1. “La Transferencia Tecnológica
Universitaria en México: Un Análisis de
sus Determinantes y sus Resultados”
Doctorando: Jorge Antonio Yeverino Juárez
Directoras: Dra. María Ángeles Montoro Sánchez
Dra. Ana María Romero Martínez
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y
EMPRESARIALES
Departamento de Organización de Empresas

2. Jorge Antonio Yeverino Juárez
 Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo,
Facultad de Economía «Vasco de Quiroga».
 Licenciado en Economía. Morelia, 1991.
 Docente de tiempo completo desde 2003.
 Universidad de Tulane, Nueva Orleáns EEUU. 1993-1997.
 Máster en Artes en Política Comparativa (MA).
 Máster en Administración de Empresas (MBA).
 Instituto Tecnológico de Osaka, Japón. Especialidad en
Propiedad Intelectual. 2008-2009.
 Real Colegio Complutense, Cambridge EEUU. Miembro
asociado. Oficina de Transferencia de Tecnología de la
Universidad de Harvard. Primavera 2014.

3. “La Transferencia Tecnológica
Universitaria en México: Un Análisis de
sus Determinantes y sus Resultados”
Doctorando: Jorge Antonio Yeverino Juárez
Directoras: Dra. María Ángeles Montoro Sánchez
Dra. Ana María Romero Martínez
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y
EMPRESARIALES
Departamento de Organización de Empresas

4. Estructura de la presentación
Justificación
Objetivos
Marcos teóricos e hipótesis
Metodología
Resultados
Conclusiones
Contribuciones
Líneas futuras de investigación

5. Justificación (I)
 La Transferencia de Tecnología (TT) es el mecanismo de propagación de
know-how, conocimiento técnico o tecnología de una organización a otra
(Roessner, 1993).
 La TT es un proceso a través del cual, las ideas y conceptos se mueven
del laboratorio al mercado (Phillips, 2002)  normalmente de una
organización de I+D a una organización receptora, típicamente una
empresa privada (Gibson y Roger, 1994; Rogers et al., 2001).
 Transferencia de Tecnología Universitaria (TTU) es un factor clave en
la promoción del desarrollo económico y social (Bozemann et al., 2015; Link
et al., 2015)  refleja la creciente vinculación entre la academia y la
industria (Rothaermel et al., 2007; Perkmann et al., 2013).
 «Tercera misión» de las universidades  «espíritu empresarial
académico»  los académicos participan activamente en actividades
comerciales y empresariales  licencias y creación de empresas de base
tecnológica (Etzkowitz et al., 2000; Welsh et al., 2008; Rasmussen et al., 2010).

6. Justificación (II)
 Ventajas de la TTU para la Empresa:
 Disponibilidad de infraestructura especializada.
 Capital humano de alta calidad para llevar a cabo
investigaciones de larga duración no rentables por su alto coste.
 Ventajas de la TTU para la Instituciones de Educación Superior:
 Mayores ingresos para las universidades  investigación.
 Mayor creación de empresas de alta tecnología.
 Formación de capital humano de alto nivel.
 Obtener mayor prestigio y reputación  atraer estudiantes,
facultad, financiación.
 Las invenciones mejoran el entorno colectivo y el bienestar
común.
 A pesar de la importancia de la TTU (Siegel et al., 2004; Clarysse y Wright,
2007)….. Existen pocos estudios teórico-empíricos para países
menos desarrollados tecnológicamente, v.g. Latinoamérica
(ADIAT, 2008; Solleiro et al., 2008).

7. Objetivos
Analizar la Transferencia de Tecnología
Universitaria en México
Objetivo 1: Determinar que factores explican el proceso de transferencia de
tecnología universitaria en México (Capitulo 2).
Objetivo 2: Identificar los factores que explican el proceso de creación y
generación de spin offs en México (Capitulo 3).
Objetivo 3: Evaluar los niveles de productividad y eficiencia de las unidades
de transferencia de tecnología universitaria en México (Capitulo 4).

