I. Resultados

1La muestra analizada en esta investigación está compuesta por 55 escuelas de administración que produjeron 262 artículos entre 2006 y 2011 en revistas de management y business indexadas en el jcr 2006. De estos artículos, tan solo 19 fueron publicados en colaboración entre dos o más escuelas de administración de la región, como se muestra en el Anexo 4, lo que evidencia una alta desconexión en la colaboración científica entre los agentes que compiten en América Latina por legitimidad en el campo internacional de la investigación en administración. A continuación se presentan las estadísticas descriptivas de las variables de esta investigación para brindar un panorama sobre las medias y las varianzas.

2En la tabla 2 se puede apreciar que en promedio las escuelas de administración producen 4,7 artículos, con una desviación estándar de 7,5 artículos entre 2006 y 2011, lo que indica que las escuelas no están en capacidad de producir un artículo por año. En las redes de coautoría de las escuelas se encuentra que el grado de diversidad promedio es de 0,23 y el de heterogeneidad es de 0,42, siendo 1 el máximo posible. Esto muestra que las escuelas en general tienden a manejar bajos grados de diversidad, que en alguna medida también indican una baja colaboración científica en coautorías, pero a su vez manejan un aceptable grado de relacionamiento interorganizacional. De acuerdo con las hipótesis 2 y 4, con las que proponemos que las escuelas con una diversidad y una heterogeneidad media tienen los mejores desempeños científicos, por lo pronto estos valores promedio resultan indicativos de la idea de que existe una relación en forma de U invertida entre el capital científico puro y la diversidad y la heterogeneidad, pero estas hipótesis se evalúan más adelante en los modelos de regresión y de estimación curvilínea.

3Finalmente, se puede notar que las escuelas de administración cuentan con un importante capital humano para la investigación. En promedio la planta de las escuelas de administración estudiadas presenta un 70% de doctores. También se puede observar que las escuelas cuentan en promedio con un convenio de doble titulación y muestran haber sido fundadas hacia 1973.

Tabla 2. Estadísticas descriptivas

4A continuación se presentan, en la tabla 3, las correlaciones bivariadas de Pearson que muestran relaciones significativas para un nivel de confianza de 0,01 y que explican más del 50% de la varianza.

5En el análisis de correlaciones se puede ver que el KcPuro tiene una alta relación con el KcPolítico, H y cdt. Esto sugiere que cambios en la reputación, la heterogeneidad y el número de convenios están asociados con cambios en la producción científica internacional. También se puede observar una alta correlación entre el KcPolítico, H, % PhD y cdt, lo cual indica que cuando se presentan cambios en la reputación, se presentan cambios en la heterogeneidad, el número de convenios y el capital humano. En la tabla 3 se aprecia una correlación entre D y H que es interesante desde el punto de vista de la interacción que se esperaría de estas variables como moderadoras en la relación entre el desempeño cienciométrico (KcPuro) y la reputación de las escuelas (KcPolítico) propuestos en la hipótesis 5, y que son evaluados más adelante con los modelos de regresión.

6Esta primera visión de las relaciones entre las variables muestra que la hipótesis 1, que propone que la diversidad tiende a ser imitada por las escuelas en la medida que aumenta el capital científico de las escuelas, podría rechazarse; mientras que la hipótesis 3, que propone que la heterogeneidad es la que tiende a aumentar con el capital científico de las escuelas, podría no ser rechazada.

7Finalmente, con relación a las variables de control se puede apreciar que los convenios de doble titulación- cdt se correlacionan con el capital científico y la heterogeneidad. Esto resulta indicativo si se piensa que la capacidad de una escuela para generar relaciones fuertes con otras organizaciones, como indica el número de convenios de doble titulación, está relacionada con su reputación y su capacidad de manejar redes heterogéneas de colaboración científica. Los resultados mostraron que el porcentaje de PhDs se relaciona con la reputación de las escuelas-KcPolítico y que el año de creación de las escuelas es independiente de las variables de interés de esta investigación.

Tabla 3. Correlaciones bivariadas

8A continuación se presenta la evaluación de las hipótesis 1 y 3 que establecen que las escuelas de administración tienden a imitarse en el grado de diversidad y heterogeneidad de sus redes de colaboración científica, entendiendo que en la medida que aumenta el capital científico de tipo político en razón de las presiones institucionales, las escuelas tienden a buscar determinados niveles de diversidad y heterogeneidad.

9Primero se presenta una exploración con las redes neuronales para evaluar la importancia de las variables independientes frente a la dependiente, esto es, la capacidad de relacionamiento sistemático. Luego se presentan los resultados del análisis de conglomerados y el análisis discriminante para obtener una conclusión sobre el comportamiento de la diversidad y la heterogeneidad frente a la acumulación del capital científico. Finalmente se presentan los gráficos de análisis de cercanías para concluir la exploración acerca de la tendencia de las escuelas a imitarse o a diferenciarse en el grado de diversidad y heterogeneidad.

Análisis de la red neuronal

10La red neuronal fue aplicada con el programa spss manteniendo las características que trae el paquete por defecto (spss, sf). En el entrenamiento se evaluaron 37 escuelas de administración y se confrontaron con las 18 escuelas restantes, generándose un porcentaje aproximado de 70-30, como lo sugieren los parámetros estadísticos para esta técnica multivariante (Hair et al., 2006).

11Al tener como variable dependiente el KcPuro –el desempeño cienciométrico, las variables independientes muestran la siguiente importancia de acuerdo con la tabla 4 y el gráfico 2, a través de tres capas ocultas o variables latentes que creó el tratamiento para ayudar a explicar la variable dependiente, y que se encuentran en el Anexo 31.

12La importancia de las variables independientes es la medida que indica cuánto cambia el valor pronosticado por el modelo de la red para diferentes valores de las variables independientes (spss, sf). Los valores porcentuales indican que con el aumento del valor de la variable independiente aumenta la probabilidad de encontrar mayores valores para la variable dependiente. El resultado anterior indica que el KcPolítico y H presentan una conexión sistemática con el KcPuro muy fuerte. Esto significa que en la medida en que aumentan el nivel de estatus de las escuelas y el grado de heterogeneidad de sus redes de colaboración científica, también aumenta el desempeño cienciométrico de las escuelas. Se puede apreciar que la diversidad es la variable que menor importancia presenta con relación a la variable dependiente, indicando que su variación no es proporcional ni sistemática con el desempeño cienciométrico de las escuelas. Este resultado preliminar indica que muy posiblemente la heterogeneidad es una característica que las escuelas tienden a imitar en la medida en que mejoran su capital científico, pero no ocurre así con la diversidad, ya que su variación no se relaciona sistemáticamente con la acumulación de capital científico puro.

Gráfico 2. Importancia normalizada de las variables en la red neuronal

Análisis de conglomerados

13A continuación se presenta el análisis de conglomerados que complementa la evaluación de las relaciones a partir de las medias de las variables y su capacidad de agrupar las escuelas.

14Con el análisis de conglomerados se busca establecer si a partir de las medias de las variables se pueden diferenciar las escuelas de administración. En la tabla 5 se presentan los valores iniciales de las variables y en la tabla 6 los valores finales del tratamiento estadístico. Por último se presenta, en la tabla 7, el análisis Anova que tiene como hipótesis nula que las medias entre los conglomerados son iguales.

15En la tabla 5 se puede apreciar la creación de dos conglomerados en el que los centroides de la diversidad son muy diferentes, mientras que los centroides de la heterogeneidad son muy similares.

