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O Impacto das Ações de Fomento na Produção Científica: Um Estudo Quantitativo a Partir de Dados em Painel

Autoria: Marcos Gilberto Dos-Santos, Kelly Cristina Brito-de-Jesus, Fernanda Almeida Pereira,

Miguel Angel Rivera-Castro, Elizabeth Jorge da Silva Monteiro de Freitas

Resumo

Ações de fomento à produção científica buscam desenvolver a ciência, que pode ser mensurada a partir de artigos científicos publicados em periódicos indexados. O objetivo da presente pesquisa é identificar quais ações de fomento explicam o aumento da produção científica entre 63 pesquisadores, durante seis anos. A partir de uma abordagem quantitativa com uso de regressão de dados em painel, identificou-se que as ações de fomento que são explicativas do aumento da produção científica são o tempo de doutorado, programa de doutorado no exterior, número de orientandos de doutorado e ter feito o doutorado num programa CAPES 5.

Palavras-Chave: Fomento à Pesquisa; Produção Científica; Dados em Painel.

 

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1. INTRODUÇÃO

É crescente nos últimos anos o interesse governamental, de organismos ligados à ciência e de especialistas por indicadores que sejam capazes de auxiliar na análise da dinâmica de ciência, tecnologia e inovação. Esses indicadores são vistos como instrumentos para o planejamento e tomada de decisões do governo em relação ao fomento da ciência e às políticas de pesquisa no país. Mecanismos que monitoram e avaliam o desenvolvimento da pesquisa científica já são práticas antigas em países desenvolvidos (SANTOS, 2003; LETA, 2011). Nesse sentido, o Ministério da Ciência e Tecnologia (BRASIL, 2002), e também órgãos internacionais, como a UNESCO – Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (2010), assinalam a importância de indicadores de ciência e tecnologia para a criação de estratégias, tanto no sentido de conhecer o campo, quanto para desenhar políticas governamentais na área. Dada essa importância, o desempenho da pesquisa científica no país cada vez mais tem sido medido e avaliado por parâmetros objetivos (LETA, 2011). Nesse contexto, as métricas utilizadas foram traduzidas, ao longo dos anos, em indicadores de produtividade, que dizem respeito ao número de publicações e de visibilidade, expressado pelo número de citações. Estes indicadores são utilizados na maior parte dos países. No Brasil, as principais agências de fomento utilizam esses indicadores para avaliar as políticas de ciência e tecnologia no país, e mais especificamente, os programas de pós-graduação (SANTOS, 2003; VELHO, 2010; LETA, 2011). Leta (2011) considera que existem limitações conceituais e metodológicas nesse modelo de avaliação baseado fundamentalmente nesses dois indicadores para a tomada de decisão em políticas de ciência e tecnologia. Todavia, as estatísticas produzidas a partir dessas métricas tornaram-se padrão para avaliação da pesquisa no Brasil e determinam em boa medida a alocação de recursos. Assim, a autora assegura que uma nova geração de políticas de ciência e tecnologia está relacionada com a produção de estatísticas válidas e confiáveis. Nesse contexto, o objetivo deste artigo é identificar quais ações institucionais de fomento à pesquisa geram impacto no aumento da produção científica. Este estudo se refere especificamente à produção científica de professores lotados nos programas de pós-graduação dos Institutos de Química e Física da Universidade Federal da Bahia, sendo a análise conduzida a partir de microdados correspondentes à produção científica no período de 2002 a 2007, incluindo publicações até o ano de 2010, e submetidas à regressão de dados em painel com modelo de efeitos fixos, modalidade útil para controlar os efeitos de variáveis não incluídas no modelo e que não se alteram nos anos pesquisados. Para isso, esse trabalho contará, além dessa seção introdutória, com duas seções de revisão da literatura sobre fomento à pesquisa e produção científica. Uma quarta seção onde é apresentada a metodologia quantitativa desenvolvida no estudo, seguida da apresentação dos resultados, discussão dos achados e finalmente, uma conclusão.

2. FOMENTO À PRODUÇÃO CIENTÍFICA

Não há dúvidas de que a economia global se baseia no conhecimento. Alguns estudiosos alcunharam a sociedade globalizada como sociedade do conhecimento ou da informação (DUARTE, 2003). Nesse sentido, a necessidade de trocas científicas e tecnológicas para o desenvolvimento tem fundamentado as políticas públicas para o fomento à ciência e a tecnologia no Brasil (BARRETO; DOMINGUES, 2012; RAMOS; VELHO, 2013).

 

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As políticas públicas capitaneadas pelas agências de fomento federais - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq e a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPES, tem priorizado a emergência da formação de pesquisadores. A grande questão que se coloca é a constatação de que há uma grande carência de formação de recursos humanos especializados no país. Atrelar a pós-graduação à produção do conhecimento científico e tecnológico é o grande desafio das agências de fomento como agentes das políticas de pós-graduação no país (BARRETO; DOMINGUES, 2012).