8. Marco teórico general
Objetivo 1
TRANSFERENCIA
TECNOLOGÍA
UNIVERSITARIA
Capital Humano
Patentes
Oficinas Transf Tecnol
Gasto Público I+D
Regulación
Regalías
Capacidades
Calidad IES
Trayectoria Histórica
Financiación
Gasto Prop Intelectual
Objetivo 2
SPIN OFFS
Objetivo 3
EFICIENCIA
Propiedad, Medicina, Intensidad I+D, Desarrollo regional

9. Objetivo 1: Marco Teórico
 Determinar que factores explican el proceso de transferencia de
tecnología universitaria en México (Capitulo 2).
 Enfoque Teoría de Recursos y Capacidades de la Empresa (Lockett
et al., 2001, 2003, 2004, 2005a; O’Shea et al., 2005).
 Recursos en las IES (Borsch et al., 1999; Lockett et al., 2003):
 Humanos.
 Tecnológicos.
 Organizativos.
 Financieros.
 Rutinas y capacidades en las IES:
 Rutinas (Link y Siegel, 2005; Debackere y Veugelers, 2005; Di Gregorio y
Shane, 2003):
 Regalías.
 Incentivos por actividades pro-empresariales.
 Capacidades Markman, Gianiodis y Phan, 2006; Phan y Siegel, 2006):
 Habilidades en negociación, marketing, creación de redes,
acceso a financiación.

10. Objetivo 1: Marco Teórico
TRANSFERENCIA
TECNOLOGÍA
UNIVERSITARIA
Capital Humano
Patentes
Oficina Tranf Tecnol.
Gasto Público I+D
Regulación
Regalías
Capacidades
H.1 (+)
H.2 (+)
H.3 (+)
H.4 (+)
H.5 (+)
H.6 (+)
H.7 (+)

11. Fuente de información IFAI, CONACYT, IMPI México
Criterio de selección
Los centros públicos de investigación que
realizan investigación en ciencias naturales y
ciencias aplicadas. Principales IES en el país
Muestra 50 (25 x 2)
Años 2012 y 2013
Datos descriptivos
Tasa de respuesta = 93%
17 centros públicos de investigación del
CONACYT y 8 principales IES en México
Modelos
Modelo micro panel log lineal REM y distribución
de Poissson REM (Box-Cox)
Objetivo 1: Metodología - Muestra

12. Variable Dependientes Medida
Gasto de inversión privada para I+D
Acuerdos universidad-industria
Ln de la cuantía en millones de pesos corrientes
Número de contratos apoyados CONACYT (PEI)
Variable Independientes Medida
Calidad de las IES en Investigación y Docencia Dummy de calidad Si = 1, No = 0
Calidad de capital humano en la OTT Años experiencia del responsable de la OTT
Patentes Número de aplicación de patentes ante el IMPI
OTT Dummy. Existencia de OTT. Si = 1, No = 0
Gasto Público para I+D Gasto asignado por el PEI de CONACYT anual
Regalías Porcentaje de regalías asignadas al inventor
Regulación Dummy. Existencia de reglamentación = 1, No = 0
Capacidades de desarrollo en negocios En base a cuestionario. Escala Likert 1-5
Variables de Control
Tipo de Propiedad Dummy Pública = 1, Privada = 0
Escuela de Medicina Dummy, Si= 1, No = 0
Índice de intensidad I+D Razón de capacidad inventiva patentes locales sobre total nacional
Índice de desarrollo regional Razón de aportación al PIB x entidad sobre el total nacional
Objetivo 1: Metodología - Medidas