Tabla 5. Centroides iniciales de los conglomerados

16En la tabla 6 se puede ver el resultado del tratamiento estadístico. El análisis divide la muestra en dos conglomerados. El primero agrupa a 25 escuelas con medias más bajas que el segundo conglomerado, que agrupa a 27 escuelas de mejor desempeño cienciométrico y con mayor capital científico de tipo político. En el conglomerado 2 se puede apreciar que las escuelas con mejor capital científico presentan una media mayor de diversidad, heterogeneidad y porcentaje de doctores, indicando que dichas variables son importantes para la creación y acumulación de capital científico.

Tabla 6. Centroides finales de los conglomerados

17A continuación se presenta el análisis Anova para evaluar si las medias entre los dos conglomerados son significativamente diferentes. En este caso una significancia de 0.01 indica que no se puede rechazar la hipótesis de que las medias son iguales.

18Con el análisis Anova de la tabla 7 se puede concluir que las medias de las variables son estadísticamente diferentes entre los dos conglomerados creados por el tratamiento. Sin embargo, la significancia de H no permite rechazar la hipótesis nula de la Anova, al 1% de confianza, que establece que las medias entre los grupos son iguales. Esto permite concluir que la heterogeneidad, a diferencia de la diversidad, parece presentar un isomorfismo al ser una estrategia común de las escuelas de administración en la colaboración científica, ya que la media de H para los dos conglomerados difiere muy poco.

Tabla 7. Análisis Anova de diferencia de medias entre los conglomerados

Análisis discriminante

19Para aclarar mejor los resultados previos y confirmar estas afirmaciones se presenta a continuación el análisis discri minante.

20Con el análisis discriminante se puede concluir laración que evalúa si la diversidad y la heterogeneidad son características que tienden a ser imitadas o no por las escuelas de administración, de acuerdo con su capital científico. En este análisis se usa la variable codificada del capital científico de tipo político en sus niveles alto, medio y bajo, como se encuentra en el Anexo 1. En la tabla 8 se presenta la media y la desviación estándar de las variables para cada uno de los niveles del capital científico de tipo político. En la tabla 9 se presentan los autovalores para las dos funciones discriminantes que resultan del tratamiento estadístico. Finalmente se presentan, en la tabla 10, los coeficientes estandarizados de la función discriminante para identificar las variables que permiten diferenciar las observaciones de acuerdo con las funciones discriminantes.

21La tabla 8 muestra que las medias de KcPuro, D y H aumentan en la medida en que pasamos de escuelas con menor KcPolítico a escuelas con mayor KcPolítico. Esto sugiere que, en promedio, las escuelas con mejor capital científico de tipo político también presentan mayores valores de diversidad, heterogeneidad y desempeño cienciométrico, lo cual confirma lo encontrado en el análisis de conglomerados. Sin embargo, vale la pena anotar que la diversidad no cambia de manera importante entre el grupo de bajo y medio capital científico de tipo político.

Tabla 8. Medias y varianzas de las variables en el análisis discriminante

22En la tabla 9 se presentan los autovalores de las dos funciones discriminantes creadas por el tratamiento estadístico.

23La tabla 9 presenta el valor de la correlación canónica de las variables, con la que se puede evaluar el nivel de relacionamiento de las variables de forma similar a como se valora el coeficiente de determinación en las regresiones lineales (Hair et al., 2006). Se puede apreciar que la función 1 presenta una alta correlación canónica, lo que indica que es la función que mejor representa la capacidad de discriminación por parte de las variables independientes, y que es la función que debe ser usada para evaluar las cargas discriminantes de las variables que se presentan a continuación en la tabla 10.

24Partiendo de la sugerencia de Hair et al. (2006) sobre la importancia discriminatoria que presentan las variables con cargas superiores a 0,30, con los resultados de la tabla 10 se puede concluir que la heterogeneidad no es una variable que permita discriminar a las escuelas, ya que su carga discriminante es baja. Esto significa que la heterogeneidad presenta grados similares para niveles similares de capital científico y que no presenta un comportamiento disperso entre las escuelas. La diversidad presenta una carga de 0,335, mostrando que es una variable que claramente permite diferenciar a las escuelas ya que su grado es disperso frente a niveles similares de capital científico. Estos resultados también indican que las escuelas con diferentes niveles de diversidad pueden presentar acumulaciones similares de capital científico.

Tabla 10. Autovalores de las funciones discriminantes

25A continuación se presentan, con el análisis de cercanías, dos gráficos que ayudan a explicar visualmente las conclusiones obtenidas con el análisis discriminante.

26El gráfico 3 muestra que en la medida en que aumenta KcPolítico las escuelas muestran incrementos en el grado de heterogeneidad en las redes de colaboración científica. Existe una cercanía apreciable entre las observaciones y muy poca dispersión, de donde se puede concluir que las escuelas tienden a parecerse en el grado de heterogeneidad de acuerdo con el nivel que presentan de KcPolítico y KcPuro. En el gráfico 2 del Anexo 3 se presenta la relación entre la media de la heterogeneidad y la producción científica, en donde se puede ver que en la medida en que las escuelas tienen mayor producción tienden a tener grados similares de heterogeneidad.

Gráfico 3. Análisis de cercanías entre el capital científico y la heterogeneidad

27El gráfico 4 muestra que las escuelas con diferentes grados de diversidad pueden alcanzar niveles similares de capital científico. En el gráfico se puede apreciar que las escuelas tienden a diferenciarse en el grado de diversidad y no se evidencia un patrón de cercanías entre las escuelas sino una alta dispersión. En el gráfico 3 del Anexo 3 se puede detallar la alta variación de la media de la diversidad con los diferentes niveles de producción científica.

Gráfico 4. Análisis de cercanías entre el capital científico y la diversidad

28En razón de los resultados exploratorios expuestos anteriormente, tenemos evidencia para no rechazar H1 pero sí para rechazar H3. Las escuelas de administración tienden a imitarse en el grado de heterogeneidad de acuerdo con el capital científico de orden político para alcanzar mejores resultados cienciométricos. No ocurre lo mismo con la diversidad, de la que podemos afirmar que no es una característica que tienda a ser imitada por las escuelas, sino que es una variable de diferenciación que puede ser usada por estas para mejorar su capital científico puro.

29A continuación se presentan en la tabla 11 los 8 modelos realizados con la regresión binomial negativa para evaluar las hipótesis 2,4 y 5, y que también sirven para confirmar las conclusiones que presentamos para las hipótesis 1 y 3.

30El modelo 1 presenta los resultados de regresión para KcPuro en función de KcPolítico y las variables de control:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂%PhD + β₃CDT + β₄F

31El modelo 2 evalúa la diversidad, por lo que tenemos:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂D + β₃%PhD + β₄CDT + β₅F

32El modelo 3 introduce la diversidad al cuadrado para evaluar la hipótesis 2, teniendo:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂D + β₃D² + β₄% PhD + β₅CDT + β₆F

33El modelo 4 muestra el efecto de la heterogeneidad definiendo que:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂H + β₃%PhD + β₄CDT + β₅F

34El modelo 5 introduce la heterogeneidad al cuadrado para evaluar la hipótesis 4, teniendo:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂H + β₃H² + β₄%PhD + β₅CDT + β₆F

35En el modelo 6 presentamos los estimadores para KcPolítico, D y H en la siguiente función:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂D + β₃H + β₄%PhD + β₅CDT + β₆F

36El modelo 7 evalúa la interacción entre la diversidad y la heterogeneidad para evaluar si la relación entre el KcPolítico y el KcPuro se hace más fuerte en este modelo con respecto al modelo 6, teniendo que:

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂DH + β₃%PhD + β₄CDT + β₅F

37El modelo 8 incluye el modelo con todas las variables del estudio con el fin de comparar sus resultados con los demás modelos de regresión.

