273 314 298 251 182CT-Mineral 0 3 3 10 43 69 128 121 107CT-Petro 185 259 204 150 325 475 678 717 609CT-Saúde 0 1 1 101 228 276 261 226 198CT-Telecom 0 0 0 0 1 1 0 0 0CT-Transporte 0 0 7 7 6 0 0 0 0CT-Tranversal 1 1 1 1 617 1405 2761 5245 5586CT-Ftel 0 0 25 26 28 158 164 43 54Outras Fontes 0 0 0 0 197 672 960 1206 1148Subvenção 0 0 0 0 0 0 0 84 95Fundo VA 0 6 309 396 629 592 477 334 237

Média Pesquisadores por FS 9,789 17,947 48,947 68,632 173,263 274,895 388,421 511,947 493,579

A fim de restringir essa característica dos dados, que pode levar a um potencial problema de heterocedasticidade e/ou inconsistência do estimador será adotado um passo adicional na análise dos dados. Será realizado uma estratégia de pareamento baseado em condições iniciais e de atuação científica a fim buscar homogeneizar a distribuição empírica dos pesquisadores financiados e não financiados pelos FS. Denominando o grupo de pesquisadores financiados como grupo de tratamento e o grupo de pesquisadores não financiados como grupo de controle foi aplicado um pareamento dos indivíduos (ou matching), que permite a comparação apenas de indivíduos com características iniciais iguais (ou similares), aumentando, conseqüentemente, a precisão das estimativas.

Desta forma, são pertencentes ao grupo de tratamento os pesquisadores financiados pelos FS em algum ano do período de análise e que possuem pelo menos um par comparável no grupo de controle, que será formado justamente pelos pesquisadores pareados que não receberam tal financiamento. Foi utilizado um procedimento de matching exato para selecionar os pares comparáveis. Para evitar problemas de comparabilidade entre os pesquisadores foi delimitada a aplicação do procedimento a apenas um conjunto de instituições de ensino superior, as quais representam o local de vínculo de trabalho de 90% dos pesquisadores financiados pelos FS. Na seqüência, os critérios de seleção para o matching se baseiam na concepção de parear as condições iniciais dos indivíduos, por meio da busca de pesquisadores em um mesmo estágio do ciclo de vida e com titulação de doutorado na mesma instituição, além de restringir essa escolha à condições institucionais de pesquisa semelhantes.

Portanto, para pertencer ao grupo de controle o pesquisador deve apresentar as seguintes características:

Não estar presente no grupo de tratamento; Apresentar igual ano de nascimento do pesquisador financiado (com possibilidade de

desvio padrão de dois anos); Apresentar a mesma área de pesquisa do pesquisador financiado; Ter obtido título de doutorado na mesma instituição do pesquisador financiado; Igual sexo do pesquisador financiado.

O pareamento permitiu a constituição de uma nova base de dados composta por 25.340 pesquisadores, sendo 6.125 integrantes do grupo de tratamento e 19.215 do grupo de controle. É importante ressaltar que cada pesquisador do grupo de tratamento pode estar associado com mais de um pesquisador no grupo de controle. Trata-se de uma escolha com referência no trade-

off entre viés e variância, a opção por mais de um controle pareado a um pesquisador do grupo de tratamento prioriza a precisão dos resultados. Para os pesquisadores da base de dados com matching são apresentadas as mesmas estatísticas descritivas da seção anterior, com a finalidade de destacar a manutenção das características principais da totalidade dos pesquisadores financiados pelos FS, porém agora assegurado uma similaridade institucional e de condição inicial de pesquisa entre os grupos de análise.

Os pesquisadores financiados são na maioria homens (63,17%), e estão distribuídos pelas regiões geográficas brasileiras da seguinte forma: 42,98% no Sudeste, 22,96% no Sul, 22,31% no Nordeste, 6,91% no Centro-Oeste e 4,48% no Norte do país. Em todos os Estados da federação existem pesquisadores financiados representados na amostra, principalmente em São Paulo (19,91%), Rio de Janeiro (12,57%), Rio Grande do Sul (11,26%) e Minas Gerais (9,67%). Os pesquisadores não financiados também são em sua maioria homens (53,69%) e distribuídos por todos os Estados brasileiros, como São Paulo (32,67%), Rio de Janeiro (9,93%), Rio Grande do Sul (9,06%) e Minas Gerais (10,84%).

Com relação à categorização por grandes áreas do conhecimento da CAPES, a concentração dos pesquisadores é mantida principalmente em Engenharias (22,50%) e Ciências Exatas e da Terra (23,48%), como pode ser observado no Gráfico 1. E então, Ciências Biológicas (14,94%), Ciências Agrárias (13,93%), Ciências da Saúde (10,71%), Ciências Humanas (8,59%), Ciências Sociais Aplicadas (5,16%) e por fim Lingüística, Letras e Artes (0,70%), distribuição muito similar a descrita para o conjunto completo de pesquisadores financiados. Como também representado no Gráfico 1, a distribuição dos pesquisador por grandes áreas do conhecimento para os pesquisadores do grupo de controle é semelhante à apresentada para os acadêmicos do grupo de tratamento. Agora, 12,65% dos pesquisadores são da grande área de Ciências Agrárias; 12,45% de Ciências Biológicas; 18,13% de Ciências Exatas e da Terra; 16,96% de Ciências Humanas; 6,12% de Ciências Sociais Aplicadas; 19,43% de Ciências da Saúde; 12,31% de Engenharias; e 2,05% de Lingüística, Letras e Artes.