13. Tipo de Modelo
Modelo 1
Poisson
Modelo 2
Poisson
Modelo 3
Poisson
Modelo 4
Poisson
Modelo 4
Poisson Box-Cox
Modelo 5
Poisson
Modelo 5
Poisson Box-Cox
Modelo 6
Poisson
Modelo 6
Poisson Box-Cox Modelo 7
Poisson Box-Cox
Capital Humano
.0976
(.2118)
-.0501
(.087)
.0474
(.0936)
-.1675
(.1041)
.0587***
(.0065)
0.0735
(.1108)
.0307*
(.0158)
.0718
(.1108)
.0768**
(.0334)
.06933
(.5732)
Patentes
.0206***
(.0023)
.0167***
(.0026)
.0066***
(.0025)
0.0
(.00015)
-.0042
(.0028)
0.0
(.003)
-.0041
(.0028)
.2104***
(.0005)
.42***
(.0099)
Tamaño OTT
.0003
(.0002)
.00035***
(.00001)
.0105***
(.0007)
-.6562***
(.0134)
Experiencia de
Responsable OTT
.0206***
(.0073)
-.0087
(.0084)
.0082***
(.0005)
.0076
(.0079)
.0016**
(.0008)
.0067
(.0084)
.0559***
(.0023)
.2957***
(.0234)
Gasto Público I+D
.087***
(.0129)
.7322***
(.002)
.7055***
(.0482)
.7315***
(.0005)
.7050***
(.0483)
.8717***
(.0135)
1.74***
(.0332)
Regalías
-.2344*
(.1204)
-.0104***
(.0007)
-.2166*
(.1315)
-.2825***
(.0390)
-1.23***
(.2774)
Regulación
.2024
(.1540)
.1910***
(.0390)
-.8215**
(.3277)
Capacidades
.0143
(.0430)
CONTROL PARA CARACTERÍSTICAS UNIVERSITARIAS
Tipo IES Pública o
Privada
-.9106***
(.3246)
-.586***
(.1308)
-.4775***
(.1353)
.4468**
(.1746)
.0606***
(.008)
.0374
(.1559)
.0431**
(.0209)
.037
(.155)
.0461
(.0343)
.0809
(.7296)
Escuela de Medicina
.5813**
(.2772)
.0101
(.1248)
.0790
(.1395)
-.0935
(.1564)
.4806***
(.0114)
.5069
(.1603)
.3317***
(.0296)
.5112***
(.1609)
.5102***
(.0446)
.3848
(1.15)
Índice I+D por entidad
federativa
.0113
(.0113)
.0028
(.0044)
.0057
(.0047)
-.0008
(.005)
-.0094***
(.0003)
-.0081
(.0066)
-.0092***
(.0009)
-.007
(.006)
.0851***
(.0016)
.6383***
(.0325)
AIC/N 12.41 10.98 10.86 5.93 549.17 5.64 281.8 5.68 153.92 127.03
McFaddenPseudo R2
.279 .366 .377 .47 .68 .69
ALPHA
.050***
(.0003)
0.050***
(.0003)
-.1265***
(.0014)
-1.79***
(.022)
PROBABILIDAD .0000 .0000 .0000 .0000
OBSERVACIONES 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
Nota: NCONTPRI=Núm de Contratos Privados I+D. *** significativo al 1%, ** significativo al 5%, * significativo al 10%. Todos los modelos poseen intercepto
Objetivo 1: Resultados

14. Hipótesis 1a: Capital humano en las IES en la TTU
Hipótesis 1b: Capital humano en las OTTs en la TTU
Hipótesis 2 : Patentes en la TTU
Hipótesis 3 : Tamaño de la OTT en la TTU
Hipótesis 4 : Gasto público para I + D en la TTU
Hipótesis 5 : Regalías en la TTU
Hipótesis 6 : Regulación en la TTU
Hipótesis 7 : Capacidades en el desarrollo de negocios en la TTU
El gasto público en I+D, el esfuerzo para la solicitud de patentes, y la
experiencia adquirida por los responsables de las oficinas de transferencia
inciden positivamente en los resultados de la transferencia universitaria en
México.
Las OTTs aún permanecen en una etapa embrionaria y poco madura
La calidad de los cuerpos académicos, la regulación y el capital de riesgo
no parecen incidir en la TTU
Objetivo 1: Conclusiones

