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Apéndice metodológico

Todas las series utilizadas en este trabajo son de frecuencia mensual en su origen y abarcan el período 2003-2010. Sin embargo las mismas se trabajaron con frecuencia trimestral.

- M2 privado: se trabajó con saldos promedio del mes. La misma incluye los billetes y Monedas en poder del público más los depósitos en cuenta corriente y caja de ahorro en pesos del sector privado (fuente: Ministerio de Economía y Finanzas Públicas, www.mecon.gov.ar).

- IPC GBA: la variable elegida fue el índice de precios al consumidor para la Capital Federal y 24 partidos del Gran Buenos Aires (fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos, www.indec.mecon.ar).

- IPC City: índice de precios al consumidor para el aglomerado Gran Buenos Aires. Se utilizó el IPC GBA hasta el año 2006 y, a partir del primer trimestre del 2007, se utilizó el índice de precios al consumidor IPC City (Fuente: Centro de Estudios Buenos Aires City, )

- IPC Córdoba: índice de precios al consumidor para la ciudad de Córdoba (fuente: Dirección General de Estadísticas y Censos, estadística.cba.gov.ar).

- IPC Neuquén: índice de precios al consumidor para la localidad de Neuquén (fuente: Dirección Provincial de Estadísticas y Censos, www3.neuquen.gov.ar/dgecyd).

- IPC Gran Mendoza: índice de precios al consumidor para el aglomerado Gran Mendoza (fuente: Dirección de Estadísticas e Investigaciones Económicas, www.deie.mendoza.gov.ar).

- IPC Posadas: Índice de precios al consumidor para la ciudad de Posadas (fuente: Instituto Provincial de Estadística y Censos, www.ipec.misiones.gov.ar)

- IPC Jujuy: Índice de precios al consumidor para la localidad de San Salvador de Jujuy (fuente: Dirección Provincial de Planeamiento, Estadística y Censos, www.dippec.jujuy.gov.ar).

Todas las estimaciones econométricas fueron realizadas con el software EViews.

Apéndice estadístico

Gráfico Nro. 9. Residuos de los modelos

Este trabajo estudia la relación existente entre la cantidad de dinero y el nivel de precios en aquellos aglomerados representativos de cada una de las regiones geográficas de la Argentina, desde una perspectiva de corto plazo. Desde esta perspectiva se observa que la relación entre dinero y precios difiere entre los distintos aglomerados estudiados. Si bien la dirección entre ambas variables concuerda con lo que sostiene gran parte de la literatura económica, la magnitud y la intensidad difiere al interior de cada región según la tasa de desempleo que cada una de ellas presenta.

Del análisis de llevado a cabo a través de un modelo con corrección de errores se desprende que en aquellas regiones que presentan una tasa de desempleo más elevada para el período 2003-2010, la relación entre dinero y precios es de menor magnitud que en aquellas regiones más próximas al pleno empleo. Asimismo el análisis de cointegración llevado a cabo utilizando la metodología de Johansen arrojó que la relación de largo plazo entre ambas variables es positiva. La misma resultó significativa para explicar la dinámica de corto plazo entre la cantidad de dinero y el nivel de precios al interior de cada región.

Dentro de las regiones con niveles de desempleo más elevados se encuentra el aglomerado Gran Buenos Aires y el aglomerado Gran Córdoba. En ambos casos, la relación entre dinero y precios resultó débil, habiendo otros factores, como la existencia de persistencia inflacionaria, que juegan un rol más importante a la hora de explicar la evolución de los precios. Sin embargo, este hecho no es motivo de estudio de este trabajo. Para el aglomerado Gran Buenos Aires la estimación basada en la serie de precios provista por el Centro de Estudios Buenos Aires City muestra una relación más fuerte entre dinero y precios. Aún así, esta relación continúa siendo más débil que la que se observa en los aglomerados con una tasa de desempleo menor.

En el resto de los aglomerados se encuentran Neuquén-Plottier, Gran Mendoza, Posadas y San Salvador de Jujuy. En estos aglomerados, los cuales presentan tasas de desempleo más bajas, la relación entre dinero y precios es mucho más significativa aunque no necesariamente, dentro de este grupo, la región con menor desempleo es la que muestra una relación entre dinero y precios más estrecha. Esto pone de manifiesto que pequeñas diferencias en los niveles de empleo al interior de cada grupo no resultan significativas para este análisis. Sí es de suma importancia cuando las asimetrías en los niveles de empleo son mayores. Tal como lo demuestra este trabajo, la relación dinero y precios es diferente según la región que se estudie.

También es necesario destacar que en el caso de los aglomerados con menor tasa de desempleo, como lo son el aglomerado Gran Mendoza, San Salvador de Jujuy y Posadas, la única variable significativa para explicar el nivel de precios resultó ser la cantidad de dinero.

Los resultados aquí obtenidos no permiten rechazar la hipótesis de este trabajo, es decir, que el impacto de una política monetaria aplicada de manera centralizada en el nivel de precios difiere de acuerdo a las características propias de cada región, en este caso el nivel de desempleo. Este trabajo pretende dar un paso más sobre esta problemática tan poco discutida en la Argentina actualmente. Sin embargo, para poder realizar recomendaciones a futuro es necesario considerar el impacto que tienen otras variables como los salarios o las expectativas a la hora de analizar la inflación en las diferentes regiones. Asimismo es importante tener en cuenta que los canales de transmisión monetaria pueden diferir entre ellas. Variables como el tamaño de las firmas que allí operan y el acceso al crédito que tenga la región deben ser consideradas. Finalmente resulta conveniente que todas las provincias provean la información estadística necesaria para poder llevar a cabo un análisis más amplio.

Las variables utilizadas

En este trabajo se utilizaron las siguientes variables con frecuencia trimestral para el período 2003-2010.

M2 Privado: Billetes y monedas en poder del público más los depósitos en cuenta corriente y caja de ahorro en pesos del sector privado.

IPC GBA: Índice de precios al consumidor para el aglomerado Gran Buenos Aires, nivel general, base 2003=100.

IPC City: Índice de precios al consumidor para el aglomerado Gran Buenos Aires, nivel general, base 2003=100.

IPC Córdoba: Índice de precios al consumidor para la ciudad de Córdoba, nivel general, base 2003=100.

IPC Neuquén: Índice de precios al consumidor para la localidad de Neuquén, nivel general, base 2003=100.

IPC Gran Mendoza: Índice de precios al consumidor para el aglomerado Gran Mendoza, nivel general, base 2003=100.

IPC Posadas: Índice de precios al consumidor para la ciudad de Posadas, nivel general, base 2003=100.

IPC Jujuy: Índice de precios al consumidor para la localidad de San Salvador de Jujuy, nivel general, base 2003=100.

Respecto a las variables utilizadas vale la pena hacer algunas aclaraciones. En primer lugar se utiliza el agregado monetario M2 privado como medida de la cantidad de dinero ya que el mismo capta la cantidad de dinero utilizada para la ejecución de transacciones por parte del sector privado. En el caso de esta variable se trata de saldos promedios del mes y se encuentra desestacionalizada.

En segundo lugar se utilizan los índices de precios al consumidor relevados por las direcciones de estadísticas provinciales. Los diferentes IPC miden la evolución de los precios de los bienes y servicios representativos del gasto de consumo de los hogares residentes en el área de cobertura del indicador. Si bien no es un índice de costo de vida, es la medida más reconocida de la inflación.

Respecto al aglomerado Gran Buenos Aires, a partir del año 2007 se generó una fuerte controversia en el debate económico, político y académico en torno a la confiabilidad del índice de precios difundido por el INDEC dando como resultado la confección de un índice de precios alternativo por parte de distintos centros de estudios así como también de consultoras privadas. Sin intención de tomar partido en este debate, en este estudio se utilizaron dos series de precios para realizar las respectivas estimaciones. Una de ellas corresponde a la serie oficial publicada por el INDEC. La otra serie utilizada es la de dicho instituto hasta el año 2006 y a partir del primer trimestre del 2007 se utilizan las variaciones trimestrales difundidas por el Centro de Estudios Buenos Aires City.

Respecto al período elegido para este trabajo (2003-2010), el mismo se debe a que a partir del 2003, luego del abandono del régimen de convertibilidad, la política monetaria adquiere una mayor relevancia como instrumento de política económica. Si bien el régimen de convertibilidad es abandonado a principios del 2002, Basco et al. (2009) indican que para el período inicial de flotación administrada las series están fuertemente afectadas por la crisis financiera y el cambio abrupto de régimen en los precios relativos luego del abandono del tipo de cambio fijo. Asimismo este trabajo se enfoca únicamente en el análisis de corto plazo y pretende dar cuenta de la situación actual.

Metodología econométrica

Para poder verificar la hipótesis planteada se trabajó con diferentes contrastes empíricos. El punto de partida fue considerar la posibilidad de existencia de cointegración entre en agregado monetario M2 privado y los índices de precios al consumidor de cada uno de los aglomerados, para luego llevar a cabo una regresión por mínimos cuadrados ordinarios de un modelo con corrección de errores (ECM), para cada uno de los aglomerados, incorporando así la relación de largo plazo entre las variables. Si bien el objetivo último de este trabajo es analizar la dinámica de corto plazo, diversos autores destacan la ventaja que otorga incorporar la dinámica de largo plazo a la hora de analizar el ciclo económico.

Finalmente se realizó una comparación de los diferentes resultados alcanzados de modo tal de poder comparar el impacto que tiene una misma política monetaria en el nivel de precios de cada uno de los aglomerados estudiados.

El análisis de cointegración se realizó aplicando el método de cointegración de Johansen a través del cual se pueden obtener los distintos vectores de cointegración con una probabilidad del 95%, utilizando para el mismo la cantidad de rezagos más adecuada según el aglomerado sobre el cual se trabaje.

Para la estimación del ECM se construyo un modelo donde la variable dependiente es el IPC del aglomerado estudiado y como variables independientes se incluyeron al agregado monetario M2 privado y sus respectivos rezagos. Adicionalmente en ciertos aglomerados se incorporaron variables dummy en aquellos períodos que resulten significativos.