Gráfico 1 – Pesquisadores da amostra após aplicação do matching por grandes áreas do conhecimento, 2000-2008.

13%

13%

18%

17%

6%

19%

12%

2%

Controle (n=19215)

14%

15%

23%9%

5%

11%

22%

1%

Tratamento (n=6125)

O estágio do ciclo de vida do pesquisador é representado pela idade, medida a partir da data de nascimento do acadêmico. Os pesquisadores que interagem com os Fundos Setoriais apresentaram data de nascimento em média no ano 1964 (com desvio padrão de 8,67 anos) 5. A mediana da variável ano de nascimento dos pesquisadores desse grupo é também 1964, o que reforça a descrição de relativa experiência dos pesquisadores da amostra com as atividades científicas. Para os pesquisadores do grupo de comparação, o ano médio de nascimento é 1965 (com desvio padrão de 9,21 anos), ou seja, são apenas ligeiramente mais experientes que os pesquisadores do grupo de tratamento. Esses valores são apresentados no Gráfico 2, juntamente com os histogramas das distribuições empíricas da variável ano de nascimento para os

5 Ou seja, considerando o tempo corrente (2010), o pesquisador médio teria 46 anos de idade.

pesquisadores. Os coeficientes de assimetria das distribuições empíricas de ano de nascimento informam que as distribuições são assimétricas negativas, tanto para o grupo de tratamento como para o grupo de controle, ou seja, a massa da distribuição é concentrada à direita, os quais representam os pesquisadores nascidos principalmente após 1965. É interessante notar que mesmo a distribuição dos percentis da variável entre os grupos é semelhante, a pequena diferença entre eles é a partir da mediana e conseqüente do maior índice de assimetria para o grupo de controle. O indicador de curtose compara a distribuição empírica com a distribuição normal, os valores positivos apresentados revelam uma distribuição mais “achatada” do que a normal padrão.

Gráfico 2 – Estatísticas do estágio do ciclo de vida dos pesquisadores após a aplicação do pareamento.

00,005

0,010,015

0,020,025

0,030,035

0,040,045

1940

1942

1944

1946

1948

1950

1952

1954

1956

1958

1960

1962

1964

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

Freq

üênc

ia

Ano de nascimento

Grupo de Controle (n=19215)

Média: 1964,996 Desvio Padrão: 9,213Assimetria: -0,284 Curtose: 2,276P1: 1944 P5: 1949P10: 1952 P25: 1958P50: 1965 P75: 1973

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

1940

1942

1944

1946

1948

1950

1952

1954

1956

1958

1960

1962

1964

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

Freq

üênc

ia

Ano de nascimento

Grupo de Tratamento (n=6125)

Média: 1963,817 Desvio Padrão: 8,669Assimetria: -0,238 Curtose: 2,374P1: 1944 P5: 1949P10: 1952 P25: 1958P50: 1964 P75: 1971

Já o Gráfico 3 apresenta a distribuição empírica da freqüência de publicações de artigos para os grupos de controle e tratamento. O número de artigos publicados é utilizado como índice de produtividade acadêmica, e revela que os pesquisadores do grupo que recebem financiamento dos FS são mais produtivos que seus pares do grupo de comparação. A média anual de artigos publicados no grupo de tratamento é de 1,418; enquanto no grupo de controle é apenas 0,758 no mesmo período. Da distribuição empírica do número de artigos publicados é possível identificar que a probabilidade de encontrar um pesquisador que não publicou nenhum artigo científico em determinado ano é de 76,64% para o grupo de controle e de 62,31% para o grupo de tratamento, isto é, como destacado por Lotka(1926), as contribuições para a ciência são provenientes das atividades de um restrito grupo de pesquisadores. Porém, é importante destacar que a menor probabilidade de não publicar nenhum artigo por ano apresentada pelo grupo de tratamento, reforça a descrição dos pesquisadores financiados como mais produtivo em relação aos pares comparáveis.

Por fim, a Tabela 2 apresenta as médias anuais não condicionais de artigos publicados para os pesquisadores dos grupos de controle e tratamento. Primeiro, com relação aos pesquisadores do grupo de tratamento, a categorização por grandes áreas do conhecimento descreve Ciências Agrárias e Ciências da Saúde com as maiores médias de artigos publicados por ano, respectivamente, 2,525 e 2,296. Por outro lado, Ciências Sociais Aplicadas (0,689), Letras (0,811) e Engenharias (0,816) apresentam os menores índices de artigos publicados no período. A categorização por gerações de pesquisadores destaca o efeito cumulativo do conhecimento, evidenciado na maior produtividade dos pesquisadores mais experientes em relação aos menos experientes na academia. No grupo de tratamento, as três gerações mais experientes apresentam média de artigos publicados superior à média geral, enquanto as gerações 4 e 5 apresentam índices reduzidos 6. E a divisão entre os sexos demonstra uma 6 A fim de considerar o diferencial de produtividade por geração do pesquisador foram estabelecidas a partir da distribuição empírica da idade de nascimento, cinco gerações de pesquisadores, são elas: Geração 1: Ano nascimento < = 1949; Geração 2: 1950 <= ano de nascimento <=1959; Geração 3: 1960 <= ano de nascimento <= 1969; Geração 4: 1970 <= ano de nascimento <= 1979; Geração 5: Ano

produtividade similar entre homens e mulheres financiados, enquanto os homens publicam em média 1,454 artigos por ano, as mulheres publicam 1,356.