Log ϒ = β₀ + β₁ KcPolítico + β₂D + β₃D² + β₄H + β₅H² + β₆DH + β₇%PhD + β₈CDT + β₉F

38Para cada modelo se realiza la prueba de bondad de ajuste, el test ómnibus y la gráfica entre los valores predichos y los residuos, para evaluar la robustez de acuerdo a las recomendaciones de la literatura (McCullagh y Nelder, 1989; Cameron y Trivedi, 1998). También se presenta el valor de log verosimilitud y el pseudo R² de McFadden que resulta de: log verosimilitud del modelo vacío-log verosimilitud de los modelos / log verosimilitud del modelo vacío. Entre más cercano a 1 el resultado, mejor es el ajuste del modelo2.

39Con la hipótesis 2 se propone que las escuelas con niveles bajos y altos de diversidad no presentan un alto desempeño cienciométrico, como sí lo hacen las escuelas que presentan un grado moderado o medio de diversidad. Esto supone que el valor del estimador de la diversidad al cuadrado debe ser negativo, mostrando una relación cóncava. La diversidad al cuadrado muestra un valor estimado negativo, como era de esperarse, pero significativo al 5%. Esto muestra que hay una tendencia a presentarse una relación en forma de U invertida como lo propone la literatura del comportamiento organizacional. En el modelo 3 se puede apreciar también que el KcPolítico sigue siendo significativo y el valor estimado entre el modelo 2 y el modelo 3 cambia muy poco, lo que evidencia la robustez de esta variable.

40El modelo 6 muestra los efectos parciales de la diversidad y la heterogeneidad por separado. Se puede ver que el KcPolítico es positivo y significativo cuando se incorpora la diversidad y la heterogeneidad. Si se miran los valores estimados para KcPolítico y H en el modelo 4 (que son de 0,8 y 4 respectivamente), y se comparan con los estimadores del modelo 6 (que son de 0,7 y 7 respectivamente), se puede apreciar que, teniendo en cuenta que las variables de control no son significativas al 1% (a excepción del porcentaje de PhD’s que es significativo al 5%), la reputación y, en mayor grado, la heterogeneidad de las redes interorganizacionales entran a explicar mejor la variable dependiente, toda vez que la diversidad en el modelo 6 es significativa al 5% con un estimador menor al que se observa en los modelos 2 y 3. Esto significa que la diversidad no es tan importante como la heterogeneidad para la creación y acumulación de capital científico.

41El modelo 7 presenta la interacción entre D y H. El valor estimado para KcPolítico, que es significativo, aumenta en relación con el modelo 6, pasando de 0,7 a 1, y el estimador de la interacción D*H es positivo y significativo. Finalmente es interesante ver que el porcentaje de doctores en este modelo es positivo y significativo al 1%, indicando su importancia cuando se conjugan la diversidad y la heterogeneidad si se compara este resultado con los modelos anteriores.

42Finalmente el modelo 8 refleja la importancia que tiene para la producción científica de alta calidad internacional la reputación, la heterogeneidad y la diversidad sobre las variables de control usadas en esta investigación, entre las que se destaca el porcentaje de doctores al 5% de significancia.

43Por lo anterior se puede concluir que las escuelas de administración estudiadas muestran una relación más fuerte entre el reconocimiento y la producción cuando se tiene en cuenta el efecto conjunto dado por la interacción entre la diversidad y la heterogeneidad. De esta forma no se puede rechazar H5, dando así consistencia empírica a las propuestas normativas de autores como Carlos Dávila (ver, en particular, Dávila, 1989) sobre la orientación estratégica de las escuelas en el campo de la investigación en administración en América Latina, que llamaban a crear en las escuelas capacidades de investigación a partir del capital humano caracterizado por un buen número de doctores que desarrollan redes entre diferentes tipos de actores aprovechando la reputación organizacional.

Tabla 11. Modelos de regresión binomial negativa. Variable dependiente: capital científico puro. Método de estimación: máxima verosimilitud con enlace logaritmo Significancia: estadístico de Wald con distribución Chi cuadrada al 1%

44En el modelo 1 se presenta una relación positiva y significativa del capital científico de tipo político con el capital científico puro. Es una relación que es de esperarse, ya que en la institución de la ciencia, quienes tienen mayor reconocimiento demuestran mayor capacidad de producción científica. El resultado significa que cuando el nivel de reputación de la escuela es valorado en 1, la producción científica esperada es de 1,476 (que es el valor estimado de β₁), o, lo que es mejor, cuando el capital científico de tipo político es valorado en 2, la producción científica esperada es de aproximadamente 3 artículos. Hay que resaltar que las variables de control no entran a explicar la variable dependiente en este modelo de forma significativa. Es importante con este modelo destacar la congruencia con los resultados de Gantman (2008: 14), quien encontró, para 37 escuelas de administración escalafonadas por AméricaEconomía en 2004, que “la dedicación full-time de los docentes (…) carece de relevancia estadística cuando se trata de artículos académicos” que fueron publicados en revistas isi.

45En el modelo 2 se introduce la diversidad en la regresión. Si bien el estimador de KcPolítico se reduce, esta variable no deja de ser significativa en la explicación del KcPuro. La diversidad es estadísticamente significativa al 1%, lo que muestra que es una variable importante para la generación de nuevo conocimiento en las escuelas. En este modelo no resultan significativas las variables de control al 1%, aun cuando vale la pena destacar que el estimador y la significancia del porcentaje de PhDs aumentó con relación al modelo 1 (siendo ahora significativo al 5%), indicando algún efecto parcial de la variable cuando se tiene en cuenta la diversidad. Es interesante que el efecto parcial de la diversidad haga que el porcentaje de doctores resulte importante para la producción científica.

46En la tabla 12 y en el gráfico 5 se muestra la estimación curvilínea entre KcPuro y D para evidenciar la relación cuadrática.

47La relación evaluada por el coeficiente de determinación, que explica el 17% de la varianza, determina que no existe una relación fuerte entre las variables en cuestión, confirmando lo visto en el modelo 3 de la tabla 11, en el que la diversidad no es estadísticamente significativa al 1%. Si se quitaran las escuelas que muestran una producción muy alta, se tendrían bases suficientes para rechazar H2. Sin embargo, hay evidencia para afirmar que existe una tendencia general a que se presente una relación cóncava entre las variables. Por lo tanto no rechazo la hipótesis, pero aclaro que es necesario disponer de muchos más datos para tener una prueba contundente sobre esta relación. Es un tema que queda pendiente para futuras investigaciones.

48Con la hipótesis 4 se propone la existencia de una relación en forma de U invertida entre KcPuro y H, de acuerdo con la revisión de la literatura. El modelo 4 de la tabla 11 muestra que el estimador de KcPolítico se reduce notablemente con la incorporación de H en la regresión en relación con los modelos anteriores, sin dejar de ser significativo. Esto muestra que el efecto parcial de KcPolítico es muy importante para la generación de nuevo conocimiento. Revisando las significancias de los estimadores de las variables de control, que no se hacen significativas, a excepción de los convenios de doble titulación, que muestran un efecto negativo, se encuentra que gran parte de la producción científica es explicada por la heterogeneidad, corroborando los resultados preliminares de la red neuronal presentados anteriormente. En el modelo 5 la heterogeneidad al cuadrado muestra un valor negativo y significativo al 5%. Esto indica que no existe una relación cóncava entre las variables en cuestión. A continuación se presentan, en la tabla 13 y el gráfico 6, los resultados de la estimación curvilínea para evaluar la relación cuadrática entre KcPuro y H, con los que se espera confirmar los resultados anteriores.