Análisis de Cointegración

De acuerdo a lo que sostiene gran parte de la literatura, dos series de tiempo pueden ser no estacionarias y aún así, en largo plazo, mantener una relación estadísticamente significativa. Se dice que dos series, cada una de ellas integrada de orden uno, están cointegradas si existe una combinación lineal entre ellas que sea integrada de orden cero (ver Engle y Granger, 1989). Como se puede observar en el Gráfico N° 3, las variables analizadas resultaron no estacionarias en sus niveles originales.

Gráfico N° 3. Series en logaritmo

Test de Dickey-Fuller Aumentado (ADF)

Para analizar el orden de integración de las variables utilizadas se procedió a realizar el test de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) a cada una de ellas en primera diferencia, contrastándose como hipótesis nula la existencia de raíz unitaria, incluyendo los rezagos de cada una de las variables de acuerdo al criterio de Schwarz. En la Tabla Nro.1 se puede observar los resultados obtenidos:

Cuadro N°1 Test de Dickey-Fuller

De los resultados obtenidos se puede observar que, al 10% de significatividad, todas las variables resultaron integradas de orden 1, rechazándose la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria cuando se trabaja a las variables en diferencias logarítmicas, siendo estas estacionarias. La excepción son el IPC del aglomerado Neuquén y el IPC City. Igualmente, y en línea con lo realizado en otros estudios, se las consideró en el análisis de cointegración

Test de Johansen

El análisis se realizó entre los pares formados por el agregado monetario M2 privado y cada uno de los índices de precios al consumidor. Para llevar a cabo este análisis se aplicó el Test de Cointegración Multivariada de Johansen el cual contrasta la hipótesis nula de no existencia de un vector de cointegración. La forma funcional de la relación entre M2 y los diversos índices de precios en el largo plazo viene dado por:

LOGIPC_t= β₀ + β₁ LOGM2_t + μ_t

Así, el vector de cointegración queda definido de la siguiente forma, siendo μt I(0)

μ_t = LOGIPC_t - β₀ - β₁ LOGM2_t

En primer lugar se planteo como hipótesis nula la no existencia de vectores de cointegración entre las variables. Dicha hipótesis fue rechazada al 5% de significatividad para cada uno de los aglomerados. Los resultados arrojados por el test se pueden observar en el Cuadro N°2.

Cuadro N°2 Test de Johansen Hipótesis nula: no existencia de vectores de cointegración

Asimismo la hipótesis alternativa que plantea la existencia de a lo sumo un vector no pudo ser rechazada, tal como se observa en el Cuadro N°3.

Cuadro N°3 Test de Johansen Hipótesis alternativa: existencia de a lo sumo un vector de cointegración

De los resultados obtenidos a través del Test de Johansen se puede afirmar la existencia de un vector de cointegración para cada una de las relaciones entre el agregado M2 privado y los diferentes índices de precios. En el Cuadro N°4 se pueden observar los coeficientes de los vectores de cointegración estimados.

Cuadro N°4 Coeficientes del vector de cointegración

Todos los coeficientes resultaron acordes a lo que supone la teoría económica acerca de la relación existente entre el dinero y el nivel de precios. Todos ellos arrojaron valores positivos poniendo en evidencia que un aumento en la cantidad de dinero impacta de manera positiva en el nivel de precios.11 El análisis detallado de estos valores no es objeto de estudio en este trabajo debido a que se refieren a la relación de largo plazo entre las variables.

En el Cuadro Nro. 5 quedan determinadas las relaciones de cointegración entre los distintos pares las cuales serán incorporadas al modelo de corrección de errores.

Modelo de Corrección de Errores (ECM)

Al encontrar que todas las combinaciones entre el agregado monetario M2 privado y los índices de precios provinciales están cointegradas, se procedió a construir un modelo de corrección de errores para cada uno de los aglomerados que mejor represente la relación entre la cantidad de dinero y el nivel de precios incluyendo como unos de los regresores a los vectores de cointegración obtenidos en el punto anterior, cuyo coeficiente indicará el ajuste que se realiza en cada período hacia la relación de largo plazo. Adicionalmente se incorporaron variables dummy en aquellos casos que resultaran significativas.

En la estimación se incorporaron tres rezagos y se partió desde lo más general a lo más específico. Este proceso implica ir eliminando desde las variables menos significativas hasta las más significativas hasta que las variables que determinan el modelo sean todas ellas significativas, tanto de manera individual como conjunta.

Finalmente al modelo obtenido se le realizarán las pruebas de normalidad, autocorrelación y heterocedasticidad de modo tal de corroborar si se violan los principales supuestos del modelo.

Aglomerado Gran Buenos Aires

Estimación en base al IPC INDEC

La estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para el aglomerado Gran Buenos Aires utilizando la serie de precios provista por el INDEC arrojó los siguientes resultados:

Tabla N°1 Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores Relación entre M2 e IPC GBA

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 10/22/11 Time: 11:45

Sample (adjusted): 2003Q4 2010Q4

Included observations: 29 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, el modelo queda definido de la siguiente forma:

DLIPC= 0,0078 + 0,1348*DLM2 - 0,068*DLM2(-2) + 0,4748*DLIPC(-1) - 0,1091*[LOGIPC(-1) - 0,4486*LOGM2(-1) + 0,2583]

Los resultados obtenidos mediante la estimación por MCO de un modelo con corrección de errores para el aglomerado Gran Buenos Aires muestran la existencia de una relación positiva entre M2 y el nivel de precios. Sin embargo, esta relación se debilita parcialmente cuando se incorpora al análisis el segundo rezago de la variable independiente. Así, el aumento en la cantidad de dinero provoca un impacto positivo en el nivel de precios aunque el mismo es contrarrestado aproximadamente en un 50% por el aumento en la cantidad de dinero generado dos trimestres atrás. Si bien este efecto negativo no parece tener mayor sustento a la luz de lo que supone gran parte de la literatura económica, pone de manifiesto que la relación entre el agregado monetario M2 y el nivel de precios en el aglomerado GBA no es del todo estrecha.

De mayor magnitud resulta ser la relación entre el IPC y el IPC del período anterior tal como lo muestra su coeficiente. Esta relación podría suponer la existencia de persistencia inflacionaria como principal determinante de la evolución del nivel de precios, aunque esto no es motivo de estudio en este trabajo

La variable "V" hace referencia al vector de cointegración. El signo negativo del mismo es acorde a lo que predice la teoría indicando que toda vez que se produzca un desequilibrio en el período anterior respecto a la relación de largo plazo, debe esperarse una corrección hacia el equilibrio en el período siguiente. El coeficiente estimado de 0,1091 indica que cada trimestre existe una corrección del 10,91% hacia el valor de largo plazo. Asimismo, y lo que es más importante para este trabajo, la significatividad de este coeficiente sugiere que la dinámica de corto plazo está influenciada por la relación de largo plazo entre la cantidad de dinero y el nivel de precios.

Por último se realizaron las pruebas de diagnóstico al modelo. Los resultados observados indican que la distribución es normal y que no se está en presencia de autocorrelación y de heterocedasticidad.

Gráfico N°4 Test de Normalidad Jarque-Bera Hipótesis nula: la distribución es normal

Estimación en base al IPC Buenos Aires City

La estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para el aglomerado Gran Buenos Aires utilizando la serie de precios provista por el INDEC hasta el año 2006 y la serie del Centro de Estudios Buenos Aires City a partir del año 2007 arrojó los siguientes resultados:

Tabla N°4

Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores

Relación entre M2 e IPC City

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 11/26/11 Time: 16:12

Sample (adjusted): 2003Q3

2010Q2

Included observations: 28 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, el modelo queda definido de la siguiente forma:

DLIPC= 0,6788*DLIPC(-1) + 0,2148*DLM2 - 0,033*[LOGIPC(-1) - 0,4486*LOGM2(-1) + 0,2583]

La estimación para el aglomerado Gran Buenos Aires en base al IPC City arrojó una relación más fuerte entre la cantidad de dinero y el nivel de precios aunque los rezagos incluidos no resultaron estadísticamente significativos. Asimismo se puede observar que la variable que más influye en el nivel de precios continúa siendo el nivel de precios del período anterior. El coeficiente del vector de cointegración resultó significativo, indicando que en cada período existe una corrección del 3,34% al valor de equilibrio.

Finalmente los diferentes test aplicados a los residuos confirman el no rechazo de normalidad en la distribución así como la ausencia de autocorrelación y heterocedasticidad.

Gráfico N°5

Test de Normalidad Jarque-Bera

Hipótesis nula: la distribución es normal

Aglomerado Gran Córdoba

Para el aglomerado Gran Córdoba la estimación por mínimos cuadrados ordinarios de un modelo con corrección de errores arrojó los siguientes resultados:

Tabla N°7

Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores

Relación entre M2 e IPC Gran Córdoba

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 11/13/11 Time: 20:36

Sample (adjusted): 2003Q3 2010Q4

Included observations: 30 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, el modelo queda definido de la siguiente forma:

DLIPC= 0,0221 + 0,057*DLM2 - 0,089*[LOGIPC(-1) - 0,6695*LOGM2(-1) + 2,769] + 0,02067*DUMMY2010Q1

Para el aglomerado Gran Córdoba, la estimación también arrojó una relación positiva entre las variables estudiadas, anticipándose el dinero al nivel de precios. Tal como lo muestra el signo del coeficiente, la relación existe aunque es débil. Este hecho es de significativa importancia para este trabajo debido a que el aglomerado Gran Córdoba es uno de los que presenta una tasa de desempleo mas elevada.

Asimismo podemos observar que el signo del vector de cointegración es consistente con la teoría y tiene un alto nivel de significatividad. En el caso del aglomerado Gran Córdoba, el coeficiente estimado de 0,0896 indica que cada trimestre existe una corrección del 8,96% hacia el valor de largo plazo.

Del análisis de los residuos (ver apéndice estadístico) se decidió incorporar una variable dummy para el primer trimestre del 2010 la cual resultó significativa.

Las pruebas de diagnóstico al modelo, tal como se puede ver a continuación, avalaron el no rechazo de normalidad en la distribución así como la ausencia de autocorrelación y heterocedasticidad.