Gráfico 3 – Distribuição empírica da freqüência de publicações de artigos para os grupos de controle e tratamento após o pareamento, 2000-2008.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41

Freq

üênc

ia

Número de artigos publicados por ano

Grupo de Tratamento (n=6.125)

Média: 1,418 Desvio Padrão: 2,727Máx: 43 Min: 0P1: 0 P5: 0P10: 0 P25: 0P50: 0 P75: 2

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41

Freq

üênc

ia

Número de artigos publicados por ano

Grupo de Controle (n=19.215)

Média: 0,758 Desvio Padrão: 2,001Máx: 74 Min: 0P1: 0 P5: 0P10: 0 P25: 0P50: 0 P75: 0

As conclusões apresentadas para o grupo de tratamento são válidas também para o grupo de controle, entretanto, em todas as categorizações a produtividade do grupo de comparação é menor do que a apresentada para o grupo de financiados. Como representado na terceira coluna, a diferença do desempenho entre os pesquisadores são significantes à 1% em todas as categorizações, exceto diferença da produção na geração 5. Por outro lado, é possível notar que a diferença do desempenho entre os grupos é menor na amostra com pesquisadores pareados do que na amostra completa, resultado esperado dado à maior homogeneidade dos indivíduos após a aplicação do matching.

O Gráfico 4 apresenta a trajetória da média de publicação dos pesquisadores financiados (tratamento) e não financiados (controle) pelos FS extraída da base pareada para as oito grandes áreas de pesquisa: Ciências Agrárias, Biológicas, Exatas e da Terra, Humanas, Sociais Aplicadas, da Saúde, Engenharias e Linguística, Letras e Artes. O controle pela grande área do conhecimento busca diminuir a influência das diferentes dinâmicas entre as ciências, dada a necessidade de cautela ao comparar o desempenho de pesquisadores em diferentes áreas científicas, já que existem fatores como taxas de aceitação de artigos e número de jornais disponíveis que variam em cada segmento e podem influenciar o número de artigos publicados pelos pesquisadores.

Tabela 3 – Média anual de artigos científicos publicados entre 2000-2008 após o matching.

nascimento > = 1980.

Média Anual Não Finaciados Financiados Dif. MédiaTotal Artigos 0,758 1,418 -0,660 *

Agrárias 1,259 2,525 -1,265 *Biológicas 0,789 1,568 -0,779 *

Exatas 0,597 1,236 -0,639 *Humanas 0,508 0,830 -0,322 *

Sociais 0,534 0,689 -0,155 *Saúde 1,125 2,296 -1,171 *

Engenharia 0,379 0,816 -0,436 *Letras 0,440 0,811 -0,371 *

Geração 1 1,729 2,787 -1,058 *Geração 2 1,192 2,184 -0,991 *Geração 3 0,747 1,420 -0,672 *Geração 4 0,350 0,490 -0,140 *Geração 5 0,144 0,160 -0,016

Homem 0,811 1,454 -0,643 *Mulher 0,696 1,356 -0,660 *

Matching

Gráfico 4 – Trajetória de média de publicação de artigos para pesquisadores dos grupos de tratamento e controle por grande área do conhecimento, 2000-2008.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ciências Agrárias

0

0,5

1

1,5

2

2,5

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ciências Biológicas

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ciências Exatas e da Terra

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ciências Humanas

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ciências Sociais Aplicadas

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ciências da Saúde

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Engenharias

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Lingüística, Letras e Artes

Como é possível observar nesse gráfico efetivamente existe uma diferença no nível de publicação média a favor dos pesquisadores financiados, que tende a permanecer por todo o período analisado. Entretanto em média, os pesquisadores do grupo de tratamento apresentam maior variabilidade na média publicada ao longo do tempo, sendo que para a maioria das áreas científicas esse diferencial se amplia a partir de meados dos anos de 2000. Outra observação interessante é a trajetória ascendente para ambos os grupos de pesquisadores. O que sugere algum efeito positivo dos fundos setoriais sobre a produtividade acadêmica é que, mesmo para a amostra pareada de pesquisadores, a diferença entre as médias dos grupos de tratamento e controle também é crescente ao longo do tempo para a maioria das áreas científicas. As variações mais notórias estão nas áreas de Ciências Agrárias, Exatas e da Terra e Engenharias, em razão dos pontos de inflexões acompanharem mais fortemente a variação da média dos pesquisadores financiados pelos FS.

Identificar se existe algum tipo de impacto da atuação dos FS sobre a produtividade docente é o objetivo do trabalho e será realizado por meio da estimação da média condicional da produtividade acadêmica, conforme apresentado na seção seguinte.