15.  Identificar los factores que explican el proceso de creación y
generación de spin offs en México (Capitulo 3).
 Spin offs  nuevas empresas creadas por profesores universitarios, el staff
o estudiantes (Shane, 2004; Lockett et al., 2005; Agarwal y Shah, 2014).
 Relevancia de las spin offs:
 Desarrollo económico local y spillovers (Audretsch et al., 2005; Cowan et
al., 2013; Iacobucci et al., 2015).
 Comercialización de tecnologías embrionarias (Festel, 2013; Agarwal y
Shah, 2014).
 Impulsan la investigación y enseñanza vía mayores financiamientos
(Stephan, 2012).
 Desempeño operativo y financiero superior empresas (Bray y Lee, 2000).
 Factores (Binkauskas, 2012; Lockett y Wright, 2005; Nielsen, 2015; Wright et al.,
2004a):
 Organizativos.
 Institucionales.
 Externos.
Objetivo 2: Marco teórico

16. Patentes
Oficina Transf Tecnol.
Gasto Público I+D
Regulación
Calidad IES
Trayectoria Histórica
Financiación
SPIN OFFS
H.2 (+)
H.1 (+)
H.3 (+)
H.4 (+)
H.5 (+)
H.6 (+)
H.7 (+)
Objetivo 2: Marco teórico

17. Fuente de información IFAI, CONACYT, IMPI México
Criterio de selección
Los centros públicos de investigación que
realizan investigación en ciencias
naturales y ciencias aplicadas.
Principales IES en el país
Muestra 50 (25 x 2)
Años 2011, 2012 y 2013
Datos descriptivos
Tasa de respuesta = 93%
17 centros públicos de investigación del
CONACYT y 8 principales IES en México.
Modelos
Micro panel modelo binomial negativo
PAM (datos robustos)
Objetivo 2: Metodología - Muestra

18. Variable Dependientes Medida
Spin offs Núm. de spin offs legalmente fundadas en el año
Variable Independientes Medida
Patentes Número de aplicación de patentes ante el IMPI
Calidad de las IES Categórica de calidad Bajo = 1, Medio = 2, Alto = 3
OTT Dummy. Existencia de OTT. Si = 1, No = 0
Trayectoria histórica y experiencia Número de spin offs creadas en períodos previos
Regulación Dummy. Existencia de reglamentación = 1, No = 0
Financiación Disponibilidad de capital de riesgo. Si = 1, No = 0
Gasto Público para I+D Gasto asignado por el PEI de CONACYT anual
Variables de Control
Tipo de Propiedad Dummy Pública = 1, Privada = 0
Escuela de Medicina Dummy, Si= 1, No = 0
Índice de intensidad I+D Razón de capacidad inventiva patentes locales sobre total nacional
Índice de desarrollo regional Razón de aportación al PIB x entidad sobre el total nacional
Objetivo 2: Metodología - Medidas