Gráfico N°6

Test de Normalidad Jarque-Bera

Hipótesis nula: la distribución es normal

glomerado Neuquén

Para el aglomerado Neuquén los resultados obtenidos a través del método de MCO de un modelo con corrección de errores fueron los siguientes:

Tabla N°10

Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores

Relación entre M2 e IPC Neuquén

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 10/25/11 Time: 23:12

Sample (adjusted): 2003Q4 2010Q4

Included observations: 29 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, se puede expresar al modelo de la siguiente manera:

DLIPC= 0,4808*DIPC(-1) + 0,1575*DLM2(-1) + 0,1377*DLM2(-2) - 0,0607*[LOGIPC(-1) - 1,2228*LOGM2(-1) + 9,0218] + 0,0399*DUMMY2007Q1

Para el aglomerado Neuquén la estimación arrojó una relación positiva entre el agregado monetario M2 privado y el nivel de precios, en donde el incremento de dinero ocurrido en los dos trimestres previos impacta positivamente en el nivel de precios. Del modelo en cuestión se desprende que en este aglomerado, cuya tasa de desempleo es más baja que en los dos aglomerados anteriores, el impacto que tiene el dinero en el nivel de precios es mayor aunque la variable más relevante continúa siendo el nivel de precios del período anterior.

Del análisis de los residuos (ver Apéndice estadístico) se optó por incluir una variable dummy puntual para el tercer trimestre del 2007 la cual resultó significativa. Asimismo se observa que el signo del vector de cointegración es consistente con la teoría y el coeficiente estimado de 0,0607 indica que en cada período existe una corrección más lenta hacia el valor de equilibrio.

Por su parte las pruebas de diagnóstico al modelo permitieron detectar la existencia de normalidad en la distribución así como la ausencia de autocorrelación y heterocedasticidad.

Gráfico N° 7

Test de Normalidad Jarque-Bera

Hipótesis nula: la distribución es normal

Aglomerado Gran Mendoza

Para el aglomerado Gran Mendoza los resultados obtenidos a través del método de MCO de un modelo con corrección de errores fueron los siguientes:

Tabla N°13

Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores

Relación entre M2 e IPC Gran Mendoza

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 10/22/11 Time: 13:11

Sample (adjusted): 2003Q3 2010Q4

Included observations: 30 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, el modelo queda definido de la siguiente forma:

DLIPC= 0,011 + 0,1566*DLM2 + 0,0976*DLM2(-2) - 0,1167*[LOGIPC(-1) - 0,7336*LOGM2(-1) + 3,495] + 0,0323*DUMMY2007Q2

Los resultados obtenidos para el aglomerado Gran Mendoza confirman la existencia de una relación positiva entre el agregado monetario M2 privado y el nivel de precios. En este caso los regresores que resultaron significativos fueron la cantidad de dinero del período actual así como la del trimestre anterior. También resultó significativa la variable dummy puntual incorporada para el segundo trimestre del 2007 (ver apéndice).

Si bien los coeficientes del agregado monetario M2 privado no difieren demasiado de los obtenidos en el modelo del aglomerado Neuquén, en este caso se puede observar que el nivel de precios del período anterior no es significativo para explicar la evolución del IPC Gran Mendoza. El mismo pareciera explicarse exclusivamente por la cantidad de dinero. Este hecho no es menor para el objetivo de este trabajo ya que el aglomerado Gran Mendoza es uno de los que tiene una tasa de desempleo más baja dentro de la muestra seleccionada.

Finalmente se puede observar que el signo del vector de cointegración es consistente con la teoría y el coeficiente estimado de 0,1157 indica que en cada período existe una corrección del 11,57% hacia el valor de equilibrio. Al igual que en el resto de los aglomerados estudiados hasta el momento, la alta significatividad de este coeficiente pone en evidencia que la dinámica de corto plazo es influenciada por la relación de largo plazo entre el dinero y el nivel de precios.

Los diferentes test aplicados a los residuos también confirmaron para el aglomerado Gran Mendoza la existencia de normalidad en la distribución así como la ausencia de autocorrelación y heterocedasticidad.

Gráfico N° 8

Test de Normalidad Jarque-Bera

Hipótesis nula: la distribución es normal

Aglomerado Posadas

Para el aglomerado Posadas los resultados obtenidos a través del método de MCO de un modelo con corrección de errores fueron los siguientes:

Tabla N°16

Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores

Relación entre M2 e IPC Posadas

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 10/26/11 Time: 00:02

Sample (adjusted): 2003Q4

2010Q4

Included observations: 29 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, el modelo queda definido de la siguiente forma:

DLIPC= 0,2216*DLM2(-1) + 0,1622*DLM2(-2) - 0,088*[LOGIPC(-1) - 1,0144*LOGM2(-1) + 3,495] + 0,02199*DUMMY2007Q2

El signo de los coeficientes de los rezagos de la variable M2 privado vuelve a ser positivo confirmando una vez mas lo que sostiene gran parte de la literatura económica acerca de la existencia de una relación positiva entre la cantidad de dinero y el nivel de precios. Para el aglomerado Posadas, uno de los que menor tasa de desempleo presenta para el período estudiado, la relación es más fuerte que en los aglomerados anteriores tal como lo muestran los coeficientes que acompañan a los rezagos del agregado monetario utilizado en este trabajo. Asimismo se puede observar que el impacto en el nivel de precios viene dado por la cantidad de dinero de los dos trimestres anteriores, indicando que el dinero se anticipa al nivel de precios en el aglomerado Posadas.

En la estimación se incluyó una variable dummy que adopta el valor de uno luego del primer trimestre del 2007 y cero en el período anterior, dado que hay indicios de un cambio estructural en la serie a partir de ese momento. Se realizó un Test de Chow (ver Apéndice estadístico) y los resultados del mismo avalaron esta hipótesis.

Asimismo se puede observar que el signo del vector de cointegración es consistente con la teoría y el coeficiente estimado de 0,0884 indica que en cada período existe una corrección del 8,84% hacia el valor de equilibrio.

Finalmente se procedió a realizar las diferentes pruebas de diagnóstico las cuales permiten verificar que se cumplen los principales supuestos del modelo.

Gráfico N° 9

Test de Normalidad Jarque-Bera

Hipótesis nula: la distribución es normal

Aglomerado San Salvador de Jujuy

Para el aglomerado San Salvador de Jujuy los resultados obtenidos a través del método de MCO de un modelo con corrección de errores fueron los siguientes:

Tabla N°19

Resultados de la regresión por MCO con corrección de errores

Relación entre M2 e IPC S.S. de Jujuy

Dependent Variable: DLIPC

Method: Least Squares

Date: 10/22/11 Time: 13:43

Sample (adjusted): 2003Q4 2010Q4

Included observations: 29 after adjustments

En base a los resultados obtenidos, el modelo queda definido de la siguiente forma:

DLIPC= 0,4066*DLM2(-1) + 0,2351*DLM2(-2) - 0,0749*[LOGIPC(-1) - 1,7353*LOGM2(-1) + 14,99] + 0,0404*DUMMY2010Q1

Para el aglomerado San Salvador de Jujuy, uno de los que presenta una tasa de desempleo más baja, se puede observar que la relación entre la cantidad de dinero y el nivel de precios es la más estrecha de la muestra. Así queda reflejado en los valores de los coeficientes estimados de la variable M2 privado rezagada en uno y dos períodos. En el caso del aglomerado en cuestión también se observa que el dinero se anticipa a los precios, debilitándose este impacto con el transcurso del tiempo.

Una vez más la alta significatividad del vector de cointegración indica que la relación de largo plazo entre las variables influye en la dinámica de corto plazo. El signo del vector de cointegración es consistente con la teoría y el coeficiente estimado de 0,0749 indica que en cada período existe una corrección del 7,49% hacia el valor de equilibrio.

La variable dummy puntual incluida para el primer trimestre del 2010, y que surge del correspondiente análisis de los residuos (ver Apéndice estadístico), también resultó ser significativa.

Finalmente los diferentes test aplicados a los residuos también confirmaron la existencia de normalidad en la distribución así como la ausencia de autocorrelación y heterocedasticidad.

Gráfico N° 10

Test de Normalidad Jarque-Bera

Hipótesis nula: la distribución es normal

La relación entre la cantidad de dinero, representada por algún agregado monetario, y el nivel de precios ha sido largamente estudiada por diversos autores. La existencia de una relación positiva entre ambas variables descansa en la denominada Teoría Cuantitativa del Dinero. Según los principales exponentes de esta teoría, una variación en la cantidad de dinero se traduce en un aumento en el nivel de precios de igual magnitud. Esto se deriva de la ecuación MV=PY, en donde M es la cantidad de dinero, V es la velocidad de circulación del dinero, P es el nivel de precios e Y es el nivel de producto. Partiendo del supuesto que en el largo plazo tanto V como Y permanecen fijos, entonces un aumento de M se traduce en un incremento similar de P.

Diversos estudios empíricos avalan esta teoría. Para el largo plazo, Lucas (1980), Mills (1983) y McCandless y Weber (1995) encuentran una relación positiva entre el dinero y la inflación así como también una relación de proporcionalidad.Ver Basco, D'Amato y Garegnani (2009) Si bien no existe discusión sobre la existencia de una fuerte relación entre ambas variables en el largo plazo, al momento de analizar el ciclo económico se han generado distintas controversias sin poder establecer hechos estilizados al respecto.

Uno de los supuestos más importantes de la Teoría Cuantitativa del Dinero es la existencia de pleno empleo, supuesto poco frecuente cuando se analiza la dinámica de corto plazo. En su obra La Teoría General del empleo, el interés y el dinero, John Maynard Keynes sostiene que si la economía no opera al límite de su capacidad, cambios en la cantidad de dinero tendrán un impacto en el producto y, en consecuencia, en el nivel de empleo superior al impacto producido en el nivel de precios Ver Humphrey (1974). Así, en economías con elevados niveles de desempleo, los precios permanecen fijos en el corto plazo mientras que el producto es flexible, aumentando este último cuando se produce una expansión monetaria.

Otro supuesto crucial de la Teoría Cuantitativa del Dinero es que la velocidad de circulación del dinero es constante. Keynes critica este supuesto, afirmando que en el corto plazo la misma es sumamente inestable, por lo que un incremento en la cantidad de dinero puede ser absorbido por una caída en la velocidad de circulación del dinero sin que ello se traduzca en un aumento en el nivel de precios.