Para Guimarães (2011), o aporte de recursos de fomento das agências nos últimos anos foi ampliado significativamente, sobretudo, no crescimento do número e do valor das bolsas. Outras melhorias podem ser constatadas, segundo o mesmo autor, como: o crescimento do número de doutores, onde se dá a maior parte da produção científica brasileira; a avaliação com base no desempenho individual do pesquisador; as exigências de desempenho dos cursos nas avaliações da pós-graduação e a criação do Programa Qualis da Capes. Em outras palavras, O CNPq e a CAPES concedem bolsas para a formação de recursos humanos no campo da pesquisa científica e tecnológica de alto nível, visando estimular à formação de pesquisadores para o desenvolvimento do país. Parte do fomento ofertado leva em consideração também a internacionalização como proposta alternativa para troca de produção de conhecimento científico e tecnológico com instituições e pesquisadores com saberes reconhecidos em outros países (MAZZA, 2009).

O CNPq é a agência de fomento responsável pelas políticas públicas para o desenvolvimento científico e tecnológico do país e tem como missão: "fomentar a ciência, tecnologia e inovação e atuar na formulação de suas políticas, contribuindo para o avanço das fronteiras do conhecimento, o desenvolvimento sustentável e a soberania nacional” (BRASIL, 2013). Para cumprir a sua missão, o CNPq empreende esforços em dois sentidos claros: o fomento à pesquisa, que é a sua ação principal, e a difusão de ciência e tecnologia.

De maneira geral, as atividades de fomento do CNPq são dirigidas fundamentalmente para o amparo e a capacitação de recursos humanos à pesquisa. A forma de acesso ao fomento acontece periodicamente por meio de editais em calendário divulgado pela própria agência e oferecem aos pesquisadores e estudantes bolsas e/ou auxílios (MUELLER; SANTANA, 2003). Dentre as diversas modalidades, podem ser citadas: Doutorado Pleno; Doutorado Sanduíche; Pós-Doutorado Júnior; Pós-Doutorado Sênior; Desenvolvimento Científico e Tecnológico Regional; Pesquisador Visitante; Pesquisador Visitante Especial; Produtividade em Pesquisa; Pesquisador Sênior; Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora; Produtividade em Pesquisa. No Quadro 1 estão apresentadas as principais modalidades de fomento disponíveis.

Quadro 1 – Modalidades de bolsas e auxílios de fomento do CNPq Modalidade Finalidade Benefícios

Doutorado Pleno no exterior

Formação em centros de excelência, em áreas do conhecimento consideradas de vanguarda científico-tecnológica, nas quais a pós-graduação no País ainda é deficiente ou em áreas prioritárias, definidas pelo Conselho Deliberativo do CNPq.

Mensalidade; auxílio instalação; seguro saúde; auxílio deslocamento; taxas escolares. Até 36 meses, prorrogáveis por até 12 meses. De $1.300 a $1.700; ou de C$1.470 a C$2.010; ou de A$1.650 a A$2.250; ou de €1.300 a €1.700; ou de ¥148.890 a ¥203.030; ou de £910 a £1.190, de acordo com o país e o número de dependentes (limitado a 2) que acompanharão o bolsista.

Apoia aluno formalmente Mensalidade; auxílio instalação; seguro saúde;

 

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Doutorado Sanduíche

matriculado em curso de doutorado no Brasil que comprove qualificação inequívoca para usufruir, no exterior, da oportunidade de aprofundamento teórico, coleta e tratamento de dados ou de desenvolvimento parcial da parte experimental da tese a ser defendida no Brasil.

auxílio deslocamento. De 3 a 12 meses, condicionado à duração da bolsa de Doutorado no País que, somadas, não podem ultrapassar o período máximo de 48 meses.$1.300; ou C$1.470; ou A$1.650; ou €1.300; ou ¥148.890; ou £910 - (de acordo com o país de destino da bolsa)

Pós-Doutorado Júnior

Consolidação e atualização dos conhecimentos ou o eventual posicionamento da linha de pesquisa do candidato.

Mensalidade; taxa de bancada mensal; auxílio deslocamento. Dura de 06 a 12 meses, prorrogáveis por igual período. O valor da bolsa é de R$ 4.100,00.

Pós-Doutorado Sênior

Consolidação e atualização do conhecimento na linha de pesquisa do candidato.

Mensalidade; taxa de bancada mensal; auxílio instalação; auxílio deslocamento. Dura de 06 a 12 meses. O valor da bolsa é de R$ 4.400,00.

Desenvolvi-mento Científico e Tecnológico Regional

Estimular a fixação de recursos humanos para que atuem em investigação científica e tecnológica.

Mensalidade; auxílio instalação; auxílio deslocamento. Até 36 meses. O valor da bolsa é de R$ 4.200,00 a R$ 6.200,00.

Pesquisador Visitante

Possibilitar a reconhecida liderança científica e tecnológica do pesquisador brasileiro ou estrangeiro para o desenvolvimento de linhas de pesquisa ou de desenvolvimento tecnológico, consideradas relevantes.

Mensalidade; auxílio instalação; auxílio deslocamento. Dura de 03 a 12 meses, prorrogáveis por até 12 meses. O valor da bolsa é de R$ 5.200,00.

Produtivida-de em Pesquisa

Destinada aos pesquisadores que se destaquem entre seus pares, valorizando sua produção científica segundo critérios normativos, estabelecidos pelo CNPq.

Mensalidade que varia de acordo com a Categoria/Nível; Pode ter um acréscimo de Adicional de Banca. O valor da bolsa, acrescido do adicional de bancada pode totalizar até R$ 2.800,00. A duração da bolsa Produtividade categoria/nível 1A é de 60 (sessenta) meses; 1B, 1C e 1D é de 48 (quarenta e oito) meses; e categoria 2 é de 36 (trinta e seis meses).