3. Modelo Econométrico

No modelo empírico a função que representa a produtividade dos pesquisadores nas universidades brasileiras, em que i identifica o indivíduo e t o tempo, é dada por:

com Yit o número de artigos publicados pelo indivíduo i no ano t; Xit as características observáveis dos pesquisadores variantes no tempo; Zi as características observáveis dos pesquisadores invariantes no tempo; αi as heterogeneidades individuais não observáveis e invariantes no tempo; uit o efeito não observado variante entre indivíduos e no tempo.

De acordo a literatura teórica é possível considerar a presença de uma heterogeneidade individual não observável, como por exemplo, fatores psicológicos, hábitos de trabalho, a habilidade inata do cientista e/ou sua motivação em produzir criativamente, capazes de explicar o desempenho produtivo do cientista. Assim a estratégia de identificação utilizada aqui será a estimação por efeitos fixos, a fim de controlar para efeitos não observados, e características, invariantes no tempo que estão relacionadas tanto à variável de resultado como à variável de causalidade. Considerando que a variável dependente é o número de artigos publicados pelo pesquisador i, no período t, é apropriado para sua modelagem uma especificação segundo um modelo de contagem com dados em painel 7. Levando em conta também a evidência de sobredispersão, uma função de densidade adequada para sua especificação é a distribuição binomial negativa, de modo que o modelo proposto será representado por:

Também é possível utilizar uma representação linear para esse modelo, por meio da transformação monotônica da média condicional acima, cujo resultado é expresso por 8:

7 Segundo Cameron e Trivedi (2005) algumas características são importantes para definir essa preferência como: i) alta proporção de zeros; ii) distribuição com forte assimetria à direita e iii) heterocedasticidade intrínseca, com variância crescendo com o aumento da média;8 Nesse caso, a fim de corrigir possíveis problemas de heterocedasticidade e autocorrelação, é utilizada a estimativa de matriz de variância cluster-robusta para o indivíduo.

No presente estudo o vetor Xit é composto por: variável dummy para financiamento dos fundos setoriais, denotada por “FS”, sendo 1 para pesquisadores financiados no período determinado em contrato; variável dummy que relaciona se o pesquisador qualquer é pertencente a um departamento que recebeu recursos provenientes do CT-Infra-Estrutura a partir do ano posterior de recebimento do recurso, denotada por “Infra”; (A variável L_Infra, representa se o pesquisador, em t, pertence a um departamento que recebeu recursos do CT-Infra-Estrutura em t-1); variável dummy de interação entre FS e Infra (“FS_Infra”); variáveis que buscam captar o efeito do ciclo de vida sob a taxa de publicação de artigos, expresso pela idade do pesquisador e o seu quadrado ( “Idade” e “Idade2”); variável de estoque da publicação do pesquisador anterior ao período corrente, denotada por “L_Estoque; variáveis dummys de ano correspondentes ao período de análise.

Alternativamente a esse procedimento, e para efeito de comparação, serão estimados, e apresentados em apêndice, modelos de efeitos aleatórios e pooled, tanto para o modelo negativo binomial como para o modelo linear. Para esse conjunto de modelos de comparação o vetor de Zi, com variáveis invariantes no tempo, é composto por variáveis representativas do sexo, área de pesquisa, geração, local de trabalho e região dos pesquisadores.

A próxima seção descreve os resultados obtidos com a aplicação do modelo de regressão, e a próxima desenvolve o modelo de regressão separado para as grandes áreas do conhecimento CAPES.

4. Resultados

Nessa seção são apresentados os resultados para as duas bases de dados: a chamada base completa, com 58.896 pesquisadores, dos quais 9.588 foram financiados pelos FS em pelo menos um ano do período delimitado; e para base com pareamento, com 6.125 pesquisadores financiados pelos fundos setoriais e 19.215 não financiados, totalizando 25.340 pesquisadores. Entretanto, uma segunda questão de amostragem está ligada ao fato de existirem em ambas as bases pesquisadores que não publicaram nenhum artigo em qualquer período da amostra. Além do sentido propriamente econômico, que é o seu desempenho produtivo acadêmico e sua não relação com a pesquisa acadêmica, outro fator é a diferença em termos de operacionalização econométrica em modelos lineares e não lineares. Para os modelos não lineares de contagem

estimados por efeitos fixos as observações de indivíduos sem publicação no período, , não contribuem para a derivação das condições de primeira ordem, de modo que são desprezadas na estimação. Assim sendo, para tornar as estimações dos modelos lineares e não lineares comparáveis, além do próprio sentido econômico, foram eliminados em ambas as bases os indivíduos que não publicaram nenhum artigo no período de 1999 a 2009. Com isso a base completa envolve 26.173 pesquisadores, dos quais 5.793 foram financiados pelos FS, enquanto que a base pareada terá 11.808 pesquisadores, entre eles, 8.346 pertencem ao grupo de controle e 3.462 ao grupo de tratamento.