Basada en las ideas de Keynes, años más tarde surgió la corriente comúnmente conocida como Neo Keynesianismo, la cual afirma que las variables monetarias afectan a las variables reales en el corto plazo. Los autores pertenecientes a esta corriente de pensamiento enfatizan la importancia de la tasa de interés al momento de realizar política monetaria. Así, la cantidad de dinero se determina endógenamente de modo tal de ubicar la tasa de interés nominal de corto plazo en un nivel dado. De este modo una política monetaria contractiva eleva la tasa de interés, alterando la conducta de los agentes. Las familias se verán tentadas a posponer consumo presente por consumo futuro y las empresas reducirán su demanda de bienes de capital, disminuyendo los niveles de consumo e inversión, y provocando así una caída del producto.

De acuerdo a esta teoría, la cantidad de dinero no afecta exclusivamente al nivel de precios en el corto plazo sino que también tiene impacto en el producto. Esto es así debido a que los precios y los salarios son rígidos en el corto plazo pudiendo la autoridad monetaria perseguir objetivos respecto al producto y a la inflación. Los principales exponentes de esta teoría sostienen que, en el corto plazo, se verifica la Curva de Philips.

También dentro de la teoría monetarista el impacto que tiene un aumento de la cantidad de dinero en el nivel de precios en el corto plazo ha sido motivo de debate a lo largo de los años. Frisch (1988) desarrolla el modelo conocido como Mark I en donde demuestra que un impulso monetario en el corto plazo produce un incremento en la tasa de crecimiento de la economía por encima de lo previsto, provocando así una reducción en la tasa de desempleo. Esta caída en el desempleo, a través de la denominada Curva de Phillips, provoca un aumento de la inflación aunque en menor proporción al aumento de la cantidad de dinero. Así, una política monetaria expansiva, cuando la economía se encuentra lejos del pleno empleo, genera un impacto positivo en el nivel de actividad. También impacta de manera positiva en el nivel de inflación, aunque lo hace en menor medida que si la economía se encuentra en pleno empleo. En otras palabras, un impulso monetario induce dos efectos, uno real y otro inflacionario.

Al momento de considerar la dinámica de corto plazo entre el dinero y los precios, y teniendo en cuenta las diferencias existentes entre las diferentes regiones que conforman una nación, Julio H.G. Olivera (1991) sostiene que en una región con un elevado nivel de desempleo el aumento de la cantidad de dinero estimulará la actividad económica mientras que en aquellas regiones en donde la tasa de desocupación es menor el aumento de la cantidad de dinero se traducirá en un incremento en el nivel de precios.

En Argentina el debate sobre la consecuencias que genera en las diferentes regiones del país realizar política monetaria de manera centralizada tiene una relevancia mucho menor, no siendo motivo de estudio actualmente. Sin embargo, ciertos autores hicieron mención al tema, destacándose entre ellos el trabajo de Julio H.G. Olivera (1991). Según este autor, en Argentina la organización del Banco Central es enteramente centralizada. A diferencia de lo ocurre en la mayoría los países latinoamericanos, en donde los bancos centrales se organizan por sucursales, el Banco Central de la República Argentina opera, desde su creación en 1935, únicamente con una casa matriz lo que hace perder de vista las diferencias regionales existentes.

En ese sentido, en el año 1991 el Senador Nacional Juan Carlos Romero presentó un proyecto de ley, ideado en su mayoría por Olivera, para modificar la Carta Orgánica del Banco Central. Este proyecto incluía en su artículo número 4 que el banco debe establecer al menos una sucursal en cada provincia. Estas sucursales tendrían la facultad de llevar a cabo la política de adelantos y redescuentos con instituciones de su distrito, es decir, tendrían a cargo una de las herramientas de política monetaria con que cuenta el Banco Central.

De acuerdo al proyecto de ley presentado al Congreso de la Nación, los presidentes de cada directorio regional deben participar en el directorio nacional, asesorando a este último y a las autoridades ejecutivas del banco sobre la situación económica de cada distrito. El objetivo último del proyecto de ley queda de manifiesto en sus fundamentos:

La eficiencia de la actividad bancaria es tanto mayor, en general, cuánto más próxima su localización respecto al destinatario del crédito. De esto resulta la conveniencia de la descentralización territorial de los servicios bancarios y, por consiguiente, de la banca central como proveedora de asistencia crediticia.

Para poder comprender la organización centralizada del Banco Central de la República Argentina, a diferencia de las ideas de Olivera y Romero, es necesario detenerse en dos cuestiones de suma importancia: el federalismo como esquema de organización y la existencia de dominancia fiscal a lo largo de la historia.

Argentina tiene actualmente una organización más centralizada que otros países que adoptaron el sistema federal como es el caso de Brasil o de Estados Unidos. Dalla Vía (2003) sostiene que el federalismo argentino desde sus orígenes fue un federalismo centralizado (el cuál se fue acentuando con el paso del tiempo) en donde los principales adeptos a este régimen no eran propiamente "federalistas" sino que abogaban por una Confederación de estados soberanos cuyo fundamento principal era la oposición a Buenos Aires. Así, el sistema federal surge con el único propósito de constituir la unión nacional y asegurar la paz interior, dando lugar a una fuerte dependencia de las provincias respecto al poder central.

En el caso de los Estados Unidos, el objetivo del federalismo descansa en que los estados conserven los poderes que no son delegados expresamente en el gobierno federal, generándose una mayor descentralización de funciones. Así, por ejemplo, en el campo tributario la organización del federalismo norteamericano se basó en un sistema de separación de fuentes en donde los estados no tenían intenciones de resignar poderes al gobierno central.

Según el autor, más allá de la forma de Estado adoptada, dentro de cada una de ellas pueden existir importantes diferencias de grado hacia una mayor o menor centralización de funciones. En ese sentido, el federalismo de Argentina y el de Estados Unidos se diferencian por sus distintos grados de descentralización y la organización del Banco Central es un claro ejemplo de ello.

El otro aspecto a tener en cuenta al momento de analizar la organización del Banco Central en Argentina es que históricamente a dicha institución se le atribuyó la responsabilidad de atender cuestiones de una importancia mayor para las necesidades económicas del país debido a los frecuentes períodos de inestabilidad macroeconómica que acontecieron en el país desde su creación, quedando en un segundo plano la posibilidad de introducir reformas institucionales.

En este sentido, adquiere suma importancia la existencia de dominancia fiscal, la cual se encuentra presente a lo largo de la historia argentina, entendiendo a ésta como el grado en que las acciones de política fiscal deben ser sostenidas por la política monetaria (Liviatan, 2003). Históricamente la política monetaria en Argentina fue utilizada como una herramienta de política económica al servicio de la política fiscal, resignando la misma grados de libertad. El recurrente financiamiento monetario del déficit fiscal es un ejemplo de ello. Asimismo, en diversas oportunidades se utilizó al tipo de cambio fijo como ancla del nivel de precios, reduciendo así el papel del Banco Central al de una caja de conversión y dejando un margen prácticamente nulo para utilizar a la política monetaria como herramienta de política económica. Un ejemplo de ello es el Plan de Convertibilidad adoptado en gran parte de la década del 90.

De gran importancia es el debate que se da hoy en día en Europa sobre los beneficios y perjuicios de adoptar determinado grado de descentralización en cuanto a la política monetaria. Con la creación del Banco Central Europeo y la adopción del euro como moneda única, se designa a éste organismo como el encargado de llevar a cabo una política común para los doce países miembros de la Unión Europea, renunciando las naciones a la política monetaria como herramienta de política económica.

Es en la Unión Europea donde adquieren una relevancia mayor las interacciones fiscales y monetarias debido a la heterogeneidad que presentan los países miembros en cuanto a las principales variables macroeconómicas. Según López-Salido y Pierpaolo (2004) los países que conforman la Unión presentan grandes diferencias en sus tasas de crecimiento así como también en los niveles de inflación, encontrándose los mismos en diferentes puntos del ciclo económico. De acuerdo a la información provista por el Banco Mundial, mientras que Grecia el año 2010 experimentó una inflación superior al 4%, el nivel de precios en Portugal sufrió una contracción del 1%. Más notorias son las asimetrías en las tasas de crecimiento. Mientras que Alemania para el año 2010 tuvo un crecimiento del 3.6% del PIB, países como Irlanda, España y Grecia experimentaron una contracción de su producto bruto interno. Asimismo los autores afirman que se observa una fuerte asimetría en los canales de transmisión de la política monetaria en los países miembros de la región.

Por otro lado, Beetsma y Debrun (2004) indican que la regla fiscal existente en la Unión Europea, que no permite que los países miembrocuentra organizado el Banco Central responsable de llevar a cabo esta políticas presenten déficits superiores al 3% del producto bruto interno, es muy criticada por el hecho de reducir la flexibilidad en la utilización de la política fiscal como estabilizador frente a diferentes shocks, rol que la política monetaria no puede asumir dado que la misma es llevada a cabo por un organismo supranacional.

Los autores afirman que la función de pérdida del Banco Central Europeo difiere de la de los gobiernos nacionales, asignándole diferente importancia a las desviaciones con respecto a los objetivos de inflación y crecimiento. Los autores sostienen que el Banco Central Europeo suele poner un mayor énfasis en la estabilidad de precios que en otros objetivos, lo que puede no coincidir con los objetivos de los gobiernos nacionales. . El Tratado de Amsterdam impone una separación estricta entre la política monetaria y la política fiscal en la región, haciendo improbable que el Banco Central Europeo participe en un proceso de decisión conjunta con los gobiernos nacionales, generándose así problemas de coordinación entre las partes. Estos problemas de coordinación generan tensiones que ensanchan las diferencias entre los objetivos del Banco Central Europeo y los gobiernos de cada país.

Mochón Morcillo (2010) analiza las relaciones que hay entre la política fiscal y monetaria en la región, concluyendo que la deficiencia más importante de la Unión Monetaria Europea desde su creación ha sido que presenta una situación desequilibrada: una política monetaria común y un sistema financiero integrado, pero una política fiscal descentralizada e incompleta, lo que resulta insostenible.

Uno de los países con mayor descentralización de su Banco Central es Estados Unidos, el cual adquiere el nombre de Reserva Federal de los Estados Unidos. En los Estados Unidos existen doce bancos centrales dotados de jurisdicción territorial diferenciada. El directorio de estos bancos está compuesto por representantes de la comunidad financiera, agrícola, comercial y manufacturera local. Asimismo, los bancos centrales regionales tienen participación en el Comité Federal del Mercado Abierto que es el órgano encargado de decidir sobre las medidas a adoptar en materia de política monetaria en los Estados Unidos. Por otro lado, cada uno de los bancos centrales tiene la facultad de determinar la tasa de redescuento a establecer en sus jurisdicciones.

