1. O relatório apresenta indicadores de ciência, tecnologia e inovação de Minas Gerais, com análises da produção científica, tecnológica e inovação das empresas. 2. São analisados artigos científicos, patentes, grupos de pesquisa, inovação empresarial e interação universidade-empresa no estado. 3. O documento atualiza a discussão sobre o "efeito da rainha vermelha" e apresenta matrizes de interação entre ciência e tecnologia para políticas de desenvolvimento.

1. 1
RELATÓRIO DE INDICADORES DE
CIÊNCIA, TECNOLOGIA E
INOVAÇÃO
Belo Horizonte
Março/2009

2. 2
Projeto Oportunidades ao Desenvolvimento
Sócio-Econômico e Desafios da Ciência,
Tecnologia e da Inovação em Minas Gerais
FAPEMIG - CEX-1735/07
SECTES/CEDEPLAR
Coordenador: Silvio Dias Pereira Neto
Belo Horizonte
Março/2009

3. 3
Secretário
Alberto Duque Portugal
Secretário Adjunto
Evaldo Ferreira Vilela
Diretor da Superintendência de Prospecção Tecnológica e Monitoramento
Estratégico
Silvio Dias Pereira Neto
Equipe da Superintendência
Arquimedes dos Santos Quintão
Daniel Ferreira Gonçalves
Felipe Vianna de Menezes
Juslei Alves de Souza
Laura Alice Souza da Silva
Marcelo Tosta Gonçalves
Ricardo de Oliveira
Valéria Carolina Guedes
Equipe do CEDEPLAR/UFMG
Márcia Siqueira Rapini
Catari Vilela Chaves
Leonardo Costa Ribeiro
Eduardo da Motta e Albuquerque
Fábio Chaves do Couto e Silva Neto
Isabel de Azeredo Moura
Juliana Rodrigues Vieira
Pietro Calixto Antunes
Priscila Gomes de Castro
Soraia Schultz Martins Carvalho
Thiago Luís Rodarte
Vanessa Criscuolo Parreiras de Oliveira
André Henrique de Brito Veloso
Joana David Avritzer
Luiza Teixeira de Melo Franco
Av. José Cândido da Silveira, 2000 – Bairro Horto - CEP 31.170-000
Belo Horizonte/MG – Fones (31)3247-2041

4. 4
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ................................................................................................................................................ 3
1. UMA ATUALIZACAO DA RAINHA VERMELHA ........................................................................................... 5
2. AS MATRIZES DE INTERAÇÃO .................................................................................................................... 7
2.1. A Matriz de Interações entre Ciência e Tecnologia .......................................................................... 7
2.2. Matrizes e Mudanças Intertemporais: O crescente conteúdo Científico da Tecnologia ................ 15
2.3. Tópicos de Matrizes e Desenvolvimento......................................................................................... 20
2.4. O Papel da Base Científica Nacional ................................................................................................ 23
2.5 Conclusões ........................................................................................................................................ 24
3. A PRODUÇÃO CIENTIFICA E TECNOLOGICA DE MINAS GERAIS.............................................................. 25
3.1. Bases de Dados e Metodologia ....................................................................................................... 25
3.1.1. Produção Científica ................................................................................................................... 25
3.1.2. Produção Tecnológica ............................................................................................................... 26
3.1.3. Universidades, Grupos de Pesquisa Interativos e Firmas ........................................................ 30
3.2. Indicadores de Ciência e Tecnologia................................................................................................ 32
3.2.1. Artigos Científicos ......................................................................................................................... 37
3.2.2. Patentes ........................................................................................................................................ 40
3.3. Produção Científica e Técnica das Universidades Mineiras ............................................................. 71
4. INOVAÇÃO NAS EMPRESAS MINEIRAS .................................................................................................... 83
4.1. A Metodologia da PINTEC ................................................................................................................ 83
4.2. Minas Gerais em Relação ao Sudeste e ao Brasil ............................................................................. 88
4.3. A Dinâmica das Empresas Inovadoras Mineiras ao Longo do Tempo ............................................ 95
5. UM SURVEY DOS GRUPOS DE PESQUISA DE MINAS GERAIS ................................................................ 114
5.1. Características da Interação Universidade–Empresa em Minas Gerais ......................................... 117
5.2. Características dos Grupos de Pesquisa ......................................................................................... 131
5.3. Conclusões ..................................................................................................................................... 136