Tabla 12. Parámetros estimados en la estimación curvilínea entre KcPuro y D. Variable dependiente: KcPuro. Variable independiente: D.

Gráfico 5. Estimación curvilínea entre KcPuro ϒ D

Tabla 13. Parámetros estimados en la estimación curvilínea entre KcPuro ϒ H. Variable dependiente: KcPuro, Variable independiente: H.

Gráfico 6. Estimación curvilínea entre KcPuro ϒ H

49Estos resultados reafirman la no existencia de una relación en forma de U invertida entre el KcPuro y H, tal como era de esperarse de acuerdo con el análisis discriminante presentado anteriormente, en el que se aprecia que H va aumentando con los incrementos en KcPolítico y KcPuro. De esta forma se puede rechazar H4 y afirmar que en la medida en que aumenta la heterogeneidad de las redes de colaboración interorganizacional de las escuelas, también lo hace el desempeño cienciométrico. Este resultado indica así mismo que, como se propuso en H3, las escuelas de administración tienen una tendencia a imitar el grado de heterogeneidad en la medida en que tienen mayor reconocimiento y producción científica.

50Para finalizar este análisis, a continuación se evalúa la hipótesis 5, en la que se propone que la relación entre el desempeño cienciométrico de las escuelas de administración de América Latina y el capital científico de tipo político es más fuerte con la interacción entre la diversidad y la heterogeneidad. La primera evaluación que se presenta es la relación entre KcPuro y KcPolitico, adicional a la que ya se presentó en los modelos anteriores, donde el estimador de KcPolítico siempre aparece significativo y cercano a 1. En la tabla 14 se presentan los parámetros estimados y el coeficiente de determinación –R²– de los modelos de ajuste lineal, cuadrático, potencia y exponencial.

51Este resultado significa que las escuelas que han acumulado capital científico de tipo político tienden a generar exponencialmente resultados cienciométricos, de acuerdo con lo teorizado por Merton (1968: 4) sobre el efecto Mateo en ciencia. De esta forma disponemos de evidencia para afirmar que en el campo de la investigación en administración en América Latina se presenta un efecto Mateo.

Tabla 14. Parámetros estimados en la estimación curvilínea entre KcPuro y KcPolítico

52Al comparar el modelo 5 con el modelo 7 de la tabla 11 se tiene una base estadística para concluir que la interacción entre D y H hace más fuerte la relación entre KcPolítico y KcPuro dado el aumento del estimador de KcPolítico.

II. Discusión y conclusiones

53Los resultados indican que la heterogeneidad es una estrategia que persiguen las escuelas de administración de América Latina para mejorar sus capacidades de investigación de alto nivel internacional y de posicionamiento en el escalafón de AméricaEconomía. A la luz de la teoría del institucionalismo organizacional se puede afirmar que las presiones institucionales ejercidas por las políticas de ciencia y tecnología y las propuestas normativas de las acreditaciones, los escalafones y algunos autores parecen tener una incidencia en el isomorfismo que muestran las escuelas en sus redes de colaboración heterogéneas.

54Los resultados indican que escuelas con diferentes grados de diversidad presentan niveles similares de capital político y científico. Por lo tanto, la diversidad es un mecanismo de diferenciación de las escuelas de administración estudiadas en esta investigación. De acuerdo con la teoría de ecología de poblaciones cabe afirmar que las presiones competitivas en el campo de la investigación en administración en América Latina pueden incidir en que la diversidad sea un mecanismo variable en las redes de colaboración científica para alcanzar legitimidad en el campo.

55Respecto al debate sobre las ventajas y desventajas de la colaboración científica diversa y heterogénea en el desempeño cienciométrico se puede concluir que la diversidad no muestra ser una estrategia determinante para alcanzar buenos desempeños, como sí lo es la heterogeneidad. En la medida que aumenta el grado de heterogeneidad también se incrementa la creación de capital científico, dando soporte a las propuestas y resultados empíricos que argumentan con la integración de diferentes organizaciones el mecanismo que garantiza el aumento del desempeño investigativo. Sin embargo, la diversidad tiende a presentar una relación en forma de U invertida con el desempeño, como lo predice la literatura de los estudios organizacionales (Williams y O’Reilly, 1998), indicando que existe un grado medio que permite mejorar la producción científica.

56Los resultados muestran una relación fuerte entre el capital científico de tipo político y el capital científico puro, indicando que las escuelas que cuentan con reputación y estatus en el campo a partir de sus acreditaciones y su posición en el escalafón de AméricaEconomía son las que alcanzan mejores resultados cienciométricos evaluados a partir del número de publicaciones en revistas de alto impacto internacional. Por lo tanto cabe afirmar que en el campo de la investigación en administración en América Latina existe un efecto Mateo, como lo teorizara Merton para las ciencias consolidadas. Esto muestra el proceso de maduración de la institucionalidad de la investigación administración en la región a través de la investigación científica.

57Es de esperarse, de acuerdo con los argumentos expuestos sobre la legitimidad de las escuelas en el marco del efecto Mateo, que, al presentarse una interacción entre la diversidad y la heterogeneidad, la relación entre la reputación y la producción científica sea más fuerte. Los resultados revelan que la interacción entre la diversidad y la heterogeneidad inciden en la relación entre el capital científico de orden político y el capital científico puro, haciéndolo más fuerte en comparación con los efectos parciales de la diversidad y la heterogeneidad por separado. Esto indica que las escuelas que gozan de probada reputación y estatus en el campo pueden estar aprovechando el buen manejo de la integración de diferentes tipos de actores individuales y organizacionales para alcanzar mejores estándares de producción científica en el nivel internacional.

58Finalmente es importante hacer una discusión sobre las variables de control, entendiendo que estas indican la creación de capital intelectual, fundamental para la investigación de alta calidad. Las correlaciones y los modelos de regresión no muestran en general relaciones significativas entre el capital científico puro y las variables de control, presentando así la necesidad de discutir la relación entre el capital intelectual y el capital científico.

59Como indiqué anteriormente, la inversión más importante para las organizaciones en la creación del capital intelectual está en la gestión del capital humano. Si bien estudios como el de Podsakoff et al. (2008) encuentran que la producción científica en administración en el nivel mundial se ve influenciada fuertemente por la formación doctoral, los resultados de la tabla 11 muestran que el porcentaje de doctores no explica estadísticamente la producción de artículos internacionales, tal como encontró Gantman (2008) en su análisis de 37 escuelas de administración escalafonadas por AméricaEconomía en 2004.

60Lorange (2002: 28) reconoce que una de las limitaciones más importantes para las escuelas de administración que se orientan a la investigación es el tiempo de los profesores. Como se presentó anteriormente, existe una tensión en las escuelas de administración por determinar el tiempo de los profesores entre las actividades de docencia, investigación y extensión. Este asunto es trabajado en una reciente investigación sobre el sistema de educación superior colombiano (Orozco, Villaveces, Contreras y Tejada, 2015).

61Podría pensarse que en la medida en que se tengan más profesores, especialmente con un incremento del porcentaje de doctores en la planta, se puede mejorar la generación de resultados de investigación. Sin embargo, Lorange (2002) advierte que no por tener más profesores las escuelas de administración alcanzan altos niveles de producción científica de relevancia internacional.