El propósito que esto sea así, según la propia institución, es tener una amplia perspectiva sobre la actividad económica de todas las regiones de la nación. Actualmente se observa un amplio consenso en la literatura de ese país sobre el efecto que tiene una determinada política monetaria en las diferentes regiones que conforman la nación.

Carlino y DeFina (1996, 1999), analizando el caso de los Estados Unidos, indican algunas causas que hacen que la política monetaria genere un impacto diferente en las distintas regiones y en los diferentes estados. Entre ellas mencionan los sectores económicos que operan en la economía regional así como también el tamaño de las empresas. Según los autores, aquellas regiones en donde predominan los sectores vinculados a la construcción y a la producción de bienes durables son más sensibles a cambios en la tasa de interés por parte de la Reserva Federal que aquellas en donde el sector inmobiliario y el sector financiero tienen una mayor participación. También resulta importante para los autores considerar el tamaño de las firmas que operan en cada una de las regiones. Aquellas en donde predominen las empresas de menor tamaño son más sensibles a cambios en la tasa de interés.

Francis, Owyang y Sekhposyan (2009) analizan que pasa en el último nivel de descentralización, es decir, las ciudades. Allí también los autores encuentran impactos dispares por parte de la política monetaria, indicando que las causas de las mismas se pueden explicar por la densidad de población así como por la participación de empleo público que haya en la ciudad, siendo el nivel de empleo total menos sensible a shocks de política monetaria contractiva cuando el empleo público tiene una participación mayor.

Meade y Sheets (2005) concluyen que los presidentes de cada distrito, a la hora de realizar su votación acerca de la tasa de interés a establecer, tienen en cuenta la tasa de desempleo de la región a la cual pertenecen por sobre la de la nación. Sin embargo, los principales críticos al esquema de la Reserva Federal sostienen que dicho esquema genera mayores vulnerabilidades a las presiones de las burocracias regionales, debido a que a éstas últimas les es más fácil el acceso a las autoridades de cada distrito, influenciando en las decisiones a adoptar en materia de política monetaria.

Al momento de estudiar el impacto que tiene una política monetaria aplicada de manera centralizada en las diferentes regiones geográficas de un país, adquiere relevancia el análisis de cómo se encuentra organizado el Banco Central responsable de llevar a cabo esta política. Julio H.G. Olivera (1991) afirma que toda política monetaria racional, en el corto plazo, debe tener en cuenta las diferencias regionales, y que el modo más completo de garantizar este objetivo es la descentralización geográfica del propio Banco Central. La experiencia reciente muestra que dos de las economías más importantes a nivel mundial, como lo son Estados Unidos y la Unión Europea, difieren sustancialmente en cuanto al grado de descentralización de sus bancos centrales. En estos países, el debate sobre el impacto que tiene la política monetaria a nivel regional adquiere una gran importancia actualmente. Distinto es el caso de Argentina, en donde dicho debate no se encuentra presente.

El carácter sistémico de la estrategia se aprecia entre sus componentes principales: diagnóstico, objetivo, acciones, y entre cada etapa de la instrumentación estratégica.

OBJETIVO: Diseñar una estrategia orientada a contrarrestar las barreras que obstaculizan el desarrollo de la creatividad desde la producción de software en los Centros de Desarrollo de la UCI.

Para la elaboración de la estrategia se proponen como indicadores los siguientes: 1- Curiosidad intelectual.

2- Ausencia de inhibiciones o restricciones hacia y en el proyecto, induciendo a una participación más activa.

3- Enfrentar el proyecto asumido con esfuerzo y decisión.

Etapas de la Estrategia

Etapa Exploratoria: En esta etapa se debe realizar un diagnóstico de la situación actual que incluya el análisis del ambiente externo y de la organización desde el punto de vista económico, político, social, legal y tecnológico como base para determinar las acciones que deben llevarse a cabo para el éxito de la estrategia. Esta etapa implica:

- Realización del análisis del entorno (Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades)

- Características de los individuos, que forman parte de los equipos de trabajo en los Centros de Desarrollo de Software, nivel intelectual y creativo.

- Aplicación instrumentos para determinar niveles de desarrollo de la creatividad.

- Determinación del nivel de motivación intrínseca y extrínseca.

- Características de los programas docentes, productivos e investigativos. Es importante en esta etapa promover la creación de una atmósfera creativa que contribuya al proceso de reflexión individual y grupal, que conlleve a la valoración y autovaloración de la creatividad.

Etapa de Planificación: Etapa para constituir oficialmente la estrategia. Esta etapa implica:

- Capacitación a los individuos de los Centros de Producción de Software (estudiantes, profesores y especialistas).

- Determinación de los temas de investigación y su aplicación inmediata para el desarrollo de la estrategia.

- Conformación de los equipos de trabajo teniendo en cuenta la correcta asignación de roles y responsabilidades (la preparación, la motivación y la aceptación de los individuos) y así propiciar mayores resultados.

- Desarrollar talleres científicos que contribuyan a la retroalimentación y la estimulación del trabajo en equipo.

- Desarrollo de Proyectos investigativos (I+D+I).

- Intercambio de conocimientos y experiencias con otros Centros de Producción de Software y expertos.

- Auto-preparación y actualización científica.

- Formación de valores universales.

- Logro del compromiso de la dirección de los Centros de Producción de Software con los equipos de trabajo que propician los resultados de investigación o de software.

- Trazar el enfoque orientado a la mejora continua.

Etapa de Ejecución: Para ejecutar o aplicar la estrategia se definirán los procedimientos y flujos de trabajo que soportan la estrategia. Se llevan a cabo el conjunto de actividades de seguimiento y control de cambios en el proyecto. Esta etapa implica:

- Integración de los factores que intervienen en el proceso de producción de software, la creatividad y la innovación.

- Indicadores comportamentales a monitorear, evaluar y formar:

• Motivación hacia la actividad que realiza.

• Flexibilidad.

• Originalidad.

• Fluidez de Ideas.

• Elaboración personalizada.

• Independencia.

• Perseverancia.

• Potencialidades intelectuales y afectivas.

• Capacidad para redefinir objetivos, para reaprender y desaprender lo que ya no es útil; superando discapacidades aprendidas.

• Proyección futura que oriente su actividad y comunicación hacia objetivos cada vez superiores.

• La Comunicación, la Capacidad Creativa, la Autoestima y los Valores son las Variables a evaluar por los docentes.

- Realización de otras actividades tales como:

• Ferias expositivas de resultados alcanzados en la producción de software por los estudiantes, profesores o especialistas.

• Encuentros de conocimientos entre proyectos o líneas de desarrollo de los Centros de Producción de Software.

• Encuentros o concursos semestrales de habilidades según los roles que desempeñan en la producción de software.

• Participación en grupos deportivos según motivaciones y potencialidades que muestren las habilidades que según los roles tienen formado.

• Desarrollar la experiencia directa, la elaboración personalizada que promueva no la copia ni la reproducción sino, la reflexión crítica y original, presentando sus puntos de vista imponiendo así su sello personal hasta los más mínimos detalles en cada actividad y estilo de comunicación que realice.

• Crear una revista, una página Web que contenga la vida del grupo y un espacio para la publicación, actualización y foro de debate acerca de las temáticas de interés en los proyectos formativos.

• Trabajar en todo momento sobre el desarrollo intelectual y creativo para la solución de problemas y descubrimientos de nuevos problemas. Etapa de Cierre y Evaluación: Etapa en la que se debe hacer el balance del éxito o fracaso en la implantación de la estrategia, en función del análisis de los resultados obtenidos. Esta etapa implica: - Reuniones mensuales del grupo. - Visita de asesoría a los grupos y colaboradores. - Control de los recursos. - Procesar la información, elaborarla, identificar problemas, presentar recomendaciones.

- Informar periódicamente a las instituciones vinculadas al proyecto sobre los logros, las insuficiencias, soluciones etc., de manera que, les sirva de retroalimentación y referencia en la toma de decisiones. - Estimular los mejores resultados en el cumplimiento de las tareas asignadas para la producción de software.

Conclusiones

- La creatividad se considera un componente indispensable en la formación integral del individuo, por lo que constituye un aspecto de carácter relevante referente a la producción de software.

- El proceso de desarrollo de la creatividad en los estudiantes, profesores y especialistas vinculados a la producción de software en la UCI, se apoya en las bases teóricas de la teoría dialéctico materialista y el enfoque histórico cultural.

- La implementación de la estrategia posibilitará el desarrollo de la creatividad en los miembros de los proyectos productivos, lo cual debe evidenciarse cuando manifiesten fluidez de pensamiento, flexibilidad intelectual, originalidad en la producción de ideas, actitud para la redefinición de funciones, usos o roles y actitudes para elaboración de nuevas ideas durante el proceso productivo.

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1.2 El desarrollo de la informática en Cuba y la Industria Cubana del Software (InCuSoft).

Como resultado de un proceso de maduración de la organización gubernamental y sus funciones, se constituye en el año 2000, el Ministerio de la Informática y las Comunicaciones (MIC), el cual asume como su nombre lo indica a partir de ese momento, lo relativo a todas las comunicaciones (alámbricas e inalámbricas) que correspondía al Ministerio de las Comunicaciones, así como lo relativo a la informática y electrónica que venía desarrollando hasta ese momento el SIME. En el campo de la informática, se concibe por el MIC, como primera tarea lo que ha dado en llamarse proceso de Informatización de la sociedad, que no es más que el proceso de utilización ordenada y masiva de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la vida cotidiana, para satisfacer las necesidades de todas las esferas de la sociedad, en su esfuerzo por lograr cada vez más eficacia y eficiencia en todos los procesos y por consiguiente mayor generación de riqueza y aumento de la calidad de vida de los ciudadanos. (MIC, 2002) En consecuencia este ministerio mejoró, actualizó y organizó gubernamentalmente los lineamientos del CECM en lo que se conoce como el Programa rector para la Informatización de la sociedad cubana, formado por un sistema de ocho áreas de trabajo.