5. 5
6. DIRETÓRIO DOS GRUPOS DE PESQUISA DO CNPq E A INTERAÇÃO UNIVERSIDADE-EMPRESA
NO ESTADO DE MINAS GERAIS ................................................................................................................. 137
6.1. A Trajetória do Desenvolvimento Científico e Tecnológico em Minas Gerais ............................... 137
6.2. Quadro Geral de Ciência e Tecnologia no Estado de Minas Gerais ............................................... 145
6.3. Estudo de Caso: A Interação dos Grupos de Pesquisa Imunoparasitologia e Bioquímica e
Imunologia de Parasitas com a Empresa Hertape Calier Saúde Animal ............................................... 155
6.3.1. Os Grupos de Pesquisa ............................................................................................................ 156
6.3.2. Hertape Calier Saúde Animal .................................................................................................. 157
6.3.3. Interação Universidade-Empresa ............................................................................................ 159
6.4. Conclusões ..................................................................................................................................... 162
7. FINANCIAMENTO DAS ATIVIDADES INOVATIVAS EM MINAS GERAIS................................................... 164
7.1. Finanças e Inovação ....................................................................................................................... 165
7.2. Metodologia ................................................................................................................................... 170
7.3. Uma Articulação entre a PINTEC e o Diretório do CNPq ................................................................ 171
7.3.1. A PINTEC-IBGE 2005 ................................................................................................................ 171
7.3.2. O Diretório dos Grupos de Pesquisa do CNPq ........................................................................ 174
7.3.3. A Cooperação entre Empresas e universidades: conexão entre as duas bases ..................... 177
7.4. O Financiamento das Atividades de Cooperação em Minas Gerais............................................... 178
7.4.1. Minas Gerais na Pintec ............................................................................................................ 178
7.4.2. Empresas com cooperação com universidades e IPs em Minas Gerais .................................. 180
7.4.3. Conclusões............................................................................................................................... 184
8. EDITAIS - ANÁLISE DO DESEMPENHO DAS INSTITUIÇÕES MINEIRAS .................................................. 185
8.1 Análise Geral dos Editais ................................................................................................................ 186
8.2 Análise dos Editais por tipo de Instituição ..................................................................................... 192
9. CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................................................................................ 209
10. REFERÊNCIAS ....................................................................................................................................... 213