Fonte: Compilação pelos autores a partir do sítio do CNPq (BRASIL, [S/D]; 2013).

O aumento da produção científica é uma das consequências esperadas das ações governamentais de fomento à pesquisa, entretanto, as políticas de fomento no formato atual indicam a existência de um processo de retroalimentação da relação entre fomento e produção científica, já que, entre os critérios de concessão de bolsa, existe a mensuração de produção científica prévia (BRASIL, [s/d]; 2013).

3. PRODUÇÃO CIENTÍFICA NO BRASIL

A produção científica em forma de artigos publicados em revistas indexadas tem sida tomada como expressão do avanço da ciência e ocorre, no Brasil, no âmbito da pesquisa em pós-graduação (BARRETO; DOMINGUES, 2012; GUIMARÃES, 2011). No intuito de gerar indicadores do desenvolvimento da área de estudo, medidas que acompanham a publicação de artigos, como fator de impacto e classificação QUALIS, participam do processo buscando demarcar as contribuições mais relevantes.

Como locus dessa produção científica, o campo da pós-graduação no Brasil tem sofrido grandes transformações desde a década de 70 do século passado, quando a avaliação da pós-graduação stricto sensu passou a ser realizada pela CAPES (Centro de Aperfeiçoamento de

 

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Pessoal de Nível Superior), consolidando-se como instrumento de grande importância para o Sistema Nacional de Pós-Graduação. Entretanto, foi a partir do III Plano Nacional da Pós-Graduação (1986-1989), vinculado ao I Plano Nacional de Desenvolvimento da Nova República, que a ênfase na pesquisa começou a ser delineada como meta de conquista de autonomia nacional em ciência e tecnologia, de modo que a centralidade da docência, presente nos planos anteriores, foi deslocada para a pesquisa e, consequentemente, para a produção de conhecimento, influenciando o fomento, tanto por parte das agências brasileiras, de setores governamentais e não governamentais, bem como de organismos internacionais (YAMAMOTO et al, 2012).

Assim, formas sistemáticas de avaliação da pós-graduação atualmente em curso incluem a produtividade científica dos programas, e consequentemente, dos seus pesquisadores, incentivando-os a buscar um volume de produção e divulgação regular e expressiva, que não se limita apenas ao cenário nacional, mas também publicações em periódicos internacionais, influenciando não somente a classificação do programa de pós-graduação, mas também sendo um importante fator para a conquista de recursos de fomento à pesquisa, tais como número e tipo de bolsas, recursos para equipamentos e apoio técnico (KANNEBLEY JR, CAROLO & NEGRI, 2013).

Nesse cenário, a implementação de ações avaliativas que incluem medidas de produtividade científica nos programas de pós-graduação vem configurando uma restruturação e reorganização do desenvolvimento da ciência e tecnologia no país. Existe uma intensificação da ação de pesquisa em busca da produtividade científica (YAMAMOTO, et al, 2012; BORSOI, 2012; LOPES, 2006).

Como consequências dos critérios de avaliação, a comunicação dos resultados das pesquisas em periódicos busca priorizar aqueles mais bem avaliados segundo os critérios utilizados (HORTA, 2006). No Brasil, dois critérios destacam-se entre os mais usados na classificação dos periódicos científicos: o Qualis-CAPES e o Fator de Impacto. O primeiro traz a classificação em três níveis, A, B e C, sendo o nível A subdividido em A1 e A2, o nível B subdividido em B1, B2, B3, B4 e B5, e o nível C apresenta classificação única. Com avaliação trienal (confirmar), o Qualis-CAPES inclui na sua classificação também periódicos internacionais baseado no Fator de Impacto e mediante solicitação de autores brasileiros (PINTO E ANDRADE, 1999). O outro critério de classificação de periódicos é o Fator de Impacto (Fi), o mais importante e disseminado indicador internacional de periódicos científicos, calculado a partir de revistas indexadas ao ISI (Institute for Scientific Information). Desde 1986, o ISI utiliza dois critérios na escolha das revistas que compõem a base de dados: a periodicidade e o impacto da revista. O Journal of Citation Reports (JCR) publica anualmente, desde 1972, o índice Fi, que é o resultado do número de citações que a revista recebe relativos aos números publicados nos dois anos anteriores, dividido pelo número de artigos publicados no período (PINTO; ANDRADE, 1999; VILHENA; FAZANELI, CRESPANA, 2002).

4. METODOLOGIA

Com o objetivo de descobrir quais ações de fomento são mais explicativas da produção científica, a presente pesquisa utilizou uma abordagem quantitativa, com uso de análise fatorial e regressão de dados em painel (HSIAO, 1986), para 378 observações de 63 pesquisadores da Universidade Federal da Bahia que participaram dos Programas de Pós-graduação em Física e em Química da UFBA, no período de 2002 a 2007, envolvendo artigos publicados até o ano de 2010, considerando assim, o tempo de fechamento do projeto,

 

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submissão e publicação dos artigos. Como uma pesquisa descritiva e quantitativa, o estudo busca entender o fenômeno da produção científica a partir da relação entre as variáveis envolvidas conforme o modelo apresentado na Figura 1.