La segunda gran empresa de magnitud nacional que acomete el MIC, ya con una consolidación de las acciones a escala de todo el país; es la agrupación en el año 2004, de todos los esfuerzos, dispersos hasta esos momentos en diferentes Organismos de la Administración Central del Estado (OACE), hacia la concepción e interacción de estos en lo que ha dado en llamarse la Industria Cubana del Software (InCuSoft), a la cual han contribuido todas y cada una de las acciones que el gobierno revolucionario ha ido ejecutando desde el propio triunfo revolucionario.

De acuerdo al reporte del 2007 de la Oficina Nacional de Estadística (ONE), el MIC invierte en la ejecución del programa de informatización de la sociedad cubana un promedio anual de 127,9 millones de pesos. Igualmente las cifras de utilización de las TIC en los sectores de la sociedad demuestran un avance sostenido en su incorporación. (Santos Hernández, 2009)

La InCuSoft cuenta hoy con empresas, universidades y centros de enseñanza técnica y profesional en todo el país para su desarrollo. De igual manera posee alianzas estratégicas con entidades de igual tipo en la región y el planeta para el logro de los objetivos propuestos en el Programa de Informatización de la sociedad cubana.

Se puede constatar en el análisis histórico mostrado, que el desarrollo de la Informática en Cuba ha estado estrechamente ligado al proceso social revolucionario de nuestro país. En este sentido, luego del Triunfo de la Revolución, se aprecian varias acciones dignas de estacar que demuestran este hecho:

• Adopción progresiva por el estado de políticas centralizadas para el desarrollo tecnológico en el campo de la electrónica, la automatización, las comunicaciones y la informática.

• Preparación del capital humano necesario para el impulso de esta tarea en centros de estudio a todos los niveles educacionales

• Presupuesto estatal para el desarrollo de una infraestructura tecnológica con vistas al esarrollo informático del país.

• Creación de espacios científico-técnicos con carácter internacional para la presentación y el intercambio de las TIC.

Los puntos señalados han permitido que hoy en Cuba, la informática no sea una asignatura pendiente para la sociedad; sino que al contrario esté al alcance de todos y en vías crecientes de consolidación como un rublo importante de ingresos económicos al país; en exitosa contradicción a la mayoría de los países subdesarrollados y de las clases explotadas y olvidadas en los llamados “desarrollados”, como lo ilustra el dato que mientras en Estados Unidos accede a la Red algo más del 70 por ciento de la población, en toda África lo hace apenas el 3 por ciento; así como que los proveedores de servicios de Internet se encuentran en países de altos ingresos, donde vive sólo el 16 por cierto de la población mundial. (Castro Ruz, 2007)

1.3 La Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) y su papel en la InCuSoft.

Un paso muy importante en este sentido lo constituye la creación en el 2001 de la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) que tiene entre sus principales actividades el proceso productivo, su misión es producir software y servicios informáticos a partir de la vinculación estudio – trabajo como modelo de formación. La misma se basa en la integración de los procesos de formación, investigación, producción-desarrollo y comercialización en torno a una temática para convertirla en una rama productiva, enominado “Centro de Desarrollo” donde se garantiza la innovación continua, originando la GC para garantizar un mayor rendimiento.

Se concibe adscripta al MIC, una institución de estudios universitarios que permitiera acelerar los resultados de lo que luego se conceptualizaría como la InCuSoft y que aumentara el capital humano disponible en la nación para estos fines.

Es indiscutible el aporte y la significación de la UCI en los planes y estrategias de la InCuSoft. Precisamente los esfuerzos invertidos en su construcción y consolidación estuvieron dirigidos a este fin. La organización de la institución, la cual ha pasado necesariamente por un proceso de maduración, que no ha dejado de tener sus influencias esfavorables en los resultados obtenidos, expuso en el año 2008 un total de 153 proyectos productivos, de los cuales el 59 % estaban precisamente dedicados al Programa de Informatización de la sociedad cubana.(CALISOFT, 2008)

La UCI, tiene cuatro acciones:

• Centralizar en una sola instalación el grueso de los recursos materiales y humanos e los que dispone el país para el desarrollo de software.

• Lograr de manera acelerada la formación de ingenieros, másteres y doctores en las Ciencias Informáticas como masa crítica de desarrollo de esta rama en la nación.

• Dotar a la institución de una fuerte y actualizada infraestructura tecnológica que le permita el logro de las misiones asignadas.

• Conformar una antesala de la InCuSoft para la región geográfica y el mundo a través de convenios de colaboración, proyectos conjuntos y eventos científicos y tecnológicos nacionales e internacionales.

Por las características de la población comunitaria mencionada, la UCI es digna expresión e nuestra sociedad y es por la juventud de su masa de trabajadores y estudiantes; así como por el área de la ciencia a la que se dedica, lo que la hace un blanco definitivo de los ataques del imperialismo yanqui, principalmente en su deseo del robo de cerebros tal y como lo muestran los datos asombrosos en el 2005, que el 50 % de los profesionales de América Central y el Caribe vive en el exterior de sus países. (Castro Ruz, 2007) En un escenario desigual del reparto científico del mundo para los países de la periferia (subdesarrollados y tercermundistas) contra los del centro (desarrollados e industrializados), se crea la UCI; para junto al resto de las universidades cubanas, emostrar que la propia vida material futura de nuestro pueblo tendrá como base los conocimientos y la cultura. (Castro Ruz, 2003)

Dentro de los denominado “Centro de Desarrollo” se encuentra el Centro de Identificación y Seguridad Digital (CISED) el cual plantea como misión ser un centro de excelencia en la formación desde la producción de estudiantes de pregrado de la carrera de Ingeniería Informática y en el desarrollo de productos, servicios y soluciones integrales en el campo e la identificación y la seguridad digital, de alta confiabilidad, precisión y eficiencia económica que cuenta con personal altamente competente y calificado que le permite adaptarse a las necesidades de los clientes y orientarlos hacia los últimos avances de la tecnología. (CISED 2009)

Para conocer el estado en que se encuentra la creación, transferencia, almacenamiento, aplicación y uso del conocimiento así como las competencias investigativas en el CISED, se realizaron una serie de entrevistas las que arrojaron los siguientes planteamientos:

• No se realiza la captura, organización, almacenamiento, socialización y transformación el conocimiento para que preste beneficios y se pueda compartir.

• Insuficiente desarrollo de las habilidades para la GC (recopilar, analizar, organizar, utilizar, administrar y preservar el conocimiento).

• No se desarrollan acciones de investigación en integración con la producción de software.

• Insuficiente transferencia del conocimiento (se necesita transferir el conocimiento y la experiencia existente, para que pueda ser utilizado como un recurso disponible entre todos).

• No ha centrado todas las prioridades para el desarrollo de publicaciones e intercambio e conocimiento.

• Existe mucha fluctuación del personal especializado.

• Es insuficiente el componente científico e investigativo para el escenario productivo en que se desarrolla.

• Insuficiente preservación y diseminación del conocimiento.

La organización del proceso productivo en la UCI.

El proceso productivo de la UCI ha transitado por diferentes etapas en el desarrollo y consolidación de la institución; sin embargo en todas y cada una de las que se pudieran llamar fases o etapas, ha estado como unidad básica de su funcionamiento el proyecto productivo. Dada la función fundamental de la universidad como productora de software, los conocimientos acumulados por la ciencia en el campo de la Ingeniería y la Gestión de Software son de obligatorio cumplimiento y utilización en la UCI. La Guía de los Fundamentos de la Dirección de Proyectos (PMBOK) en su tercera edición, define un proyecto como “un esfuerzo temporal que se lleva a cabo para crear un producto, servicio o resultado único”.4 (PMI, 2004)

Hoy día, los proyectos productivos de desarrollo de software, se organizan en torno a un centro de desarrollo. Como principio en estos centros existen departamentos de desarrollo por líneas temáticas en correspondencia con sus objetos de estudio y a su vez existen dos subdirecciones: una de investigación-posgrado y otra de formación, por lo que tienen entro de sus misiones tanto la producción, como la formación de grado y posgrado; así como la planificación de la investigación, la ciencia y la técnica. Cada uno de los proyectos productivos mantiene una estructura en la cual se concretan las anteriores misiones del centro, convirtiéndose de esta manera en la célula fundamental de todo el aparato productivo de la universidad, los centros y las facultades.

Ya en el año 2008, el 75 % de los estudiantes y el 22 % de los profesores estaban incorporados a la actividad productiva de manera directa. De esta misma forma 3?4 partes de los estudiante involucrados estaban en su 4to o 5to año de estudios en la carrera. (CALISOFT, 2008)

La vertiginosidad con que ocurren los cambios científicos y tecnológicos en la informática, como una expresión más de que la potencia de los ordenadores se duplica cada dieciocho meses y los usuarios de Internet, cada año (Castro Díaz-Balart, 2002); pone en constante tensión a los desarrolladores de software y eleva considerablemente la competencia en esta rama de la ciencia. Más que la organización (en nuestro caso la universidad, el centro de esarrollo y la facultad) es en el proyecto productivo donde se gana la batalla de la eficiencia, la eficacia y la calidad del desarrollo del software. Sólo una estrategia acertada que involucre actividades de ciencia, tecnología e innovación, sobre el análisis constante el contexto social donde se desarrollan, permitirá lograr las metas solicitadas a la institución y en consecuencia a cada uno de sus proyectos productivos.

CAPÍTULO 2: La necesidad de un enfoque social en la gestión del conocimiento en la producción de software de la UCI basado en los centros de desarrollo de software específicamente el Centro de Identificación y Seguridad igital (CISED)

2.1 La gestión del conocimiento en los centros de desarrollo de software de la UCI con una mirada desde un enfoque CTS.

La informática y en particular los conocimientos vinculados a la gestión de un proyecto de producción de software, han sido desarrollados en los países llamados del centro en la producción de los conocimientos científicos. Si tomamos en consideración además el precepto de que la ciencia es una actividad social vinculada con las restantes formas de la actividad humana (Nuñez Jover, 1999) entenderemos entonces que la mayoría del conocimiento de la gestión de proyectos que hoy conocemos y tratamos de aplicar, está marcado en su totalidad por un desarrollo en y para condiciones sociales y económicas totalmente distintas a las nuestras, como resultado del análisis de situaciones de gran iferencia a las cubanas y a nuestro contexto regional.