A Tabela 4 apresenta os resultados dos modelos com efeitos fixos, para ambas as bases, em que a variável dependente é o total de artigos publicados, isto é, tanto artigos publicados em periódicos nacionais como internacionais. Inicialmente é importante observar que para os quatros modelos estimados os coeficientes associados à variável de FS foram estatisticamente significantes em ao menos um nível de significância de 6%. Seu impacto foi positivo sobre a produção acadêmica dos pesquisadores, representando um aumento estimado entre 2,41% e 7,62% na média de artigos publicados. O fundo de Infra-Estrutura também apresenta impacto positivo sobre a produção acadêmica com coeficientes positivos, significantes estatisticamente em um nível de até 5%, variando no intervalo de 1,36% a 2,48%. O efeito completo dos FS e Infra-Estrutura, captado pela soma dos coeficientes simples e interado, também se demonstra positivo, contribuindo com um aumento de 5,61% a 10,1% na produção acadêmica dos pesquisadores nacionais.

Tabela 4 –Modelo de efeitos fixos linear e binomial negativa: Total de artigos, Artigos Nacionais e Artigos Internacionais.

Linear Neg. Bin Linear Neg. Bin Linear Neg. BinFS 0.0241 0.0624 0.0232 0.0688 0.0163 0.0152

0.0549 0.0010 0.0138 0.0054 0.1239 0.4802

FS_Infra 0.0420 0.0031 0.0276 0.0264 0.0071 -0.0720

0.0026 0.8786 0.0092 0.3098 0.5558 0.0017

l_infra 0.0136 0.0237 -0.0021 -0.0101 0.0062 -0.0569

0.0063 0.0053 0.5930 0.3379 0.1178 0.0000

Idade 0.1175 0.2181 0.0587 0.2247 0.0755 0.1538

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Idade2 -0.0007 -0.0021 -0.0003 -0.0019 -0.0003 -0.0012

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

l_estoque -0.0082 -0.0035 -0.0119 -0.0156 0.0056 -0.0135

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Linear Neg. Bin Linear Neg. Bin Linear Neg. BinFS 0.0396 0.0762 0.0409 0.1104 0.0193 0.0239

0.0161 0.0024 0.0012 0.0007 0.1576 0.4061

FS_Infra 0.0210 -0.0075 0.0059 -0.0162 0.0112 -0.0387

0.2532 0.7825 0.6745 0.6510 0.4695 0.2082

l_infra 0.0165 0.0248 0.0016 -0.0045 0.0060 -0.0476

0.0263 0.0449 0.7834 0.7746 0.3152 0.0013

Idade 0.1181 0.2173 0.0577 0.2422 0.0758 0.1354

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Idade2 -0.0007 -0.0021 -0.0003 -0.0021 -0.0003 -0.0011

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

l_estoque -0.0072 -0.0049 -0.0108 -0.0146 0.0053 -0.0130

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Total Artigo Artigo Nacional Artigo InternacionalBase com Matching

Base GeralTotal Artigo Artigo Nacional Artigo Internacional

Quando discriminados entre artigos publicados em periódicos nacionais e internacionais, os resultados divergem em relação ao resultado agregado. Isto se deve, principalmente, ao impacto do Fundo de Infra-Estrutura, que não se demonstra significativo em termos estatísticos para a publicação em periódicos nacionais e para as publicações internacionais apresenta coeficientes negativos e significantes estatisticamente nas estimações pelo modelo negativa binomial, com coeficientes de -0.0569 (-5,69%) e -0.0476 (-4,76%) para as bases completa e pareada, respectivamente.

Nessas estimações ainda é possível perceber que o impacto positivo dos FS sobre a produtividade acadêmica ocorre primordialmente sobre a publicação de artigos em periódicos nacionais, elevando sua produção entre 2,32% e 11,04%, segundo as diferentes estimativas proporcionadas pelos diversos modelos. Nesse caso, a presença de heterogeneidade no impacto estimado se demonstra mais evidente, na medida em que os coeficientes para a base pareada têm aproximadamente o dobro do valor dos coeficientes da base completa. Outra evidência de interesse é o fato dos coeficientes para a variável L_Infra não se apresentarem estatisticamente

significantes, assinalando que esse financiamento de infra-estrutura de pesquisa não contribui na produção acadêmica em periódicos nacionais.

No caso da publicação em periódicos internacionais o impacto estimado, ainda que seja positivo, não é estatisticamente diferente de zero para todas as estimações. Em nenhum dos modelos o coeficiente estimado para a variável FS se mostrou significativo estatisticamente em ao menos um nível de significância de 5%. Os resultados para a variável L_Infra são ambíguos, tanto em termos de significância estatística, como em termos de sinais, não sendo possível se assegurar a qualidade do efeito, ainda os coeficientes estimados pelo modelo negativa binomial sejam negativos. Uma observação possível de ser realizada é que os resultados provenientes da base pareada tendem a corroborar mais fortemente a hipótese de ausência de impacto, na medida em que tanto os coeficientes para a variável FS, como para L_Infra e sua interação com FS, apresentam estimativas não significantes estatisticamente em um nível de 5% de significância.