62Sobre los doctores es importante destacar que si bien las diferencias que se observan en la tabla 6 del análisis de conglomerados no son altas (se pasa de 0,6 a 0,7), la significancia en la tabla Anova que diferencia las medias entre los grupos indica que existe una diferencia entre los conglomerados a partir del porcentaje promedio de doctores. Si revisamos los resultados del modelo 7 en la tabla 11, el porcentaje de doctores aparece con un estimador positivo alto (1,7) y significativo, lo que indica que, en presencia de la interacción entre la diversidad y la heterogeneidad, esta variable permite explicar en buena medida el desempeño cienciométrico. Lo anterior indica que los doctores son clave en el manejo eficiente de las relaciones de colaboración científica entre diferentes tipos de actores individuales y organizacionales, como lo propone Dávila (1990: 130-131) y como encontramos en un análisis de la innovación de las empresas manufactureras colombianas (Orozco, Chavarro y Ruiz, 2010).

63Respecto al capital relacional representado por los convenios de doble titulación, pese a tener una correlación con los dos tipos de capital científico y con la heterogeneidad, lo que es de esperarse si se tiene en cuenta que estas variables reflejan la capacidad agregada de las escuelas para la creación de redes interorganizacionales, no parece tener una alta importancia cuando se evalúa su efecto en los modelos de regresión binomial negativa de la tabla 11. Nótese que los convenios presentan un estimador negativo en todos los modelos, siendo significativo en el modelo 5 donde se evalúa la heterogeneidad. Esto indica que los convenios de doble titulación no tienen un buen efecto, a excepción de aquellos casos en los que se desarrolla una alta heterogeneidad en las redes de colaboración científica.

64Se ha discutido que los convenios de doble titulación no son garantía para que los investigadores de las diferentes organizaciones tengan una dinámica investigativa. De acuerdo con Durand y Dameron (2008: 75-79; 108-109), el establecimiento de convenios, particularmente para la titulación de educandos, enfrenta una serie de dificultades, como los celos entre las escuelas por el reconocimiento, al igual que la tendencia de ciertos profesores por crear, explotar y mantener su marca. Estos tipos de alianza, de acuerdo con Durand y Dameron (2008), deben diseñarse y establecerse sobre complementariedades entre las escuelas, donde se puedan generar contribuciones gracias a la integración de diferencias y especialidades para la investigación que beneficien y representen una ventaja para las partes (2008: 109).

65En América Latina los convenios de titulación son muy pocos y exclusivos, particularmente en el ámbito de las maestrías en administración, y es mucho lo que queda por hacerse en este campo (Blanc, 2008), así como por investigar la forma en que los convenios contribuyen efectivamente al desarrollo de la investigación científica. Por lo tanto, el resultado obtenido es congruente con las particularidades que enfrenta el campo descrito en la literatura.

66Finalmente, la antigüedad como indicador del capital infraestructural de las escuelas de administración, de acuerdo con Lorange (2002) y Durand y Dameron (2008), refleja una característica importante de las escuelas toda vez que refleja la trayectoria evolutiva en el campo. Es de esperarse que la antigüedad permita la consolidación del capital intelectual para la investigación. En el análisis de conglomerados de la tabla 5 se puede apreciar que las escuelas más antiguas en promedio son las que presentan también en promedio mejores resultados cienciométricos. Sin embargo, en los modelos de regresión de la tabla 11 no existe evidencia estadística sobre la importancia de esta variable para explicar el desempeño cienciométrico.

67A la luz de la teoría de ecología de poblaciones y las características descritas para el campo de la investigación en administración en América Latina, se puede afirmar que las escuelas más antiguas se crearon para la formación y no para la investigación, lo que puede conducir a una inercia organizacional en este aspecto, o a que sean escuelas que presionan por el volumen de publicaciones que puede alcanzarse evitando la colaboración diversa y heterogénea. Lorange (2002) propone que escuelas de administración que se crearon con un enfoque eminentemente adaptativo y orientado a la formación tienen problemas para cambiar sus políticas y reestructurarse con miras a hacer de la investigación un componente esencial en su agenda de trabajo.

68De acuerdo con Álvarez et al. (1997), el proceso de isomorfismo de las escuelas de administración de América Latina presenta un rezago importante frente a la creación de capacidades para la investigación, lo que indica que solo una élite de prestigiosas escuelas es capaz de desarrollar competencias para la investigación de alta calidad, tal como lo asegura Dávila (1996). También es posible, de acuerdo con la teoría de ecología de poblaciones, que nuevas escuelas creadas con un enfoque investigativo hayan emergido en el campo para posicionarse y ganar legitimidad con este factor diferenciador.

69La orientación hacia la investigación por parte de las escuelas de administración de América Latina es relativamente reciente, como se expuso en la segunda parte de este libro, por lo tanto, la trayectoria en el campo dada por la antigüedad no parece ser relevante para las escuelas de administración de América Latina, que en promedio fueron creadas hace 30 años (Dávila, 1991a).

70En resumen, se puede concluir que la heterogeneidad se muestra como un factor determinante para la creación de nuevo conocimiento de relevancia internacional y sobre el que se presenta un isomorfismo orientado por las fuerzas institucionales que otorgan legitimidad en el campo de la administración. Las escuelas que cuentan con un reconocimiento en el campo tienen mejores posibilidades de desarrollar relaciones de colaboración científica heterogéneas, con las que incrementan su producción científica de alta calidad internacional mostrando un isomorfismo, como lo predice la teoría del institucionalismo organizacional. También se puede concluir que con diferentes grados de diversidad las escuelas alcanzan similares niveles de capital científico, generando un mecanismo diferenciador para la competición, como lo propone la teoría de la ecología de poblaciones.

III. Implicaciones para la teoría y la práctica de la administración de la colaboración científica

71El aporte teórico de esta investigación tiene dos niveles. El primero reside en la implicación de los resultados frente al debate teórico planteado entre los ecologistas y los institucionalistas organizacionales, en el que se evalúa si las escuelas de administración de América Latinatienden a imitarse o a diferenciarse en la formacomo organizan su colaboracióncientífica a travésde la diversidad y la heterogeneidad, de acuerdo conlas condiciones y mecanismos de legitimación del entorno. El segundo nivel de aporte se centra en la evaluación del grado de diversidad y heterogeneidad que presentan las redes investigativas de las escuelas de administración de América Latina a la luz de los debates teóricos que surgen de la literatura de la colaboración científica sobre las ventajas y desventajas del trabajo colaborativo entre diferentes tipos de actores.

72Mientras que los ecologistas proponen que las organizaciones que compiten en una población por los mismos recursos y por las mismas instancias de legitimidad tienden a diferenciarse en aspectos como la estructura organizacional (Hannan y Freeman, 1977), los institucionalistas proponen que las organizaciones tienden a imitarse por una serie de fuerzas institucionales que las determinan y les confieren legitimidad en el plano regulatorio, normativo y culturalcognitivo (DiMaggio y Powell, 1983).

73De acuerdo con los argumentos de la ecología de poblaciones, podría esperarse que unas escuelas de probada reputación alcancen buenos resultados investigativos con redes de baja diversidad y heterogeneidad; otras, con redes de alta diversidad y heterogeneidad; y otras más, con diferentes combinaciones de dichas variables. En relación con los argumentos de los institucionalistas, es de esperarse que para determinado nivel de capital científico las escuelas presenten grados similares de heterogeneidad y diversidad. Con esta investigación es posible establecer que las escuelas con alta reputación y estatus tienden a imitarse en el establecimiento de redes de colaboración heterogéneas, pero no diversas. Parece entonces que los argumentos de los ecologistas permiten explicar el comportamiento competitivo en la diferenciación que se presenta a través de la diversidad, mientras que el institucionalismo permite explicar el comportamiento isomorfo en el nivel de las redes interorganizacionales de colaboración científica.