Figura 1: Modelagem quantitativa da pesquisa

 Fonte: Os autores

Neste trabalho, a variável explicada é a produção científica, mensurada por um índice anual de cada pesquisador a partir de artigos publicados em revistas científicas com fator de impacto publicado no Journal of Cited Reports (JCR), multiplicando-se o número de artigos publicados pelo fator de impacto da revista no ano de 2010. Esse índice de produção científica torna-se a variável proxy que representa a produção científica de cada pesquisador nos anos analisados. Como variável explicada, a produção científica é aqui considerada como consequência das várias ações de fomento às quais são submetidos os pesquisadores analisados.

A modelagem quantitativa proposta neste artigo considera como variáveis explicativas da produção científica as ações de fomento relacionadas a seguir: Bolsa de produtividade nas modalidades 1A, 1C, 1D e 2 (não foi encontrado nenhum pesquisador beneficiário de Bolsa 1B entre os pesquisados); título de doutorado obtido no exterior; título de pós-doutor; tempo de conclusão do doutorado; número de orientando em nível de doutorado; nota CAPES do programa onde fez o doutorado e a produção do ano anterior publicada em periódicos indexados pela ISI Web of Science.

Com o objetivo de minimizar os efeitos de variáveis que também possam impactar a produção científica, foram incluídas variáveis de controle que incluem sexo, programa no qual o pesquisador é lotado (Química ou Física) e elementos de capital social nas suas duas dimensões, individual e grupal. Estudos anteriores, como o de Freitas (2013), indicam que o capital social, tanto na sua dimensão individual quanto na dimensão grupal, impacta a produção científica de pesquisadores. A utilização desses elementos como variáveis de controle permitiu isolar os efeitos do capital social entre os pesquisadores analisados. Entre as variáveis de capital social utilizadas, nove são oriundas da dimensão individual e cinco da dimensão grupal. Assim, com o intuito de reduzir o número dessas variáveis, foi realizada uma análise fatorial exploratória (AFE), extraindo-se fatores que representem as variáveis originais (HAIR et al, 2009).

A análise fatorial exploratória é uma técnica de análise de dados que utiliza a variância comum das variáveis para agrupá-las em fatores. Cada fator é uma combinação linear das variáveis originais e representam as dimensões latentes do construto. Cada fator gerado passa a representar um conjunto de itens (HAIR et al, 2009) que compartilham parte da sua variância, representada

 

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pela comunalidade. A construção de fatores que representam um conjunto de variáveis faz sentido se existe uma correlação entre as variáveis. Assim, o primeiro passo na análise fatorial consiste na montagem da matriz de correlação dos itens. Nesta matriz, as correlações entre os itens podem revelar estruturas de relação inerentes aos dados. Em uma inspeção visual, a matriz deve apresentar correlações significativas (>0,30) e em número suficiente para que a análise fatorial seja executada. Em seguida executa-se a análise de componentes principais (ACP) e consiste na construção de componentes que possuem parte da variância dos itens. A matriz de cargas dos componentes principais nos permite calcular o autovalor de cada componente, representado pelo quadrado do desvio padrão. Além do autovalor dos componentes, outras duas informações dos componentes principais são importantes nesta etapa: o percentual da variância explicada em cada componente principal e o seu valor acumulado a cada componente incluído na análise. O número de fatores a serem extraídos na análise pode ser feita a partir de uma variedade de critérios, entre as quais figuram: componentes com autovalor maior que um; percentual desejado da variância explicada; e critério a priori.

Uma vez decidido o número de fatores buscados, gera-se uma nova distribuição das variâncias e constrói-se a tabela de cargas fatoriais. Como a leitura das cargas pode tornar-se difícil devido à distribuição nos fatores, o procedimento normal é executar uma rotação, até que as cargas fatoriais permitam a clara identificação de cada item com o fator ao qual ele está associado. Existem dois métodos de rotação: ortogonal e oblíquo. O método de rotação ortogonal busca oferecer uma solução em que os fatores formados não apresentam correlação entre si. É indicado em situações em que o pesquisador busca redução de variáveis independente da sua significação prática, ou ainda para uso dos fatores em regressão e outra técnica de previsão. Nesse método, cada variável tende a concentrar sua carga em um fator, com cargas próximas de zero nos outros fatores. Já o método de rotação oblíqua tem como resultado fatores com alguma correlação entre si. Sua principal diferença em relação ao método ortogonal é que oferece fatores com variáveis agrupadas em torno de uma maior significância prática onde cada fator deve representar uma dimensão do construto estudado. A opção escolhida na presente pesquisa é o método de rotação ortogonal do tipo varimax. Executada a rotação dos fatores, faz-se a associação dos itens aos fatores onde as cargas apresentam-se mais significativas.

Formados os fatores, procedem-se os testes fatoriais. Esta etapa envolve quatro procedimentos de verificação da qualidade dos fatores: teste de unidimensionalidade, de confiabilidade, de adequação da amostra e de correlação entre os itens do fator, com parâmetros apresentados no Quadro 2.

Quadro 2 - Testes fatoriais e parâmetros Critério Teste Parâmetro Unidimensionalidade Verificação das cargas fatoriais < -0,30 ou > 0,30 Confiabilidade Alfa de Cronbach >0,60 Adequação da amostra KMO >0,50 Correlação intrafator Correlação entre os itens >0,30

Fonte: Adaptado de Hair et al (2009).