Adoptar soluciones foráneas, creadas en contextos tan distintos al nuestro, sin ninguna adecuación y análisis profundo previo, me hace recordar la frase de Carlos Marx refiriéndose a uno de los peligros que tenía la idea socialista en su época, cuando esta tomara, sin partido y sin sentido de pertenencia, las ideas de otras corrientes socio- económicas en lecturas extranjerizas, confusas e incompletas. (Marx, 2009)

Dadas las condiciones y misiones asignadas a la UCI desde su surgimiento, la producción e software es el proceso en torno al cual deben girar el resto de los que se desarrollan en la institución. Como universidad al fin y al cabo, la formación y la investigación son esencialmente importantes y decisivas, tal y como lo enmarcara el Dr. Pedro Horruitinier Silva, en las dimensiones curricular e investigativa respectivamente, dentro del Modelo de Formación para el profesional cubano. (Horruitinier Silva, 2006) Esta razón al ser un centro productivo, donde se forma a un estudiante y se investiga en beneficio de esa producción, hace que no exista un modelo similar en ningún otro lugar del mundo tal y como lo necesita la UCI. Pueden acercarse otros casos, como los desarrollados por universidades capitalistas e países industrializados, donde el elitismo es factor decisivo en la selección de los estudiantes y los contribuyentes monetarios determinan las investigaciones, poniendo las universidades al servicio de la economía de mercado y la competencia desleal entre semejantes. Afortunadamente estos modelos no sirven para dar respuesta a las necesidades cubanas, no solo por razones pedagógicas o didácticas, sino además políticas, económicas y sociales.

A lo largo de la historia de la humanidad y potenciadas como resultado de las Revoluciones Científico – Técnicas (RCT), el mundo del estudio ordenado de la ciencia, ha pasado por varias etapas que según Woolgar, citado por (Nuñez Jover, 1999) son: amateur, académica, profesional e industrial. Este tránsito permitió lo que hoy conocemos como institucionalización de la ciencia, pero arrojó, entre otros, dos grandes resultados lamentables para la humanidad: la división suprema de los estudios científicos en cada uno e sus campos con investigaciones por separado y la división de los países y regiones al hacer la ciencia, en un núcleo o centro (dominado por los países desarrollados) y una envoltura o periferia (correspondiente a los países subdesarrollados).

Esos resultados, a pesar de los relativos avances en estudios multidisciplinarios, produce que hoy día, las respuestas a lo relativo a cómo enseñar, cómo producir y cómo investigar no se encuentren en una misma solución, sino por caminos separados; lo cual acrecienta el problema para la UCI en encontrar una solución viable a su principal interrogante: ¿Cómo preservar el conocimiento que se genera diariamente en un proyecto productivo de software? Precisamente esta pregunta será el móvil principal de este trabajo tratando de hacerlo bajo la sombra de un enfoque social e integrador.

Necesitamos entonces realizar un análisis por separado para luego producir una integración el mismo. Hagámonos entonces tres preguntas que nos orienten en el análisis: ¿Qué ocurre hoy con la producción de software de la UCI con la fluctuación del personal? ¿Cómo se investiga hoy en la UCI? ¿Cómo se organiza hoy un proyecto productivo en la UCI para favorecer la preservación del conocimiento científico?

El CISED cuenta con 5 departamentos que desarrollan sus productos en 3 líneas temáticas Seguridad Digital, Tarjetas Inteligentes y Biometría, y tiene un equipo multidisciplinario conformado por trabajadores, profesores y estudiantes. En dicho centro se cuenta con una serie de procesos que son básicos para su funcionamiento como son la formación pregraduada y postgraduada, producción e investigación de software. Los conocimientos que alcanza este equipo multidisciplinario en la producción de software, constituyen un valioso activo que es muy importante gestionar y preservar.

Se define por Gerardo Maturro en su tesis Doctoral del 2012 que la preservación del conocimiento no es más que un proceso orientado a salvaguardar el conocimiento existente en la organización y a asegurar que dicho conocimiento continúe perteneciendo a la misma. (conocimiento explícito: formalización, codificación, organización y almacenamiento; conocimiento tácito, su preservación depende en buena medida de la permanencia en la organización de los poseedores de ese conocimiento)

El CISED tiene entre sus tareas la exportación de software, tal es el caso que desarrolla:

• Sistema de emisión de cédula electrónica

• Sistema de emisión de pasaporte diplomático

• Sistema de integración con bancos

• Implantación de PKI para la CIe de la RVB

• Sistema de control de hoteles

• Sistema de control de extranjeros

• Sistema de gestión de acceso de entidades externas a la cédula electrónica

• Aplicación para verificación biométrica en la tarjeta (MoC)

Por lo que constantemente tiene que reorganizar sus fuerzas de trabajo para desarrollar todas las actividades que posee un proyecto productivo tanto dentro como fuera del país lo que conlleva a que las personas o especialistas en los temas asociados al perfil de la producción no se mantengan localizables en el centro y por ende hay una insuficiente preservación y diseminación del conocimiento, mucha fluctuación del personal especializado, no se desarrollan acciones de investigación en integración con la producción e software, no ha centrado todas las prioridades para el desarrollo de publicaciones e intercambio de conocimiento y es insuficiente desarrollo de las habilidades para la gestión el conocimiento.

De modo que cabe preguntarse: ¿Durante que tiempo surgirán innovaciones si las investigaciones fundamentales o básicas se paralizan? ¿Qué factores desestimulan en los estudiantes y profesores de la UCI la actividad científica e investigativa? ¿Cuánto se invierte en la preparación del personal para capacitarlo en contenidos y conocimientos que ya han sido ejecutados con anterioridad a otros miembros del equipo de proyecto?

Como entrada al análisis de este punto, es válido señalar que según (Domínguez García, y otros, 2008) convergen tres tipos de factores desestimulantes en los investigadores cubanos:

• Los que se derivan de la situación internacional, con las dificultades que implica para un científico del Tercer Mundo insertarse en los circuitos del centro científico y poder esde sus países de origen producir una ciencia y una tecnología competitiva.

• Los que se derivan de la situación nacional concreta a nivel interno, que implica ificultades en las condiciones de trabajo y de vida, unidos a desiguales oportunidades entre espacios económicos, sectores, ramas y territorios, compitiendo negativamente con la ciencia.

• Los que emanan del funcionamiento mismo del Sistema Nacional de Ciencia e Innovación Tecnológica (SNCIT) en términos estructurales y organizativos.

Según el diagnóstico preliminar para conocer el estado en que sestá el CISED en las actividades centrales de la gestión del conocimiento (recopilar, analizar, organizar, utilizar, administrar y preservar el conocimiento) se caracteriza el entorno social para esta integración en las siguientes condiciones:

• Los profesores que trabajan en proyectos no siempre trasladan su experiencia a los emás miembros del proyecto productivo.

• Poca organización de los proyectos productivos en función de las necesidades de formación de los estudiantes y profesores que intervienen en los mismos.

• El nivel con que los estudiantes se incorporan a la producción es bajo y se necesita un enorme esfuerzo para que alcancen el mínimo indispensable en el cumplimiento de los objetivos trazados en la producción de software.

• Poca experiencia de profesores y dirigentes del centro que tienen en sus manos el esarrollo del proceso de transferencia del conocimiento.

• Inestabilidad en los especialistas del centro.

• Poco aprovechamiento de los laboratorios y de las máquinas ubicadas en la producción para el desarrollo de los proyectos productivos.

Es mi consideración personal, tiene que producirse una correspondencia entre los fines sociales (función social de los ingenieros, estudiantes y especialistas) y los motivos personales de los sujetos, he ahí la necesidad de un enfoque social del problema gestión del conocimiento en la producción de software de la UCI basado en los centros de desarrollo de software específicamente el Centro de Identificación y Seguridad Digital, que pasa además por un río de cultura (no solo científica en este análisis). Que se constituyan nuevas estructura que organice socialmente las actividades del ingeniero (aunque en el caso de la UCI solo se ha hecho con la producción) que se impartan cursos optativos o formativos espués de detectado el problema de la no transmisión del conocimiento creado y validado, no implica necesariamente que se concientice por los actores y que se establezca como motivos de sus actividades. Esa pudiera ser consecuencia de una concepción del desarrollo e software en la producción como sistema, no erigido solamente en forma de principios básicos o rectores sino con todas sus relaciones tal y como se produce en un Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación.

¿Por qué en la UCI tiene que ser de esta manera? El resto de las universidades cubanas no tienen un comportamiento empresarial dentro de la institución; sino que los estudiantes y profesores realizan sus actividades intelectuales para satisfacer una formación que luego de egresados se pondrá al servicio de la sociedad. En la UCI, ese proceso se acorta a un período muy breve, es decir, el estudiante ni siquiera aplica en el proyecto luego de aprendido, lo que aprende en la docencia; sino que puede y debe aprenderlo por dos vías istintas: lo general desde la docencia y lo particular en la producción, permitiéndole esto un encuentro con el mismo objeto de estudio de la profesión desde dos miradas distintas pero relacionadas, donde ambas miradas deben atender el desarrollo de iguales actividades intelectuales para producir este encuentro deseado. La UCI es universidad, empresa y centro de investigación al mismo tiempo, no por separado según sus procesos para la irección, sino interconectados para poder lograr los objetivos que se quieren.

2.2 La ciencia y la tecnología en la UCI en el contexto de investigación del Siglo XXI.

Es una ley, aunque muchos no la quieran aceptar, que “la ciencia y la tecnología son procesos sociales profundamente marcados por la civilización donde han crecido” (Nuñez Jover, 1999) y que como magistralmente concluyera Carlos Marx, los procesos de acumulación de la plusvalía están estrechamente relacionados con la ciencia y la tecnología y en consecuencia la formación económico-social de un país influye decisivamente en su esarrollo científico-técnico.

Precisamente por ser procesos sociales, el desarrollo de la ciencia y la tecnología, se constituyó en laboratorios para la fabricación de tecnologías de base científica enominados Laboratorios de Investigación-Desarrollo (I+D) como resultado de la 2da RCT y han transitado por un conjunto de etapas, a las que Gerybadze citado por (Castro íaz-Balart, 2002), denominó generaciones de I+D y que están caracterizadas de la siguiente manera:

La generación de I+D - 1950-1974 1. Gestión de las entradas e la I+D. 2. Laboratorios centrales. 3. Inexistencia de estrategias de I+D.