74El segundo aporte para la teoría que ofrece esta investigación está en el debate de la literatura de la colaboración científica sobre las ventajas y desventajas que trae la integración de diferencias para mejorar el desempeño investigativo. Si bien existen resultados de investigación que muestran que la diversidad y la heterogeneidad son variables problemáticas para el desarrollo de la colaboración científica y la generación de resultados, particularmente con los argumentos de la teoría de costos de transacción, los resultados muestran la importancia de la heterogeneidad y, en menor grado, de la diversidad, como mecanismos mostrados por las mejores escuelas de administración de América Latina para mejorar la creación de nuevo conocimiento de alto impacto internacional.

75Las políticas científicas que promueven el ideal del Modo 2 y triple hélice han privilegiado la promoción de redes entre diferentes tipos de organizaciones. Quizá esta promoción pretenda generar relaciones entre diferentes personas, como investigadores y practicantes. Podría esperarse entonces que la promoción de la heterogeneidad permita la creación de diversidad. Sin embargo, una de las implicaciones para la administración de la investigación del presente trabajo reside en que el aumento de la heterogeneidad no está acompañado necesariamente por aumentos en la diversidad.

76Para la administración de la investigación podría resultar interesante colegir que en la medida en que se acumula reconocimiento y reputación –capital científico de tipo político– se atraen más colaboradores, se consolidan relaciones diversas y heterogéneas y se puede mejorar la producción de conocimiento. A la luz de los resultados de este trabajo, la posibilidad de que se presente una acumulación de capital científico acompañado de redes diversas y heterogéneas depende en gran medida del capital humano de las escuelas, particularmente del porcentaje de doctores en la planta de profesores.

77En efecto, la reputación incide en la capacidad de establecer relaciones con diferentes tipos de organizaciones, incrementándose así la productividad científica. Sin embargo, las presiones institucionales que promueven la heterogeneidad como medio para mejorar las capacidades científicas en la creación de nuevo conocimiento de calidad internacional no parecen tener efectos importantes en la conformación de colaboraciones entre diferentes tipos de personas que, como coautores, muestren una capacidad de creación de conocimiento relevante para el campo internacional de la investigación en administración.

78Si bien los sistemas de investigación se organizan sobre una gran variedad de equipos de profesores y estudiantes doctorales y posdoctorales, con la idea de integrarlos a las dinámicas de los usuarios del conocimiento en una interacción conjunta (Whitley, 2000; Villaveces, 2005), la evolución de los campos de la ciencia muestra la conformación de élites de personas y organizaciones que tienen el poder de determinar los estándares que gobiernan el acceso a los recursos clave, como la publicación en las revistas más prestigiosas, y de imponer sus agendas de investigación (Whitley, 2000; Bourdieu, 1994).

79Una de las características del campo de la investigación en administración es la tendencia a generar un control disciplinar a la evolución del conocimiento (Pfeffer, 1992; Whitley, 2000)3. Harmon (2006: 236) argumenta que en las revistas más prestigiosas del campo existen redes de investigadores prestigiosos –especialmente editores y miembros de comités editoriales– que tienen acuerdos tácitos para publicar entre ellos mismos sus aportes, controlando el avance del conocimiento. También Cummings y Frost (1995: 260) reconocen que en la publicación en las revistas de administración prestigiosas se ha presentado un alto grado de subjetividad, ya que se tiene en cuenta la posición de los actores que someten su trabajo a consideración para mejorar la reputación de las revistas. Finalmente, vale la pena tener presente este dato: los miembros del comité editorial de una de las más prestigiosas revistas del campo, el Academy of Management Journal, publican en promedio 1.5 artículos al año (Rynes, 2006: 1098), mientras que las escuelas de América Latina analizadas en esta investigación presentan 0,6 artículos en promedio al año.

80De acuerdo con lo que conocemos sobre algunas escuelas de administración, es necesario reconocer que existen políticas de incentivos que otorgan recompensas monetarias por cada artículo, lo que conduce a que los coautores tengan que dividir las ganancias. También hay políticas en las escuelas que reconocen el aporte de un investigador a un artículo dividiéndolo por el número de coautores. También hay políticas que recompensan la producción solo cuando el investigador firma como primer autor, y otras que solo exigen publicaciones para mantener el cargo. Estas políticas hacen poco atractivo para los investigadores aumentar el grado de coautorías, incidiendo de forma negativa en la creación de diversidad.

81Lo anterior presenta una implicación para la administración de la investigación en razón de que, si bien la institucionalidad del campo promueve normativa y regulatoriamente la diversidad y la heterogeneidad en el plano cognitivo4, es necesario, a la luz de los resultados –que muestran que la diversidad y el capital humano tienen una relación con el desempeño–, generar nuevos mecanismos para incentivar la colaboración entre diferentes tipos de personas.

82Las políticas que promueven la heterogeneidad deben evaluar la forma en la que el relacionamiento entre diferentes organizaciones permite la interacción entre diferentes tipos de personas, particularmente entre investigadores y practicantes, que desde la visión normativa del Modo 2 (Gibbons et al., 1994) facilita la creación conjunta de conocimiento que resulta relevante para la sociedad, como se ha demostrado en algunos casos de estudio en Colombia en materia de nanotecnología (Pérez y Vinck, 2008) y biotecnología (Orozco y Chavarro, 2011; Orozco, Chavarro y Ruiz, 2011).

83Uno de los retos para la administración de la investigación en administración está en diseñar mecanismos para que se promueva el establecimiento de relaciones con autores y organizaciones de probada reputación en el campo internacional de la investigación, con el fin de aumentar el isomorfismo mimético en el que se aprenden las mejores prácticas y se aprovechan las ventajas políticas y científicas de los colaboradores. Los resultados sobre los convenios de doble titulación reflejan la necesidad de estudiar este mecanismo de relacionamiento cuidadosamente, con el fin de diseñar acuerdos que promuevan la formación y la titulación a partir del desarrollo de la colaboración científica.

84Otra implicación importante es la acción de los doctores en la investigación. Es necesario evaluar el relacionamiento de los doctores y suproducción. Es posible que los doctores de mayor edad dediquen su tiempo a la compilación del conocimiento producido anteriormente en libros y otro tipo de productos. También es importante promover la dinámica investigativa de los doctores en el marco de programas doctorales. La formación de nuevos doctores puede generar espacios de revitalización investigativa para la planta de profesores con doctorado. De acuerdo con los resultados del modelo 2, en el que el porcentaje de doctores se hace significativo en presencia de la diversidad, es importante desarrollar políticas para promover el relacionamiento de los doctores con los grupos de interés de la administración para mejorar la capacidad de producción científica internacional.

85Lorange (2002)5 propone un tipo de escuela de administración que denomina ‘dinámica’. En ellas los decanos orquestan, a través del desarrollo de redes entre diferentes actores, la orientación del trabajo de la escuela. Los decanos dan autonomía y trabajan para dotar a los investigadores de los medios necesarios para que ellos propongan y emprendan nuevos desafíos de investigación. En este tipo de escuelas los decanos y los investigadores promueven y buscan la interacción constante entre diferentes académicos y practicantes –tanto estudiantes y egresados, como con las empresas en general–, para definir problemas de investigación y desarrollar proyectos en los que la creación de conocimiento tenga por objeto la atención de problemas y la solución de necesidades sociales, sin dejar de lado la relevancia académica y práctica, el desarrollo de material para la formación gerencial y la publicación en las mejores revistas del campo6.