19. Tabla 3.4. Resultados de modelos para determinar número de spin offs creadas
Variable
Modelo 1. Base Datos
Agrupados (GEEpopulation-
averagedmodel)
Modelo 1. Estimadores
Robustos (AR1). GEEDatos
Agrupados
Modelo 2. Aprendizaje continuo
(Binomial Negativo AR(1)
Robusto)
Modelo 3. Aprendizaje
Acumulado (Binomial
Negativo)
Número de aplicación x patentes 0.1804 (.0190) *** 0.0198 (.0233) -0.0613 (.0227)*** -0.0799 (.0527)
Índice de calidad de cuerpos académicos de las IES -0.0977 (.6884) .7949 (1.504) -4.291 (1.1405)*** .0066 ( .4569)
Existencia de OTT certificada por CONACYT -6.235 (.7013)*** -0.0570 (1.4992) -3.3414 (1.3269)** 17.117 (.9742)***
Número de empleados especializados en OTT nd nd nd -.0779 (.0511)
Número de spin offs en año t-1 con tasa de depreciación = 70% 2.6435 (.3488) ***
Número de spin offs totales en años previos 2011 y 2012 0.5648 (.0891)***
Existencia de regulación sobre SPOs 12.432 (.8302)*** 0.2140 (1.334) -0.3295 (.9122) 4.542 (.725)***
Existencia de financiación para SPOs -8.531 (1.201)*** 0.6412 (1.389) 0.7695 (1.3061) -6.331 (.8793)***
Gasto publico I+D en millones de pesos 0.0279 (.0024) *** 0.0042 (.0163) nd -0.0083 (.0037)**
logaritmo natural del gasto público en I+D nd nd -4.128 (1.0074)*** nd
Existencia de parque científico -1.358*(0.7328)* 18.873 (.9521)*** 38.713 (5.444)*** 5.038 ( .5844)***
Índice de intensidad I+D x entidad federal -0.2655 (.7687) 0.044 (0351)
Existencia de escuela de medicina -15.935 (1.476)***
Tipo de propiedad de la IES -4.137 (.6346)*** -12.875 (3.435)*** 4.129 (6.503)
constante -8.659 (1.624)*** -21.834 (5.361)*** 50.1118 (16.7950)***-10.1715 (1.8023)***
Número de Observaciones 50 (25 x 2) 50 (25 x 2) 50 (25 x 2) 25
Log pseudolikelihood -15.37 -3.026
Pseudo R2 0.3765
Wald Chi2 (Prob > Chi2) 303.68 (0.000) 2088.35 (0.000) 3643.7 (0.000) 300.44 (0.000)
*p <.10
**p <.05
***p <.01
Objetivo 2: Resultados

20. Hipótesis 1: Patentes en la creación de spin offs
Hipótesis 2: Calidad de la facultad en la creación de spin offs
Hipótesis 3: La OTT en la creación de spin offs
Hipótesis 4: La trayectoria histórica en la creación de spin offs
Hipótesis 5: La regulación en la creación de spin offs
Hipótesis 6: Disponibilidad de Financiación para crear spin offs
Hipótesis 7: Gasto público para I + D para crear spin offs
El número de aplicación por patentes, la trayectoria histórica y la regulación
para la creación de spin offs si influyen positivamente en la generación de
este tipo de empresas. Asimismo la existencia de parques científicos
parece incidir en la TTU.
Por el contrario, la calidad de las IES, el gasto público y la disponibilidad de
financiación no parecen incidir en la creación de empresas spin offs.
La existencia de la OTT no muestra resultados concluyentes.
Objetivo 2: Conclusiones

21.  Evaluar los niveles de productividad y eficiencia de las unidades de
transferencia de tecnología universitaria en México (Capitulo 4).
 Relevancia crítica de la evaluación en el desempeño y
productividad en unidades productivas a nivel individual y global
(Boly, 2014)
 Metodologías:
 DEA (Chapple et al., 2005)
 SFE (Chapple et al., 2005; Glass et al., 2006)
 RNA
 Análisis de regresión
 Factores ponderados
Objetivo 3: Marco teórico