Testados e aprovados os fatores, estes assumem a representação das variáveis utilizadas diante de outras técnicas estatísticas, como a regressão de dados em painel aplicada na presente pesquisa.

A segunda ferramenta estatística utilizadas é o modelo de dados em painel, que se mostra de grande valor quando se observam eventos ao longo do tempo e tem sido utilizado em estudos econométricos e nas ciências sociais aplicadas. Por meio do modelo de dados em painel, é possível reunir características de séries temporais (time-series) com dados em corte

 

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transversal (cross-section). Segundo Hsiao (1986), os modelos para dados em painel possuem vantagens, tais como a possibilidade de controle da heterogeneidade presente nos indivíduos, assim como da redução da colinearidade entre as variáveis explicativas ao usar mais observações, o que aumenta o grau de liberdade. Além disso, o autor cita a capacidade de identificar e mensurar efeitos que não são possíveis de serem detectados por meio isolado de análise de dados em corte transversal ou de séries temporais. O modelo geral para a regressão de dados em painel é representado por:

, (1)

onde i indica os indivíduos, t o período de tempo que está sendo analisado, β0 o parâmetro do intercepto, β1...n o coeficiente angular correspondente à n-ésima variável do modelo e x1...n

representam as variáveis independentes, incluindo as variáveis explicativas e de controle. No modelo geral apresentado na Equação 1, o intercepto e os parâmetros-resposta são diferentes para cada indivíduo e para cada período de tempo. A partir do modelo geral apresentado na Equação 1, pode-se optar pelo modelo de efeitos fixos ou aleatórios. O modelo de efeitos aleatórios considera que as variáveis explicativas que não foram relacionadas no modelo e invariáveis no tempo (como sexo ou tamanho do Estado onde atua o indivíduo) estão concentradas no erro, tornando o intercepto variável no tempo.

Mostrando-se mais adequado à presente pesquisa, o modelo de efeitos fixos procura controlar os efeitos das variáveis omitidas que variam entre indivíduos e permanecem constantes ao longo do tempo. Para tanto, o modelo pressupõe que o intercepto (β0) não varia ao longo do tempo, apenas de um indivíduo para outro. Além disso, os parâmetros-resposta são constantes para todos os indivíduos e em todos os períodos de tempo. O modelo contempla as estimativas por mínimos quadrados ordinários. Elas são não-tendenciosas e consistentes, já que o modelo pressupõe que os erros possuem distribuição normal, variância constante e não são correlacionados. De acordo com Hill, Griffiths e Judge (1999), o modelo apresenta:

β0it= β0i ; β1it = β1......βkit= βk (2)

e é dado por:

(3)

A parte constante αi na Equação 3 é fixa ao longo do tempo e diferente para cada indivíduo, captando o efeito das diferenças invariantes no tempo, como por exemplo, personalidade, habilidade, dimensão do Estado onde nasceu e outras características que têm pequena variação no curto prazo e podem influenciar a variável explicada. Um teste estatístico foi desenvolvido por Hausman (1978) e verifica a correlação entre o intercepto e as variáveis explicativas, útil para a confirmação da escolha entre o modelo de efeito fixo e o aleatório. O teste tem a hipótese nula da não existência da correlação investigada. Assim, um p-valor <0,05 indica o uso do modelo de efeito fixo. Os resultados esperados da regressão de dados em painel são as variáveis explicativas com estimadores significantes diferentes de zero, identificando as ações de fomento que explicam a variação da produção científica no grupo pesquisado.

5. RESULTADOS

 

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No período analisado, os pesquisadores produziram 898 artigos que foram publicados em periódicos indexados na ISI Web of Science, entre os quais, 443 artigos foram elaborados por 32 pesquisadores do programa de pós-graduação do Instituto de Química e 455 por 31 pesquisadores do Programa do Instituto de Física. Entre os 63 indivíduos, 45 são do sexo masculino (71%) e 18 do sexo feminino (29%).

O histograma da variável explicada, o índice anual de produção científica, indica uma maior concentração nos índices iniciais. Apenas dois pesquisadores mantiveram índices anuais maiores do que 100 ao longo dos seis anos analisados. A mediana do índice em 10,52 e a média em 20,98 indicam que a média foi inflacionada pelos grandes índices, já que metade dos pesquisadores tem índices menores do que 10, 52.

Em relação às variáveis explicativas, entre as 378 observações, existem 43 ocorrências para CAPES 5, 25 para CAPES 6 e 107 para CAPES 7. Em relação aos pesquisadores que fizeram doutorado no exterior, existem 74 ocorrências e 124 para pós-doutorado. Em relação ao número de orientandos de doutorado, a quantidade varia entre 0 e 8, porém o terceiro quartil igual a zero indica que menos de 25% das observações possuem orientandos. A variável número de artigos publicados (e indexados) no ano anterior varia entre 0 e 22, sendo que o terceiro quartil igual a 2 e a mediana igual a 1 indicam uma concentração das observações entre 0 e 1 artigo indexado no período.

As variáveis de controle oriundas do capital social em suas duas dimensões, individual e grupal, foram submetidas à análise fatorial exploratória. As variáveis de capital social individual, em numero de nove, apresentam numerosas correlações significativas, confirmando a indicação de análise fatorial. A análise de componentes principais indicou que dois fatores conseguem representar 70% da variância presente nas variáveis originais e apresentam autovalor maior que um. A Tabela 1 mostra as cargas fatoriais para os fatores FRedeI 1 e FRedeI 2.