6. 3
INTRODUÇÃO
A ciência, a tecnologia e a inovação apresentam uma importância cada vez maior para o
desenvolvimento econômico e social do Estado de Minas Gerais e os resultados obtidos são
fundamentais para a gestão pública na definição de estratégias políticas. Os indicadores de ciência,
tecnologia e inovação são referências para verificar os avanços científicos e as tendências das
rotas tecnológicas e da inovação, apontando aspectos relevantes da realidade que contribuem para
a tomada de decisões
O projeto especial Oportunidades ao Desenvolvimento Sócio-Econômico e Desafios da
Ciência, da Tecnologia e da Inovação em Minas Gerais, realizado pela Secretaria de Estado de
Ciência, Tecnologia e Ensino Superior – SECTES, em parceira com o Centro de Desenvolvimento
e Planejamento Regional – CEDEPLAR, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do
Estado de Minas Gerais – FAPEMIG contempla a sistematização e a atualização de bases de
dados de produção científico-tecnológica do Estado de Minas Gerais, para gerar informações
decisivas na elaboração e avaliação de políticas públicas.
Um dos objetivos do projeto é estabelecer na SECTES e consolidar no CEDEPLAR uma
competência para conceber e organizar indicadores pertinentes para as atividades de ciência,
tecnologia e inovação. O presente Relatório de Indicadores representa um dos passos iniciais para
alcançar este objetivo e pretende apresentar os resultados parciais deste projeto, que serão
complementados e analisados com mais propriedade nos próximos relatórios.
Estes resultados parciais contemplam alguns indicadores obtidos a partir de estatísticas
disponíveis e estatísticas elaboradas, em levantamentos realizados pelo Grupo de Pesquisa em
Economia da Ciência e da Tecnologia. Os resultados apresentam um diagnóstico dos artigos
científicos publicados (ISI), dos depósitos de pedidos de patentes (INPI), da produção científica e
técnica das universidades em Minas Gerais, do desempenho das instituições mineiras nos editais
de fomento (FAPEMIG) e da inovação nas empresas mineiras (PINTEC-IBGE).
Dois indicadores possuem um papel central na avaliação da base técnico-científica de
Minas Gerais: artigos científicos – para a avaliação da produção cientifica – e patentes – para a
avaliação da produção tecnológica. Os grupos de pesquisa são utilizados para caracterizar a
produção bibliográfica e técnica das universidades mineiras, bem como a interação das
universidades e dos institutos de pesquisa com outros agentes, sendo um deles as empresas.

7. 4
A análise realizada neste relatório está estruturada em nove seções. A primeira
apresenta uma atualização da discussão referente ao efeito da rainha vermelha, abordada em
relatório anterior, adicionando informações referentes ao ano de 2006.
A segunda seção enfoca as explicações das matrizes de interação entre ciência e tecnologia
e suas implicações para as políticas de desenvolvimento no século XXI.
A terceira seção apresenta um painel abrangente da produção científica e tecnológica do
Estado de Minas Gerais, a partir dos indicadores artigos científicos, patentes e dos grupos de
pesquisa filiados a universidade e institutos de pesquisa de Minas Gerais.
A quarta seção apresenta um panorama geral dos esforços empreendidos para inovar por
parte das empresas mineiras. Ademais apresenta uma comparação entre os levantamentos de 2001-
2003 e 2003-2005. Para isto, serão utilizadas informações da PINTEC 2005.
A quinta seção discute a interação entre universidades/ institutos de pesquisa e empresas
no Estado de Minas Gerais, a partir dos resultados de uma pesquisa realizada no ano de 2008
com líderes dos grupos de pesquisa filiados a universidades e institutos de pesquisa de Minas
Gerais.
A sexta seção examina as interações entre a infra-estrutura de C&T e o setor produtivo no
Estado de Minas Gerais, focalizando a análise nas especificidades dessas interações, a partir de
informações do Diretório de Grupos de Pesquisa do CNPq.
A sétima seção apresenta um conjunto de informações do Diretório dos Grupos de Pesquisa
do CNPq que permitem um mapeamento preliminar do relacionamento financeiro desses grupos
com as empresas e outras instituições com as quais mantêm interação.
A oitava secção apresenta uma análise realizada pela Superintendência de Prospecção
Tecnológica e Monitoramento Estratégico da SECTES, dos dispêndios com pesquisa no Estado de
Minas Gerais, relacionados aos editais publicados nos anos de 2007 e 2008 pela FAPEMIG.
Nas considerações finais são apresentadas algumas das conclusões de cada seção analítica,
procurando enfatizar os principais resultados deste relatório.

8. 5
1. UMA ATUALIZACAO DA RAINHA VERMELHA
A Figura 1 apresenta as trajetórias de países selecionados, para efeito de comparação.
Cada país é representado por pontos, que são a interseção entre a produção científica e
tecnológica, para os seguintes anos 1974, 1982, 1990, 1998, 2003 e 2006 (a China é
exceção, pois o primeiro ponto representa os dados para 1982 e não 1974).
Figura 1 - Rainha Vermelha (1974 – 2006)
Produção Tecnológica
Produção Científica
FONTE: Ribeiro et al, 2009.