22. Trabajo de
Investigación
Muestra/Países Método Enfoque Variables Input Variables Output
Thursby y Kemp
(2002)
112 universidades
en EEUU
DEA combinado
con un análisis
de regresión
Actividades de transferencia
de tecnología universitaria
(UITT)
Tamaño OTT
Financiación federal
Bio. facultad
Ing. facultad
Físicas. facultad
Bio calidad
Ing. calidad
Físicas calidad
Financiación de la Industria
Regalías
Notificaciones
Aplicaciones por nuevas patentes
Licencias
Thursby y Thursby
(2002)
64 universidades
en EEUU
DEA (3 etapas).
Calcula factores
totales de
productividad
para cada etapa
(TFP)
Oficinas de transferencia de
tecnología (OTTs)
Etapa 1:
Financiación federal e industrial
Personal en OTT
Etapa 2:
Notificaciones
Calidad de facultad
Etapa 3:
Notificaciones
Aplicaciones por patente
Etapa 1:
Notificaciones
Etapa 2:
Aplicaciones por patente
Etapa 3:
Licencias y acuerdos de opciones
Siegel et al. (2003)
89 universidades
en EEUU
SFE
Oficinas de transferencia de
tecnología (OTTs)
Notificaciones
Tamaño de la OTT
Gastos legales
Acuerdos por licencias
Ingresos por licencias
Chapple et al. (2005)
98 universidades
en el R.U.
DEA y SFE
Oficinas de transferencia de
tecnología (OTTs)
Ingresos para la investigación
Notificaciones
Tamaño de la OTT
Gastos legales PI
Acuerdos por licencias
Ingresos por licencias
Glass et al. (2006)
98 universidades
en R.U.
DEA y SFE
Actividades de transferencia
de tecnología universitaria
(UITT) y actividades de
enseñanza
Staff académico
Gastos de inversión en capital
Investigación
Enseñanza
Anderson et al. (2007)
57 universidades
en EEUU
DEA
Actividades de transferencia
de tecnología universitaria
(UITT)
Gasto en investigación Licencias, número de SPOs e Ingreso por
licencias, patentes aplicadas, patentes
otorgadas
Siegel et al. (2008)
120 universidades
en EEUU y R.U.
SFE
Oficinas de transferencia de
tecnología (OTTs)
Gasto en investigación, Gastos externos en PI,
staff en OTT, calidad de la facultad, edad de la
OTT
Licencias, número de SPOs e Ingreso por
licencias
Rossi (2014)
80 universidades
en el Reino Unido
DEA y análisis de
Regresión
Oficinas de transferencia de
tecnología (OTTs) y
Universidades
Becas para Investigación
Staff en TT
Staff en ciencias naturales y medicina
Staff en ingeniería y técnica
Staff en cs sociales y negocios
Num. Notificación de Inventos
Num. contratos de consultoria
Num. Contratos de Investigación
Dias para desarrollo y capacitación
Eventos académicos públicos
Curi et al. (2015)
30 universidades
en Francia
DEA
Oficinas de transferencia de
tecnología (OTTs)
Empleados TC
Num. Publicaciones
Nivel Intensidad I+D
Aplicación y extensión de patentes
Software copyrights
Objetivo 3: Marco teórico

23. Tamaño staff en OTT
Gasto Público I+D
Gasto Prop Intelectual
EFICIENCIA
H.1 (+)
H.2 (+)
H.3 (+)
Objetivo 3: Marco teórico

24. Fuente de información IFAI, CONACYT, IMPI México
Criterio de selección
Los centros públicos de investigación que
realizan investigación en ciencias naturales y
ciencias aplicadas. Principales IES en el país
Muestra 42 (21 x 2)
Años 2012 y 2013
Datos descriptivos
Tasa de respuesta = 78%
17 centros públicos de investigación del
CONACYT y 4 principales IES en México.
Modelos
Modelo de envolvimiento de datos (DEA) y
Modelo estocástico de frontera (SFE)
Objetivo 3: Metodología - Muestra

25. Variable Dependientes Medida
Gasto de inversión privada para I+D
Acuerdos Universidad-Industria
Ln de la cuantía en millones de pesos corrientes
Número de Acuerdos entre la universidad e industria (PEI)
Variable Independientes Medida
Gasto Público para I+D Gasto asignado por el PEI de CONACYT anual
OTT Tamaño en número de personal de la OTT
Gasto en Propiedad Intelectual Gastos legales y de mantenimiento (IMPI)
Variables del modelo de ineficiencia
Tipo de Propiedad Dummy Pública = 1, Privada = 0
Escuela de Medicina Dummy, Si= 1, No = 0
Índice de intensidad I+D
Razón de capacidad inventiva patentes locales sobre
total nacional
Objetivo 3: Metodología - Medidas