Para as variáveis de capital social grupal, foram verificadas correlações significativas entre as variáveis e realizada a análise de componentes principais, que revelou o primeiro fator explicando 74% da variância, sendo o único fator com autovalor maior que um. Assim, a opção foi feita pela solução unifatorial para as variáveis de capital social grupal, cujo fator foi chamado de FRedeS e tem as cargas fatoriais apresentadas na Tabela 2.

 

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Tabela 1 - Cargas fatoriais para 2 fatores em rotação VARIMAX. Variáveis integrantes de construto de capital social individual.

Variáveis FRedeI 1 FRedeI 2 DEGREE 0,985 -0,162 BONA_I 0,667 EFFSIZE 0,964 -0,223 EFF 0,601 CONST -0,208 0,781 SIZE 0,986 -0,159

TIES 0,865 PAIRS 0,916 -0,168 DENSIT 0,997

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: As cargas fatoriais em negrito indicam o fator onde a variável está alocada. Cargas em branco indicam valores próximos de zero.

Tabela 2 - Cargas fatoriais para 1 fator em rotação VARIMAX. Variáveis integrantes de construto de capital social.

Variaveis Fator 1 CEN_R 0,908 BETW_CEN_R 0,414 SW_R -0,849 DENS_R 0,997

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: Cargas fatoriais em branco indicam carga da variável próxima de zero no fator. Cargas fatoriais em negrito indicam o fator ao qual a variável será incorporada.

A carga fatorial negativa da variável SW_R indica uma correlação significativa negativa junto às outras variáveis do construto. Assim, na composição do fator, formado pela média do valor das variáveis, o item SW_R participa com o seu valor multiplicado por (-1). A Tabela 3 apresenta os testes dos três fatores formados.

Tabela 3 - Teste dos fatores de capital social individual e grupal

Fator Itens KMO Alfa Correlação

FRedeI1 DEGREE, BONA_I, EFFSIZE, EFF, SIZE, TIES, PAIRS 0,81 0,56 Significativa

FRedeI2 CONST, DENSIT 0,50 0,28 Significativa

FRedeS CEN_R, BETW_CEN_R, SW_R, DENS_R 0,62 0,63 Significativa

Fonte: A pesquisa Nota: O KMO fornece o índice de adequação da amostra; o Alfa refere-se ao valor do alfa de Cronbach, revelando a confiabilidade do fator; correlação significativa a partir de 0,30.

Os resultados dos testes para os fator FRedeI e FredS indicam KMO, Alfa de Cronbach e correlação adequados, tornando-os fatores robustos e aptos a representar as variáveis associadas. Porém, o teste do fator FRedeI 2, apesar da correlação significativa entre os dois itens, apresentou o KMO no limite (=0,50) e valor do Alfa de Cronbach igual a 0,28, portanto abaixo do valor desejado de 0,60. Sendo assim, o fator FRedeI 2 não deve ser utilizado para representar as variáveis CONST e DENSIT. Neste caso, as duas variáveis serão utilizadas separadamente no próximo passo da metodologia quantitativa, a regressão de dados em painel.

A regressão de dados em painel executada apresenta-se balanceada, ou seja, não existem dados omissos ou perdidos. Está desenhada para 63 indivíduos num período de seis anos,

 

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totalizando 378 observações. O modelo de efeito fixo foi escolhido e confirmado no teste de Husman, com p-valor 3,99-9, rejeitando a hipótese nula de que o modelo de efeitos aleatórios seria o mais adequado. Os parâmetros e testes da regressão estão apresentados na Tabela 4 a seguir.

Tabela 4 – Parâmetros e testes para Regressão em Painel

Variáveis Estimadores Teste t do estimador Estatística F Grau de ajustamento

Estimador b Erro padrão t-valor Sig. F Sig. R² R² ajustado

Tempo de Doutorado 1,757 0,363 4,84 0,000***

8,667 0,000 0,27 0,22

Capes5 7,191 3,346 2,14 0,032*

Capes6 -6,705 5,246 -1,27 0,201

Capes7 2,803 3,253 0,86 0,389

Doutorado no Exterior 9,350 4,151 2,25 0,025*

Pós-Doutorado -0,982 2,625 -0,37 0,709

Nº de orientandos de doutorado

1,482 0,628 2,36 0,019*

Produção do ano anterior 0,369 0,294 1,25 0,211

Bolsa CNPq 12,291 8,524 1,44 0,150

Cap. Soc. Ind1 0,001 0,004 0,29 0,770

CONST -6,053 2,977 -2,03 0,042*

DENSIT 0,029 0,029 0,99 0,320

Cap. Soc. Grupal 0,676 0,312 2,17 0,031*

Fonte: Dados da pesquisa Nota: Teste t e Estatística F considerados significantes se p-valor (Sig.) < 0,05. Variável explicada: produção científica. 378 observações de 63 indivíduos em 6 anos.

Os resultados indicam a regressão de dados em painel significativa (F=8,667, p-valor = 0,000), com capacidade de explicar 22% da variação da produção científica (R² ajustado = 0,22). Em relação às variáveis explicativas de fomento, CAPES 6 e 7, Pós-doutorado, Produção do ano anterior e Bolsa de produtividades CNPq não são significativas para explicar a variação da produção científica dos indivíduos pesquisados com 95% de confiança.