2a generación de I+D - 1975-1990 1. Planificación de los proyectos de I+D. 2. I+D centralizada. 3. Estrategias de I+D aisladas.

3a generación de I+D - Años noventa 1. Estrategia tecnológica integrada en la estrategia de la empresa. 2. Coordinación de la I+D centralizada y escentralizada. 3. Equilibrio entre I+D básica y aplicada.

Tabla 2.1: Tres generaciones de I+D [Tomada de (Castro Díaz-Balart, 2002) p. 188]

El Dr.C. Jorge Nuñez Jover, plantea que el tránsito a la Big Science no excluye a la Little Science; la ciencia industrial no acaba a la ciencia académica. Lo que sucede es que el fenómeno esencialmente nuevo en la segunda mitad del siglo es la industrialización de la ciencia. (Nuñez Jover, 1999) En este propio texto, el profesor, citando a Petrella entiende que ese proceso incluye los siguientes elementos:

• La industria se convierte en productora de ciencia.

• La industria orienta cada vez más la actividad de la universidad.

• La ciencia se convierte en un sector industrial.

Es momento de retomar la interrogante del epígrafe anterior que preguntaba: ¿Durante que tiempo surgirán innovaciones si las investigaciones fundamentales o básicas se paralizan? En la UCI confluyen al mismo tiempo, universidad e industria. Este elemento distintivo genera lo siguiente:

1. El proceso descrito por Jorge Nuñez Jover, se manifiesta diariamente en la institución.

2. La actividad de la universidad está orientada por su proceso productivo de software (la industria que vive y se desarrolla dentro de esta).

Si tratamos de ubicar la generación de I+D en la que se pudiera situar a la universidad (haciendo caso omiso a los períodos en los que se desarrollaron cada una de estas generaciones) nos encontramos con lo siguiente:

I+D centralizada: a pesar que la universidad ha transitado por diferentes estructuras en la organización de la actividad productiva (que en nuestro caso es guía de la investigación y el desarrollo) lo que se ha modificado es la estructura encargada de su dirección, no así la centralización o descentralización de las funciones de I+D, por lo que su carácter sigue siendo centralizado, hoy dirigidos por los centros de esarrollo de software.

I+D a partir de las entradas del negocio: la actividad de investigación-desarrollo en la UCI no se genera sobre la base de estrategias ofensivas a los negocios, sino efensivas completamente. Es decir, los proyectos se generan a partir de las solicitudes de los clientes, no se producen proyectos que generen innovaciones de interés futuro en áreas, conocimientos o tecnologías claves o emergentes en la industria.

Estrategias de I+D aisladas: existen escasos ejemplos de centros de desarrollo que poseen estrategias, por lo que más se manifiesta es una no comunicación entre estos centros, sino que cada uno funciona como los laboratorios centralizados de la primera generación de I+D. Esto además no permite la existencia de una estrategia a nivel de institución que gestione la relación entre los centros de desarrollo en términos de I+D.

No existe una estrategia tecnológica integrada a la estrategia de la universidad como organización: aunque existe una manifiesta estrategia de la universidad hacia el año 2012 que contiene principios rectores de los procesos de producción, formación e investigación, esta no tiene integrado de manera explícita una estrategia e I+D que permita una guía de esta actividad en un equilibrio entre investigaciones básicas y aplicadas.

Sobredimensionamiento de la I+D aplicada: aumentado por las condiciones ya escritas hasta este punto, se desarrollan productos hoy en la mayoría de los centros que aplican los resultados científicos y tecnológicos ya existentes, no así en paralelo la ejecución de investigaciones básicas que permitan la retroalimentación de las aplicadas y poder situar a la institución en posiciones competitivas de acuerdo a sus resultados científicos. Esto genera un desequilibrio entre las investigaciones básicas y aplicadas.

CAPÍTULO 3: Algunos principios y rutas fundamentales que orientarán el proceso de transferencia del conocimiento en Centro de desarrollo de Software en la UCI con un enfoque CTS.

3.1 La clave del éxito en el CISED: gestión del conocimiento con un enfoque social e integrador.

Antes de brindar cualquier luz a la posible solución de los problemas planteados, desde mis modestas consideraciones, creo pertinente hacer un listado de lo que pudieran ser oportunidades y fortalezas del CISED en el área de ciencia y técnica:

1. Disponibilidad de tecnologías de avanzada para el desarrollo de los procesos de formación, investigación y producción.

2. Elevadas condiciones de vida en la comunidad universitaria.

3. Altos salarios a los profesionales que intervienen en los procesos sustantivos.

4. Acceso pleno a Internet y posibilidades altas de situar información en la misma.

5. Concepción de un presupuesto para las actividades de ciencia y técnica e investigaciones.

6. Existencia de una Dirección de Investigaciones, una Dirección de Posgrado y una irección de Formación para la gestión de cada uno de los procesos.

7. Capacidad de gestión y coordinación de equipos de desarrollo de I+D multidisciplinarios no solo con profesionales de la UCI sino con el resto del sistema e los OACE9.

8. Existencia de una Empresa Socialista de Capital Mixto Cuba-Venezuela10 para el esarrollo de productos informáticos.

9. Existencia de convenios de colaboración con universidades, empresas y centros de investigación cubanos y extranjeros. A su vez hoy existen una cantidad considerable e cartas de intención o memorándums con otro grupo de instituciones.

10. Disponibilidad de plataformas para la instalación de entornos virtuales de enseñanza y desarrollo de software.

11. Existencia de un Consejo Científico Universitario que debe responder por la política científica de la institución.

De modo que algunos aspectos o rutas a tener en cuenta para orientar el proceso de transferencia de conocimientos en los centros de desarrollo de software son:

• Reconocer el papel formador de la producción, y lograr que esto se exprese en el currículo de estudiantes y profesores y específicamente lograr una concientización por los actores de este fin. El reconocer no basta, sino que es necesario crear esa conciencia en los actores del proceso, principalmente profesores por ser los guías de todos estos procesos.

• Armonizar los contenidos que se dictan en todos los lugares de la UCI, ya sea el aula, los laboratorios o en los cursos optativos.

• Enseñar en el aula lo que se aprende en el desarrollo en los proyectos y viceversa.

• Lograr un alto nivel de flexibilidad en el diseño de las actividades académicas, productivas, sin que se pierda el rigor, y sin que todo se resuelva en cargar el tiempo libre del profesor o del estudiante.

• Compartir el conocimiento que se va creando en la producción, la investigación, la superación.

Como conclusión de este epígrafe repito las siguientes ideas fundamentales como claves del éxito en nuestros futuros pasos hacia una política de la ciencia y la técnica en la institución:

• Es en el binomio proyecto-aula donde se expresan las actividades de enseñanza, aprendizaje, investigación y desarrollo y por consiguiente donde mejor se puede lograr la interrelación e interacción armónica entre estas.

• Los laboratorios de producción deben convertirse en Laboratorios de Formación+Investigación+Desarrollo.

• El docente y el especialista se funden en un especialista tutor en el proyecto productivo.

• La investigación en el proyecto productivo debe lograr un equilibrio entre las investigaciones aplicadas y básicas.

3.2 El SICIT de la UCI. (Propuesta de Febe Angel Ciudad Ricardo)

El sistema descansa sobre las bases siguientes: Estrategia de la organización para un período de tiempo determinado (normalmente es una tendencia a hacerlo con una duración quinquenal), Política de Ciencia e Innovación Tecnológica para la UCI y Estrategias de Ciencia e Innovación Tecnológica en las Facultades.

Cada uno de estos documentos estará bajo la responsabilidad de los respectivos niveles. El Consejo Científico Universitario y las Comisiones de Ciencia y Técnica en las Facultades, tal y como demuestran las tendencias internacionales deben responder al nivel jerárquico correspondiente más alto y estar conformados con miembros de todos los involucrados en el proceso de hacer ciencia, no solo con directivos; incluso es aconsejable invitados externos que no estén viciados con la política de la organización, para que desde una posición neutral valoren los planes y los resultados.

Figura 3.1: Pirámide de organización del SICIT en la UCI.

Conclusiones

El gobierno y el estado cubanos han propiciado con las políticas adoptadas a lo largo de la existencia de la Revolución cubana, un desarrollo en avance en lo referente a la ciencia y la tecnología en el país; permitiendo hoy que la nación isponga de condiciones para la investigación.

Se ha potenciado la formación y superación de un capital humano comparable con el 1er mundo; así como una infraestructura que garantiza estos procesos.

Se cuenta hoy con una red de espacios, sean eventos científicos y publicaciones, que posibilitan la divulgación de los resultados científicos y técnicos a escala nacional; así como una red de instituciones que mantienen un alto nivel de comunicación en el enfrentamiento a los problemas que se identifican.

En el área de la informática se tomaron 3 decisiones importantes por el estado: creación del MIC, fundación de la UCI y de la InCuSoft; instancias que trabajando e manera cooperada permitirán un acelerado avance en esta rama al país, que ya ha brindado sus frutos en la última década, situando a la nación en avanzada en Latinoamérica y el Caribe.

La UCI hoy por su madurez y experiencia como universidad debe lograr la reorganización de sus estructuras que le permita asumir con menor esfuerzo los retos a los que se enfrenta en la rama de la informática. Para esto debe ejecutar todos sus procesos alrededor de la unidad básica de esta institución: el proyecto productivo.

Se debe en la UCI lograr un balance entre las investigaciones básicas y aplicadas, así como entre los centros de desarrollo de software y el resto de las estructuras que intervienen en la generación de ciencia y tecnología que permita mejores y mayores resultados en breves períodos de tiempo.

Los laboratorios de producción deben convertirse en Laboratorios de Formación+Investigación+Desarrollo (F+I+D), que potencien la integración entre los procesos fundamentales del centro.

Es necesario concientizar al personal docente y productivo de la necesidad de una rápida transformación de todos los implicados en la generación de ciencia y técnica, hacia el papel de especialistas tutores que en el proyecto productivo ejecuten esa F+I+D.

Hoy existen en la UCI las condiciones objetivas para producir un impulso significativo en las investigaciones; se hace necesario entonces trabajar en las condiciones subjetivas que verdaderamente completen un estado favorable hacia el cambio.

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