26. Institución Año
Índice de
eficiencia DEA
(CCR)
Rendimientos
Constantes a
Escala
Índice de
eficiencia DEA
(VCR)
Rendimientos
Variables a
Escala
Cambio en
Eficiencia
Técnica
Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo,
A.C. (CIADAC)
2012 .77276 .85717
1.0389
2013 .80440 .90244
Centro de Investigación y Asistencia en Tecnología y
Diseño del Estado de Jalisco (CIATEJ)
2012 .88989 .95440
1.03266
2013 .91895 .97876
Centro de Tecnología Avanzada A.C. (CIATEQ)
2012 .87588 1.00000
1.01739
2013 .89049 1.00000
Centro de Investigaciones Biológicas del Noreste S.C.
(CIBNOR)
2012 .75872 .87388
1.02364
2013 .77666 .88646
Centro de Investigación Científica y de Educación
Superior de Ensenada (CICESE)
2012 .78308 .88426
0.921063
2013 .72126 .80526
Centro de Investigación Científica de Yucatán, A.C.
(CICY)
2012 .80060 .88311
0.98012
2013 .78486 .87562
Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (CIDESI)
2012 1.00000 1.00000
0.967738
2013 .98622 .98622
Centro de Investigación y Desarrollo en Electroquímica,
S.C. (CIDETEQ)
2012 .85528 .92683
0.958439
2013 .82216 .92442
Centro de Investigación en Materiales Avanzados, S.C
(CIMAV)
2012 .83540 .94845
1.00343
2013 .83827 .95631
Centro de Investigación en Matemáticas A.C. (CIMAT)
2012 .98312 .99415
1.01919
2013 1.00000 1.00000
Centro de Investigación y de Estudios Avanzados
(CINVESTAV)
2012 .85886 .99992
1.0568
2013 .90764 1.00000
Centro de Investigaciones en Óptica A.C. (CIOPTAQ)
2012 .86640 .89669
1.03898
2013 .90018 .92769
Centro De Investigación En Química Aplicada (CIQA)
2012 .82348 .94238
1.00366
2013 .82649 .93995
Colegio de Posgraduados (COLPOS)
2012 .93980 1.00000
0.964524
2013 .91761 .97511
Corporación Mexicana de Investigación en Materiales
(COMIMSA)
2012 .87040 .93957
1.06298
2013 .92522 .97652
Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
(INAOE)
2012 .84810 .94345
1.08238
2013 .91797 .98936
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático
(INECC)
2012 .64336 .71415
1.24255
2013 .79723 .79723
Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la
Información y Comunicación (INFOTEC)
2012 .93163 1.00000
0.885561
2013 .83406 1.00000
Instituto Potosino de Investigación Científica y
Tecnológica (IPICYT)
2012 .80829 .91446
0.956827
2013 .77339 .87415
Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
2012 .90104 .98408
0.980224
2013 .88322 .98200
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de
Monterrey (ITESM)
2012 .88867 .97727
0.997723
2013 .88664 .99689
Objetivo 3: Resultados - DEA