Para efeito de comparação foram estimados de modelos pooled e de efeitos aleatórios (E. A.) lineares e não lineares, porém não apresentados aqui por questões de espaço 9. Esses modelos demonstram que o diferencial de produtividade distinguido pelo fato do pesquisador receber, ou não, financiamento dos FS está relacionado ao diferencial médio de produtividade dos pesquisadores entre grupo de pesquisadores, que deriva, também, do componente específico não observável dos indivíduos. Além de significativos estatisticamente em um nível de significância de 1%, em todos os modelos, o valor médio dos coeficientes modelos pooled e de efeitos aleatórios para os modelos em que a variável dependente é o número total de artigos supera o dobro do valor dos coeficientes estimados pelos modelos de efeitos fixos 10.

Essa diferença obtida no modelo para o total de artigo se deve, principalmente, ao diferencial entre grupos e os efeitos específicos individuais presentes nos pesquisadores que publicam em periódicos internacionais. Nos modelos em que a variável dependente é o número de artigos internacionais o impacto para os FS significantes estatisticamente em ao menos um nível de significância de 1% em todos os modelos estimados para as variáveis em nível. Como exemplo, os impactos medidos pelos modelos binomial negativas são da ordem de 21,6% e 13%, respectivamente, para os modelos pooled e de efeitos aleatórios. Ou seja, grande parte do diferencial produtivo no que tange à publicação em periódicos internacionais por parte dos pesquisadores financiados não se deve propriamente ao impacto dos FS, mas sim ao efeito específico não observável desses pesquisadores, que nesses modelos se confundem com o fato dos mesmos serem demandantes desse tipo de financiamento. Esses resultados ajudam a perceber que as pesquisas realizadas com o apoio dos FS encontram meio de divulgação a publicação em periódicos nacionais, tendo, portanto, impacto científico limitado. Uma estimação alternativa, a partir do modelo linear, foi conduzida para a variável dependente de variação percentual do número de artigos publicados, ∆Ln(Y it). Conforme esperado, os modelos estimados por efeitos fixos revelam que os fundos setoriais e de infra-estrutura causam uma aceleração na taxa de publicação dos docentes financiados por esses fundos primordialmente na publicação de artigos nacionais, impactando, conseqüentemente, na publicação do total de artigos do pesquisador.

Quanto à comparação dos resultados entre as diferentes bases de dados (completa e pareada) é possível observar que os coeficientes estimados têm sinais coerentes entre si e possuem valores bastante próximos quando considerados dentro da mesma classe de modelos. 9 É importante lembrar que esses modelos incorporam parte da variação da produção entre pesquisadores e que assumem ou que os efeitos específicos indivíduos estão diluídos na média produtividade dos pesquisadores (modelo pooled), ou ainda que os efeitos específicos aos indivíduos estão incorporados no termo de erro e que, por suposição, não seriam correlacionados com as demais variáveis explicativas do modelo (E.A.).10 Essas diferenças ajudam a comprovar a eficácia da estratégia de identificação adotada no trabalho.

De modo geral, os coeficientes estimados para base pareada têm magnitudes ligeiramente superiores, mas diferem de forma idiossincrática nos seus desvios padrões. Ainda assim, é possível afirmar que não há conflito entre as estimações, podendo a base pareada servir como referência para o restante do trabalho.

A Tabela 5 apresenta os resultados dos modelos com efeitos fixos, linear e negativa binomial, para a variável dependente total de artigos publicados para oito grandes áreas científicas. Na estimação dos modelos lineares os coeficientes estimados associados à variável de FS se apresentaram positivos significantes estatisticamente em um nível de significância de 5% para ás áreas de Ciências da Saúde e Ciências Humanas. O impacto positivo estimado sobre a produtividade acadêmica agregada dessas áreas em torno de 12% (C. Humanas) e 17% (C. Saúde). Nas estimações dos modelos negativo binomiais somente na área de Ciências da Saúde obteve-se um coeficiente positivo e estatisticamente significativo em um nível de significância de 1%, com incremento esperado de 19% no número de publicações. Para a área de Engenharias o coeficiente é positivo, mas significante apenas em um nível de 10%, e valor igual a 0,09 (9%). Para as demais áreas do conhecimento não foi apresentado significância estatística do coeficiente estimado para FS.

O fundo de Infra-Estrutura apresenta impacto positivo sobre a produção acadêmica com coeficientes positivos para Ciências Agrárias e Ciências Exatas de da Terra, em todos os modelos estimados. Para a primeira área, o CT-Infra-Estrutura apresenta um efeito de incremento da produção em torno de 5%, estatisticamente significante em 1 % (modelo linear) e 10% (modelo não-linear) de significância. Na área de Ciências Exatas e da Terra, os coeficientes estatisticamente significantes a 1%, representam um aumento da produção entre 5,9% e 10,1%. Entretanto, para Ciências Humanas, no modelo negativa binomial, o coeficiente estimado indica um impacto negativo sobre a produção acadêmica, significante em 10%, da ordem de 6,5%.

Em termos globais, os apoios dos fundos setoriais e de infra-estrutura geram um impacto positivo para as Ciências Agrárias e Ciências Exatas e da Terra, levando a um aumento da produção em 13,62% e 7,69% respectivamente 11. Na área de Ciências da Saúde os coeficientes interados são negativos e significantes a apenas em 9% de significância, levando a um efeito global em torno de 5%. Todavia, o resultado para Ciências Humanas é inconclusivo, pois o modelo linear indica um impacto positivo sobre a produção acadêmica da ordem 11,78%, enquanto o modelo negativo binomial indica um impacto negativo sobre a produtividade de -6,54%.