Figura 2: Histograma dos resíduos da regressão de dados em painel com efeito fixo

As variáveis explicativas cujo estimador é estatisticamente diferente de zero e, portanto, impactam a produção científica são: Tempo de doutorado, com estimador de 1,76, CAPES 5, com estimador 7,19, Doutorado no exterior, com estimador de 9,35 e Número de orientando de doutorado, com estimador de 1,48, todos com p-valor < 0,05. As Figuras 2 e 3 apresentam o histograma e o gráfico da distribuição dos resíduos da regressão.

 

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Figura 3: Distribuição dos resíduos da regressão de dados em painel com efeito fixo

 

Os resíduos da regressão se concentram em torno de zero, conforme histograma apresentado na Figura 2. A Figura 3 mostra a distribuição dos resíduos ao longo das observações, mostrando típico comportamento homocedástico.

6. DISCUSSÃO

Os resultados apresentados indicam como variáveis significativas para explicar a produção acadêmica as seguintes variáveis relacionadas ao fomento: Tempo de doutorado, CAPES 5, Doutorado no exterior e Número de orientandos de doutorado.

O tempo de doutorado influencia a produção científica no público pesquisado com correlação positiva, ou seja, quanto mais tempo de doutorado, maior a publicação científica. O tempo de doutorado indica um aumento na experiência e habilidade do pesquisador, que desenvolve novos domínios de ferramentas de pesquisa com o passar do tempo. Também a rede de trabalho colaborativo do pesquisador incorpora novos contatos e parcerias de trabalho ao longo do tempo, o que pode favorecer novas cooperações de trabalho e pesquisa. Essa variável representa ações de fomento na medida em que a permanência de doutores ligados aos respectivos programas de pós-graduação ocorre em conjunto com ações diretas e indiretas de fomento que viabilizam a continuidade das atividades de pesquisa, como financiamentos aos projetos de pesquisa, avaliação dos programas, bolsas para estudantes de mestrado e doutorado. Oliveira, Lima e Borges-Andrade (1999) já haviam chegado a resultado semelhante numa pesquisa com 1079 pesquisadores da região sudeste de seis áreas do conhecimento, identificando que o tempo de doutorado influencia positivamente não somente a publicação de artigos no exterior, mas também o número de orientações de doutorado e mestrado, além da atuação como editor de livros. Assim, como a senioridade na atividade de pesquisa depende de influxo de fomento para a manutenção da atividade, esta se mostra impactando significativamente na produção científica dos indivíduos pesquisados.

A classificação do curso de doutorado do qual o pesquisador é proveniente mostrou-se significativo para a nota CAPES 5 e não significativo para as notas CAPES 6 e 7. A partir do tratamento dados aos dados foi possível perceber que, no estudo em questão, a maior nota do programa de pesquisa não implica na formação de pesquisadores mais produtivos, isto é, com maior número de publicações em periódicos indexados. Espera-se que pesquisadores oriundos de programas de pesquisa com maior/melhor nota de avaliação segundo os critérios da Capes

 

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formem, por consequência, pesquisadores mais produtivos do ponto de vista da produção científica. Entretanto, a partir dos dados de pesquisa foi possível identificar que, contrariamente ao esperado, foi possível constatar que essa expectativa pode não se efetivar.

Tais achados indicam que esse é um tema que merece ser aprofundado em estudos posteriores, de modo que se verifique se a maior produção científica de pesquisadores formados por Programas CAPES 5 se dá em função de maior capacidade de produção individual e grupal dos pesquisadores oriundos a partir deles, se comparado aos originados a partir de Programas Capes 6 ou 7, e se esse resultado se repete em outras realidades. No grupo pesquisado, 9 pesquisadores são oriundos de Programa Capes 5, incluindo um pesquisador com alta produtividade (média anual do índice de produção científica de 125,93, diante da média geral de 20,98 para os 63 pesquisadores), que pode ter viesado os resultados do seu grupo.

Fazer o doutorado no exterior impacta significativamente na produção científica do pesquisador. Entre os indivíduos analisados, aqueles cuja titulação de doutorado foi obtida fora do Brasil tiveram uma produção científica significativamente superior, acrescentando 9,35 no seu índice de produção científica ao ano, indicado pela magnitude do estimador da variável. Esse resultado sinaliza que a formação do pesquisador no exterior tem conseguido desenvolver mais habilidade para publicação internacional em periódicos indexados. Esse achado corrobora o resultado encontrado na pesquisa de Oliveira, Lima e Borges-Andrade (1999), segundo o qual pesquisadores brasileiros doutorados no exterior têm maior produção científica publicada em periódicos internacionais. Segundo a mesma pesquisa, doutores formados no Brasil têm maior produtividade em periódicos nacionais.

As ações de fomento para enviar estudantes brasileiros para programas de doutorado no exterior configuram-se, então, como importante alavanca para a produção científica nacional com impacto internacional. A ação de fomento para Doutorado Pleno no Exterior do CNPq e da CAPES oferece bolsa com duração de quatro anos, acompanhada da exigência de o pesquisador permanecer no Brasil por igual período de tempo ao final da bolsa. Apesar de um reduzido numero de bolsistas não retornarem ao Brasil, a maioria dos beneficiários o faz, engajando-se em universidades nacionais ou com a possibilidade de ser beneficiada com outra ação de fomento denominada bolsa de pós-doutorado júnior, com vigência de um ano (CAPES, 2014).