27. Institución Año Grado de
eficiencia
Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo, A.C.
(CIADAC)
2012 0.365584
2013 0.513756
Centro de Investigación y Asistencia en Tecnología y Diseño
del Estado de Jalisco (CIATEJ)
2012 0.738796
2013 0.797906
Centro de Tecnología Avanzada A.C. (CIATEQ)
2012 0.832947
2013 0.857857
Centro de Investigaciones Biológicas del Noreste S.C.
(CIBNOR)
2012 0.438761
2013 0.515201
Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de
Ensenada (CICESE)
2012 0.512721
2013 0.292094
Centro de Investigación Científica de Yucatán, A.C.(CICY)
2012 0.466077
2013 0.438307
Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (CIDESI)
2012 0.823424
2013 0.741688
Centro de Investigación y Desarrollo en Electroquímica, S.C.
(CIDETEQ)
2012 0.628729
2013 0.626233
Centro de Investigación en Materiales Avanzados, S.C
(CIMAV)
2012 0.727797
2013 0.747415
Centro de Investigación en Matemáticas A.C. (CIMAT)
2012 0.815556
2013 0.826913
Centro de Investigación y de Estudios Avanzados
(CINVESTAV)
2012 0.996725
2013 0.996632
Centro de Investigaciones en Óptica A.C. (CIOPTAQ)
2012 0.544052
2013 0.650843
Centro De Investigación En Química Aplicada(CIQA)
2012 0.692455
2013 0.688779
Colegio de Posgraduados (COLPOS)
2012 0.589001
2013 0.782529
Corporación Mexicana de Investigación en Materiales
(COMIMSA)
2012 0.699951
2013 0.796116
Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
(INAOE)
2012 0.711496
2013 0.82582
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC)
2012 0.215406
2013 0.232079
Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la
Información y Comunicación (INFOTEC)
2012 0.373272
2013 0.29664
Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica
(IPICYT)
2012 0.593871
2013 0.479829
Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
2012 0.996725
2013 0.996632
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
(ITESM)
2012 0.986279
2013 0.986955
PROMEDIO TOTAL 0.66
Objetivo 3: Resultados - SFE

28. Relativo nivel homogéneo entre las unidades de transferencia de tecnología
(modelos DEA con CCR y VCR).
Mayores índices de intensidad de I+D regional no parecen incidir en mayores
niveles de eficiencia y productividad (modelo SFE).
Al establecer niveles de productividad es posible programar objetivos para
alcanzar mejores niveles de eficiencia y acercarse a la frontera productiva.
Objetivo 3: Conclusiones
Promedio = 0.858

29. Contribuciones
 La calidad docente y de investigación no parece incidir en mayores niveles
de TT (efecto de Mateo no observado); sin embargo, la experiencia en las
OTTs si parece incidir positivamente.
 El estudio abre el debate del papel de las OTTs para dinamizar la TT en
países menos desarrollados (Mowery y Sampat, 2001).
 La investigación indica que los esfuerzos en promover la cultura de la
propiedad intelectual si incide en la TT en México.
 La reglamentación y disponibilidad de financiación no parecen incidir en la
TT. Las rutinas (regalías) muestran inelasticidades.
 El trabajo corrobora la relevancia del gasto público para dinamizar la
inversión privada en I+D.
 Se ratifica la importancia de la trayectoria histórica, el aprendizaje evolutivo
y la implementación institucionalizada de valores pro empresariales para la
fundación de spin offs.
 Establece parámetros cuantitativos para medir y evaluar los niveles de
productividad de las DMU’s en TT en México. Implicaciones para una
política pública más eficiente en innovación tecnológica en el país.

30. Líneas futuras de investigación
 Mayores muestras longitudinales, discriminación por rama
científica y por contexto regional.
 Mejorar constructos para la evaluación de las OTTs, así
como la calidad de los cuerpos académicos en las IES.
 Recolectar indicadores adicionales de desempeño en
materia de TTU tanto tradicionales, como no tradicionales.
 Incorporar factores determinantes a nivel individual y de
capital social en la determinación de la TTU.

31. “La Transferencia Tecnológica
Universitaria en México: Un Análisis de
sus Determinantes y sus Resultados”
Doctorando: Jorge Antonio Yeverino Juárez
Directoras: Dra. María Ángeles Montoro Sánchez
Dra. Ana María Romero Martínez
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y
EMPRESARIALES
Departamento de Organización de Empresas