Tabela 5 – Resultado do modelo de efeitos fixos por grande área do conhecimento: Total de Artigos.

11 Esse valor é calculado a partir da soma dos coeficientes associados às variáveis FS, FS_Infra e L_Infra.

Ciências Agrárias

Ciências Biológicas

Ciências Exatas e da Terra

Ciências Humanas

Ciências Sociais

AplicadasCiências da

Saúde Engenharias LetrasFS -0,0291 0,0570 -0,0120 0,1178 -0,0015 0,1651 0,0327 -0,1574

0,5984 0,3259 0,7131 0,0243 0,9774 0,0053 0,2394 0,4439

FS_Infra 0,1362 0,0251 0,0769 -0,0864 0,0085 -0,1134 0,0414 0,2201

0,0175 0,6821 0,0296 0,1919 0,9100 0,0884 0,2007 0,4785

l_infra 0,0508 0,0017 0,0590 -0,0212 -0,0416 -0,0258 0,0048 0,0556

0,0149 0,9268 0,0001 0,3202 0,2566 0,2287 0,7861 0,5216

Idade 0,1548 0,0891 0,1046 0,1189 0,1213 0,1460 0,0961 0,1677

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0091

Idade2 -0,0008 -0,0001 -0,0007 -0,0006 -0,0006 -0,0007 -0,0005 -0,0010

0,0000 0,5214 0,0000 0,0012 0,0444 0,0001 0,0001 0,1715

l_estoque -0,0055 -0,0130 -0,0126 -0,0270 -0,0085 -0,0104 -0,0104 -0,0294

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0201 0,0000 0,0000 0,0035

FS -0,0119 0,0746 -0,0112 0,1150 0,0030 0,1937 0,0891 -0,5046

0,8865 0,2667 0,8417 0,1565 0,9753 0,0012 0,0983 0,1094

FS_Infra 0,1063 0,0005 0,0571 -0,0750 0,0011 -0,1409 0,0204 0,4000

0,2113 0,9944 0,3309 0,4707 0,9936 0,0381 0,7312 0,3519

l_infra 0,0519 -0,0115 0,1011 -0,0654 -0,1004 -0,0351 0,0188 0,0825

0,0922 0,7067 0,0003 0,0975 0,1325 0,1874 0,6297 0,5486

Idade 0,2427 0,1941 0,2581 0,1674 0,1375 0,1842 0,2635 0,3371

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000 0,0000 0,0006

Idade2 -0,0022 -0,0013 -0,0024 -0,0016 -0,0012 -0,0017 -0,0025 -0,0033

0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0020 0,0000 0,0000 0,0023

l_estoque -0,0053 -0,0182 -0,0136 -0,0035 -0,0099 -0,0064 -0,0118 -0,0026

0,0000 0,0000 0,0000 0,1345 0,0012 0,0000 0,0000 0,6792

Mod

elo

Neg

ativa

Bin

omia

l Efe

itos

Fixo

sM

odel

o Li

near

Efe

itos F

ixos

As estimações discriminadas, respectivamente, segundo a publicação em periódicos nacionais e internacionais (também omitidas por questões de espaço) permitem afirmar que o impacto dos FS sobre a publicação acadêmica em periódicos nacionais é positivo para as áreas de Ciências Humanas e da Saúde, atestados pelos modelos lineares para as duas áreas e do modelo negativo binomial para a área de Ciências da Saúde, analisando os coeficientes em um nível de significância de 5%. Na publicação de artigos nacionais, em concordância com o resultado agregado, o impacto dos fundos de infra-estrutura se apresenta negativo nessas duas áreas. Porém apresenta impactos positivos na área de Ciências Exatas e da Terra (modelo linear e não linear) e Ciências Agrárias (modelo linear). Quanto à publicação em periódicos internacionais é verificado o impacto positivo dos fundos de infra-estrutura para as áreas de Ciências Agrárias e Ciências Exatas e da Terra.

As estimativas de ciclo de vida dos pesquisadores, quando relacionadas com o modelo negativa binomial, tanto na base completa como na pareada, indicam que o pico da produção científica de um pesquisador é obtida em torno dos 52 anos de idade, com a publicação média de 5,67 artigos em um mesmo ano, assim como ilustrado no Gráfico 5 12. Quando estimados separadamente para a publicação em periódicos nacionais e internacionais, os picos da produção ficam respectivamente, entre 59 e 58 anos, para as bases completa e pareada. Já para as estimações apresentadas na Tabela 6, em que as estimações são conduzidas para as oito grandes áreas científicas, demonstram que em todas as áreas, exceto para a área de Ciências Biológicas, o pico do ciclo de vida dos pesquisadores nessas áreas situam-se em torno da média de 54 anos. Na área de Ciências Biológicas o pico ocorreria apenas em torno dos 74 anos, algo extremamente fora do padrão nacional.

12 O pico da relação entre idade e produção é calculado a partir da igualdade , em que β3 é o coeficiente associado à variável idade e β4 o coeficiente associado à variável idade2 no modelo binomial negativo.

Gráfico 5 – Relação Quadrática entre Artigos Publicados e a Idade Pesquisador: Total de Artigo.