O número de orientandos de doutorado também se mostra explicativo da produção acadêmica, com incremento de 1,48 no índice de produção científica do pesquisador para cada orientando que possui. Como atividade própria de desenvolvimento do pesquisador, durante o curso de doutorado, o orientando desenvolve a própria pesquisa, gerando artigos em coautoria com o orientador. Também, ao participar da rede de colaboração do orientador, podem-se verificar orientandos atuando em pesquisas mais amplas nas quais o orientador está envolvido. Esse fato aumenta a produção científica tanto do orientando quanto do orientador. Pesquisa de Digiampietri, Mugnaini e Alves (2013) identificou que o número de orientandos de doutorados apresenta correlação positiva e significativa com a quantidade de publicação de artigos em anais de congressos e em periódicos para pesquisadores de programas de Ciências da Computação.

Porém, o pesquisador não está livre para aumentar o seu número de orientandos. Regras institucionais e limitações de bolsas para curso de doutorado impõem fortes restrições aos pesquisadores. Sendo assim, os achados indicam que uma maior oferta de bolsas de doutorado

 

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poderia aumentar a produção científica, ao aumentar o número de orientandos de doutorado dos pesquisadores.

Entre as ações de fomento não significativas uma chama a atenção: A bolsa de produtividade CNPq, que pode ser concedida nas categorias 1A, 1B, 1C, 1D e 2. Essa bolsa busca fomentar a produção científica através de um auxílio financeiro “Destinada aos pesquisadores que se destaquem entre seus pares, valorizando sua produção científica segundo critérios normativos, estabelecidos pelo CNPq, e específicos, pelos Comitês de Assessoramento (CAs) do CNPq” (BRASIL, [s/d], p. 01). Espera-se que, mediante incentivo pecuniário, o pesquisador apresente um volume de publicação indexada, com participação em periódicos nacionais e internacionais.

Contrariamente ao esperado pelo CNPq, de acordo com o levantamento realizado nesta pesquisa, a ocorrência da bolsa não se mostrou estatisticamente significativa para explicar o aumento da produção científica, de modo que, embora preenchendo os critérios para recebimento da bolsa do tipo produtividade, o aumento do volume de produção não se mostrou significativo para 95% das 378 observações realizadas nos seis anos pesquisados. Este tipo de bolsa é concedido com a duração de três anos com possibilidade de renovação e mudança de nível. Tais achados nos levam a considerar que, na realidade estudada, a bolsa produtividade não aumenta a produção científica, mas premia os pesquisadores com certo nível de produção, que podem primar pela sua regularidade com o objetivo de manter a bolsa. Esse resultado não indica que bolsistas produzem menos, mas que ser bolsista de produtividade não está associado a um aumento de produção diferente daqueles não contemplados com a bolsa.

A identificação das ações de fomento que impactam a produção científica pode contribuir para a própria universidade repensar os critérios de solicitação de ajuda junto aos organismos responsáveis e os próprios órgãos de fomento que, em diálogo com a comunidade científica, podem construir políticas de fomento que atendam aos interesses da sociedade.

7. CONCLUSÃO

A produção científica mensurada por artigos publicados em periódicos indexados tem sido associada à evolução da ciência e buscada, no âmbito brasileiro, por pesquisadores que atuam em pós-graduação como expressão da qualidade e da quantidade de conhecimento produzido. Com o intuito de aumentar a produção científica brasileira, organismos de fomento à pesquisa têm financiado o trabalho de pesquisadores com variadas linhas de atuação como bolsas de estudos de doutorado no Brasil e no exterior, bolsa produtividade para pesquisadores, bolsas de pós-doutorado, entre outras.

Identificar as ações de fomento que explicam o aumento da produção científica é o objetivo deste trabalho de cunho quantitativo, desenvolvido junto a 63 pesquisadores dos Institutos de Química e Física da Universidade Federal da Bahia a partir da sua produção científica ao longo de 6 (seis) anos. Para atingir o objetivo da pesquisa, foi usada regressão de dados em painel com modelo de efeitos fixos, com o intento de identificar a relação entre fomento e produção científica. Essa técnica permite avaliar as variáveis explicativas de produção científica, isolando-se os efeitos de variáveis não observadas ou inalteradas ao longo do tempo.

Os principais resultados indicam que o tempo de doutorado, ter feito o doutorado numa instituição com nota CAPES 5, ter feito o doutorado no exterior e o número de orientandos de

 

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doutorado são as variáveis explicativas mais significativas estatisticamente para justificar a variação da produção científica. Outras ações de fomento não se mostraram explicativas significativamente para os indivíduos pesquisados, como ter feito doutorado em programas com notas 6 e 7, possuir pós-doutorado, produção científica do ano anterior e ser bolsista de produtividade CNPq.

A reduzida amostra da pesquisa e o critério unicamente quantitativo e baseado em periódicos com fator de impacto para avaliar a produção científica se mostram como limitações da presente pesquisa. Novas investigações sobre cada uma das ações de fomento numa amostra mais ampla e contemplando diferentes áreas do conhecimento poderá ser muito útil para uma melhor avaliação das políticas de fomento à pesquisa, além de prezar pelo uso adequado e eficiente das verbas, especialmente as públicas, nas atividades de pesquisa.

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