86Finalmente considero necesario contar con decanos que tengan habilidades gerenciales para el manejo de conflictos, que sean capaces de orientar la reputación de la escuela y dirigirla a la acumulación de capital científico, administrando el reto de consolidar redes de colaboración diversas y heterogéneas. Sobre los decanos, que es un tema pendiente de investigación, como se menciona en el siguiente apartado, quiero aludir a los resultados de la tesis doctoral de Amanda Goodall, quien muestra que existe una correlación entre las citaciones de los artículos científicos de los decanos y el desempeño investigativo de las escuelas de administración en Estados Unidos y en el Reino Unido, lo que indica que las escuelas que son manejadas por buenos científicos incrementan tanto su reputación en los escalafones como sus resultados cienciométricos (Goodall, 2009)7.

87Calderón et al. (2010) argumentan que en Colombia las escuelas de administración con mejor desarrollo investigativo se diferencian por la vinculación de usuarios a los proyectos de investigación, la vinculación de colegas de diferentes disciplinas, el énfasis en la pertinencia social y el uso académico de los resultados. En el nivel de las políticas, las diferencias entre las escuelas se dan por la consolidación de una comunidad científica entre sus profesores, por la forma de gestionar y asignar los recursos y por el desarrollo de una infraestructura interna para la investigación en la que se promueve principalmente la interacción de los investigadores con su comunidad académica y con las organizaciones de su entorno (Calderón et al., 2010: 136).

88Un resultado importante de esta investigación sobre los prototipos de escuelas está en destacar que el manejo conjunto de la diversidad y la heterogeneidad para mejorar la creación de nuevo conocimiento depende del capital humano de las escuelas con formación doctoral. La capacidad de manejar los conflictos y los problemas que puede presentar la colaboración científica diversa y heterogénea parece estar asociada al cuidado de la reputación y a la acción de los doctores. Las escuelas que muestran alto desempeño cienciométrico parecen manejar adecuadamente la inversión que realizan en la formación y consolidación de redes de investigación interorganizacionales gracias a la acción de los doctores. Los esfuerzos de las escuelas para establecer y mantener relaciones interorganizacionales deben orientarse sobre el cuidado de la reputación y la autonomía de los investigadores.

89Hay que evaluar la formación doctoral como mecanismo para el establecimiento de sólidas redes de colaboración científica. Las escuelas de administración tienden a formar sus profesores y contratar profesores formados en el nivel doctoral en el Norte. Los administradores de la investigación pueden promover y facilitar el desarrollo de este tipo de relaciones –entre los estudiantes doctorales y sus tutores en universidades del Norte– para mejorar su producción científica y su reconocimiento. Así mismo es importante reflexionar sobre la formación doctoral nacional, sobre la que se puede promover un acercamiento fuerte de los estudiantes con las organizaciones y los problemas locales, generando diversidad y heterogeneidad en la creación de nuevo conocimiento.

90Por lo anterior, la mediación a través de redes, particularmente diversas y heterogéneas, es el mecanismo más valioso con el que cuenta una escuela para mejorar su desempeño científico, como lo hacen las escuelas más prestigiosas en el mundo en el campo de la administración (Lorange, 2002), aprovechando y potencializando el emprendimiento de sus doctores en la investigación que requiere de la colaboración entre diferentes tipos de actores.

91Los administradores de la investigación deben evaluar las fuerzas institucionales de su campo con el fin de establecer estrategias que les permitan mejorar su capacidad de acumular capital científico y realizar acciones que sean consecuentes con las prescripciones institucionales que confieren legitimidad. Sabemos por los resultados de esta investigación que las escuelas que han promovido la ruta del trabajo colaborativo entre diferentes organizaciones –si bien este puede representar retos administrativos importantes– muestran mejores desempeños cienciométricos que las que optan por otra estrategia. Asimismo, los resultados indican que la interacción entre la diversidad y la heterogeneidad son importantes para incrementar la creación y acumulación de capital científico, aprovechando la gestión de los doctores para que estos tipos de relaciones generen beneficios en la creación y acumulación de capital científico.

92Villaveces (2005) ha propuesto la necesidad de administrar en América Latina las redes de colaboración científica para que las inversiones en el capital conocimiento permitan acumular tanto buena reputación como capacidades para generar conocimiento académica y socialmente relevante. Esta investigación muestra que los esfuerzos y las inversiones realizados por las mejores escuelas de administración de América Latina –de acuerdo con el escalafón de AméricaEconomía– y orientados a establecer y manejar redes de colaboración científica diversas y heterogéneas, aprovechando el capital humano reflejado en los doctores, están rindiendo frutos.

93Como argumenta Villaveces (2001: 223), “[c]uando se comienza a investigar en serio, se pasa de la conformación de grupos, a la consecución y a la administración de recursos y a la producción de resultados de carácter público”. Si bien se han integrado grupos de investigación entre diferentes investigadores, que para el caso colombiano se han venido consolidando por la acción de la política de ciencia y tecnología (Malaver, 2006), el paso de una investigación cerrada en un grupo a una abierta, más diversa, en un entorno institucional que presiona por un trabajo investigativo de calidad internacional, requiere tanto de una administración inteligente de los recursos como de relaciones a fin de aprovechar la interacción entre diferentes organizaciones y crear nuevo conocimiento relevante para la solución de problemas y la satisfacción de necesidades sociales (Villaveces, 2005; 2006).

94Con la idea de que la acumulación de capital científico depende de la inversión y manejo de la combinación de recursos, coincidimos con Villaveces (2001, 2005) en que uno de los recursos más importantes en el marco institucional de la ciencia moderna es la colaboración científica entre diferentes actores individuales y organizacionales, que deben ser administrados con inteligencia, particularmente por la autonomía de los doctores, para generar resultados relevantes con amplia capacidad de circulación.

95Con los resultados de esta investigación se muestra la importancia de las políticas de ciencia y tecnología en los países de América Latina que promueven las redes de colaboración científica entre diferentes tipos de actores, que ha permeado la investigación en administración (Dávila y Malaver, 2004; Malaver, 2006; Guarido et al., 2009; Calderón et al., 20108). Sin embargo, uno de los retos importantes para la administración de la investigación reside en aprovechar los mecanismos institucionales para fortalecer la heterogeneidad de sus redes y propiciar la diversidad, particularmente entre investigadores y practicantes. Un mecanismo que propongo para la administración de la investigación es el de promover y valorar las coautorías entre investigadores y practicantes, facilitando su interacción y generación de resultados, particularmente en los programas de MBA. Así mismo considero que quienes merecen ser catedráticos en programas de posgrado son aquellos profesores que pueden involucrar su investigación con el desarrollo de sus cátedras.

IV. Limitaciones e investigación futura

96La primera limitación de este trabajo es la muestra. Tener como unidad de análisis solo el campo organizacional integrado por las escuelas que aparecen en el escalafón de AméricaEconomía deja por fuera a otras escuelas que presentan producción científica internacional en revistas de management y business y que por razones que desconozco no se encuentran posicionadas en el escalafón usado en esta investigación. Es necesario realizar futuras investigaciones con una muestra más amplia, teniendo en consideración las acreditaciones nacionales y las membrecías a asociaciones como Cladea para la evaluación del capital científico de tipo político, ya que la aparición de escuelas en escalafones del Norte es poca. Se puede tener también en consideración la producción científica anterior a 2006, que si bien no es mucha, sí puede incluir resultados de escuelas que para el periodo estudiado no presentaron resultados de investigación, pero que en el pasado publicaron en revistas de alto impacto internacional.