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

Base com PareamentoModelo Negativa Binomial

Tabela 6 – Idade de obtenção do máximo da produção científica para os pesquisadores das grandes áreas do conhecimento relacionada ao modelo negativa

binomial, 2000-2008.

Total Artigos

Ciências Agrárias 55,159Ciências Biológicas 74,654Ciências Exatas e da Terra 53,770Ciências Humanas 52,312Ciências Sociais Aplicadas 57,291Ciências da Saúde 54,176Engenharias 52,700Lingüísticas, Letras e Artes 51,075

Já a variável estoque passado de artigos contribui, em média, negativamente para publicação de novos artigos, quando considerado os modelos, linear e não linear, para o total de artigos levando a um declínio de 0,35% a 0,82% na produção corrente de artigos. Contudo, esse efeito se manifesta mais fortemente na publicação de artigos em periódicos nacionais, em que o efeito alcança o valor de 15,6% negativos. Já para a publicação de artigos em periódicos internacionais as estimativas apresentaram resultados ambíguos, com coeficientes positivos nos modelos lineares (em torno de 5%) e negativo para os modelos negativa binomial (em torno de 1,3%).

5. Conclusão

Esse trabalho traduz um esforço inédito de se medir o impacto da política de fundos setoriais sobre a publicação científica por parte dos pesquisadores universitários durante o período de 2000 a 2008. Com dados extraídos da Plataforma Lattes do CNPq e da base de financiamento dos Fundos Setoriais, fornecida pelo MCT. Para condução da análise foram construídas duas amostras de pesquisadores, financiados e não financiados, utilizadas na

estimação de modelos econométricos em painel, especificados segundo a teoria de ciclo de vida do pesquisador.

Os resultados, em termos gerais, apontam para um efeito positivo da política de fundos setoriais sobre a publicação acadêmica dos pesquisadores universitários, não havendo, portanto, evidência da existência de um trade-off entre a interação empresa-universidade, mediada pela política de fundos setoriais, e a produtividade acadêmica dos pesquisadores. O impacto global da política de financiamento de fundos setoriais deve ter levado a um aumento de 5,61% a 10,1% na produção acadêmica dos pesquisadores nacionais no período considerado.

Especificamente no que tange aos fundos setoriais, que não o fundo de infra-estrutura, os impactos positivos, refletidos no aumento em torno de 2,4% a 7,6% da publicação em periódicos científicos, são devidos, principalmente, ao incremento na publicação de artigos em periódicos nacionais nas grandes áreas científicas de Ciências Humanas e Ciências da Saúde. Esses resultados indicam que as pesquisas realizadas com o apoio dos FS encontram meio de divulgação a publicação em periódicos nacionais, tendo, portanto, impacto científico limitado.

Pode-se perceber que o impacto positivo sobre a publicação em periódicos internacionais somente é atingido pelo financiamento do CT-INFRA, Fundo de Infra-estrutura, destinado ao financiamento para ampliação e modernização dos serviços de apoio à pesquisa desenvolvida em instituições públicas de ensino superior e de pesquisas brasileiras. Isto ocorre, mais especificamente, nas áreas de Ciências Agrárias e Ciências Exatas e da Terra. Ou seja, os resultados obtidos demonstraram que a publicação com maior impacto científico somente é incentivada pela política de fundos setoriais por meio do financiamento da infra-estrutura de pesquisa. Os resultados obtidos demonstraram que a publicação em periódicos internacionais está mais fortemente relacionada às características individuais dos pesquisadores, que se beneficiam da infra-estrutura de pesquisa ampliada e/ou modernizada.

Outro resultado complementar do trabalho, útil à compreensão da dinâmica produtiva dos pesquisadores brasileiros, é a estimação do ciclo de vida dos pesquisadores. Conforme os resultados dos modelos estimados o pico da produção científica de um pesquisador que publica em periódicos acadêmicos ocorre em torno dos 52 anos de idade, com a publicação média de 5,67 artigos em um mesmo ano. Quando discriminadas segundo as grandes áreas científicas, os resultados demonstram que, em sete das oito grandes áreas, o pico do ciclo de vida dos pesquisadores situa-se em torno da média de 54 anos de idade. Apenas para a área de Ciências Biológicas o pico ocorreria apenas em torno dos 74 anos, algo extremamente fora do padrão nacional.

Considerando o objetivo de financiamento de programas de amparo à pesquisa científica e ao desenvolvimento tecnológico do setor produtivo é possível argumentar que pelo fato de que, salvo alguns poucos casos particulares, o impacto verificado para a política de fundos setoriais foi positivo sobre a produtividade acadêmica. Ainda assim, é possível se questionar mais profundamente a eficácia do financiamento na medida em que seus impactos científicos, também em termos gerais, se demonstraram limitados, ficando restritos a poucas áreas científicas os incrementos mais significativos na publicação em periódicos internacionais. Esse tipo de avaliação poderá ser conduzido em trabalhos posteriores, por meio de avaliação quantitativa e qualitativa, sobre a forma de interação das universidades com as empresas, bem como a forma de apropriação e utilização das universidades dos financiamentos fornecidos pela política de Fundos Setoriais.

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