97Otra limitación es la de evaluar solo las publicaciones en revistas de management y business, que si bien es el campo central de estudio en esta investigación, excluye otros aportes de las escuelas que circulan en revistas clasificadas en otros campos del conocimiento9. Hay escuelas en esta investigación que no presentan productos para revistas de managemet y business, pero sí tienen resultados de investigación en revistas isi para disciplinas como economía, ingeniería y psicología, que hacen parte de su capacidad investigativa. Este criterio también puede ampliar el número de publicaciones de las escuelas que tienen producción en revistas de administración.

98Uno de los objetivos de esta investigación es el de evaluar la capacidad de producción científica de las escuelas latinoamericanas en las revistas tradicionalmente acreditadas por el isi Thomson Reuters. Esta investigación presenta una restricción al tener en cuenta solo las publicaciones en revistas del jcr 2006. Como se mostró en la imagen 1 de la introducción, en el año 2006 se presentó un punto de quiebre y se inició un incremento sustancial de la producción científica en revistas isi de management y business. Una de las explicaciones de este incremento es que en los años siguientes se empezaron a indexar revistas de administración latinoamericanas, que, como muestra Malaver (2006; y cfr. Ruiz-Torres et al., 2012), mejoraron su calidad gracias a las presiones institucionales, particularmente de la política de ciencia y tecnología. Esta restricción excluyó una buena parte de la producción científica de las escuelas que circula en revistas de administración de América Latina que recientemente se han indexado en el isi Thomson Reuters, e ingresado al jcr, en especial la Revista Latinoamericana de Administración-Academia, auspiciada por Cladea y adquirida recientemente por la editorial Emerald que es un medio de comunicación muy importante para la comunidad científica en administración de América Latina.

99Una tercera limitación de esta investigación es la de no contar con un estudio cualitativo en el que se recopilaran las percepciones de los decanos, de los investigadores, de los actores clave en el campo, como los directivos de Cladea, así como de algunos actores que son usuarios de los resultados de investigación.

100Es importante contar con la valoración que hacen diferentes actores sobre las variables de este estudio, así como de las estrategias usadas por las escuelas de acuerdo con las presiones institucionales del campo. Por ejemplo, hay una escuela cuya producción se concentra en una revista, y otra cuya producción es realizada en su mayoría por sus profesores visitantes. Sería valioso indagar los detalles de las decisiones de las escuelas para mejorar su creación y acumulación de capital científico para entender las estrategias orientadas a ganar legitimidad.

101También sería deseable contar con la percepción de quienes construyen los escalafones, como el de AméricaEconomía, para saber por qué algunas escuelas que presentan una importante producción científica en revistas isi de management y business, como la Escuela de Administración de la Universidad de Rio Grande do Sul en Brasil –que referí como la primera escuela en administración de Brasil–, no se encuentran escalafonadas. Finalmente es deseable que se realice un estudio cualitativo sobre las actividades de los doctores y su relación con la edad. Esto permitiría evaluar con mejor precisión el rol de los doctores en la creación y acumulación de capital científico.

102Una limitación metodológica reside en la no realización de un modelo multinivel para evaluar la forma en la que las variables del nivel individual inciden en las variables del nivel organizacional. Los estudios multinivel están cobrando un auge importante en la literatura de los estudios organizacionales, y es importante desarrollar futuras investigaciones con este tipo de técnicas, en particular para evaluar la relación entre la diversidad del nivel grupal y la heterogeneidad del nivel interorganizacional.

103Para la investigación futura queda una agenda con trabajos que pueden profundizar y ampliar los resultados de esta investigación, y que a su vez pueden extender el análisis, no solo superando las limitaciones de la muestra, sino realizando la evaluación de la diversidad y la heterogeneidad en otros campos de la ciencia. Así mismo, es fundamental profundizar en la forma de medición de estos conceptos para explorar nuevas formas de representación y cálculo de indicadores.

104Es de interés hacer una evaluación de la coautoría internacional en un estudio de redes más amplio que aporte a las discusiones sobre el beneficio de la colaboración internacional en el desempeño (Floyd et al., 1994; Acedo et al., 2006; Li y Tsui, 2002; Koljatic y Silva, 2001; Guarido et al., 2009), así como evaluar mejor la dinámica de esta variable en la producción de nuevo conocimiento, como lo estamos adelantando con el grupo de investigación al que pertenezco (Chavarro, Orozco, Bonilla, Ruiz, Ordóñez-Matamoros y Villaveces, 2011).

105Los resultados de este trabajo para el campo de la administración son congruentes con los estudios del institucionalismo organizacional realizados por el profesor Walter W. Powell y su grupo de investigación sobre el campo de la biotecnología en Estados Unidos (Powell et al., 2005; Powell et al., 1996). Una tarea pendiente es la de extender algunos análisis previos sobre el campo y las redes de investigación en biotecnología en Colombia y América Latina (Orozco y Carrizosa, 2004; Orozco y Chavarro, 2005; 2006; Orozco, Chavarro, Olaya y Villaveces, 2007; Schuler y Orozco, 2007; Orozco, Chavarro y Ruiz, 2011; Schuler, Hodson y Orozco, 2011; Orozco, Buitrago y Chavarro, 2012), con el estudio de la diversidad y la heterogeneidad en las redes de colaboración científica.

106Sobre el campo de la investigación en administración, una primera investigación que está en curso con mis colegas de investigación del autor del presente trabajo es la de analizar, adicionalmente a la diversidad y la heterogeneidad organizacional, las diferencias entre países y disciplinas, evaluando a su vez la orientación temática de la producción científica. Una primera versión de este trabajo fue presentado en el Atlanta Conference de 2011 con un enfoque multinivel basado en la evaluación de la eficiencia a partir del análisis envolvente de datos modelando espacios de probabilidad con las redes bayesianas (Chavarro, Orozco, Ruiz, Bonilla, Ordóñez-Matamoros y Villaveces, 2011), como lo hemos aplicado para el análisis de los grupos de investigación en Colombia (Ruiz, Bonilla, Chavarro, Orozco, Zarama y Polanco, 2010).

107Una segunda investigación importante es el análisis de los efectos mediadores entre la diversidad y la heterogeneidad en un estudio multinivel, incorporando la teoría del capital social para estudiar la estructura de las redes de colaboración científica, que hemos usado con Diego Chavarro en otras investigaciones. En el primer borrador de este libro se propuso que la diversidad incide en la tendencia de los individuos a establecer relaciones fuera del grupo de trabajo, de forma similar a lo sugerido por los resultados de Reagans y Zuckerman (2001). Entendiendo que las relaciones fuera del grupo pueden incidir en la posibilidad de crear redes interorganizacionales, como parece ocurrir con la interacción de estas variables en el modelo 7 de la tabla 11, resulta relevante estudiar si la diversidad modera la relación entre la heterogeneidad y el desempeño científico, así como evaluar diferentes relaciones mediadoras y moderadoras entre las medidas de redes, como la centralidad, la densidad y los vacíos estructurales.

108Finalmente, quiero animar la realización de investigaciones sobre la colaboración científica que incorporen el análisis de la diversidad y la heterogeneidad, no como variables de control, sino como variables que permiten explicar el desempeño en materia de creación y acumulación de capital científico para generar nuevo conocimiento sobre su influencia en el desempeño del trabajo colectivo.