9. 6
Em relação à movimentação dos limiares, a Figura 1 indica que os limiares entre os
regimes II (do qual o Brasil faz parte atualmente) e o regime III (cuja participação deve ser uma
meta para o Brasil) avançam mais rapidamente do que o limiar dos dois regimes inferiores. Entre
1974 e 2003 o limiar entre os regimes II e III cresceu 6,6% ao ano, em termos da produção
científica per capita. Em função dessa movimentação do limiar advém o “efeito Rainha
Vermelha”: países podem ampliar a sua produção científica de forma significativa (cerca de 85%
em uma década) apenas para permanecerem na mesma posição. Esse parece ser o caso do Brasil
nos últimos 20 anos (desde 1982 o Brasil está e permanece no regime II).
A Figura 1 é muito importante para os objetivos deste relatório, na medida em que ela
indica a movimentação recente do Brasil. É resultado de pesquisas anteriores realizadas no
Cedeplar-UFMG, mas contribui para responder sobre o papel dos recursos aplicados em ciência e
tecnologia no país. Três observações são importantes a partir dessa Figura 1.
Em primeiro lugar, a estabilidade da trajetória do Brasil, indicando uma relativa
articulação entre o crescimento da produção científica e tecnológica.
Em segundo lugar, a Figura 1 indica que os recursos aplicados na ciência e na tecnologia
no Brasil têm cumprido um papel defensivo importante: têm permitido que o país mantenha a
distância em relação ao limiar do regime III. É um resultado tímido, mas não deve ser
subestimado. Especialmente porque há países que perderam posições nesse cenário internacional
(por exemplo, em termos de total de patentes entre 1998 e 2006, o Brasil manteve a 29ª posição,
enquanto a Rússia caiu da 23ª para a 27ª, a África do Sul caiu da 25ª para a 30ª posição).
Em terceiro lugar, a Figura 1 indica uma modesta inflexão na relação entre produção
cientifica e tecnológica. É uma mudança que merece uma investigação mais detalhada, ao longo
deste projeto de pesquisa. No mínimo significa uma indicação que a ampliação da capacidade
científica do país e tem repercussões sobre a capacidade de produção tecnológica. Para uma
efetiva interação entre as duas dimensões, ciência e tecnologia, massa crítica em termos de
produção científica é indispensável.

10. 7
2. AS MATRIZES DE INTERAÇÃO
Esta seção, baseada em Ribeiro et al (2009), apresenta matrizes de interações entre ciência
e tecnologia e sugere como elas podem indicar políticas de desenvolvimento para o século XXI.
Estas matrizes disponibilizam informações sobre a maneira pela qual a tecnologia é
dependente da ciência e, na medida que são comparadas ao longo do tempo, revelam como a
ciência tem se tornado mais importante para a tecnologia. De fato, como Narin et al (1997)
apresentaram, há uma crescente interação entre tecnologia e ciência.
Uma vez apresentadas essas matrizes gerais, será destacada a primeira contribuição
original desse trabalho: o preparo de tais matrizes tanto para países desenvolvidos quanto para
países em desenvolvimento. A partir desta visão, é possível entender como os padrões de
interações entre ciência e tecnologia, observados nos países, caracterizam seus estágios de
desenvolvimento econômico. Para uma análise mais detalhada dessas matrizes, são propostos três
indicadores que permitem uma visão global e que identifiquem a relação entre países
representados nas matrizes. Tal proposição pode ser considerada uma segunda contribuição desse
trabalho. Por último, um desses indicadores – correlação intertemporal de matrizes – fornece
informações para uma terceira contribuição: a identificação de padrões de crescimento
estruturado que diferencia países desenvolvidos e em desenvolvimento.
Estes padrões de crescimento estruturado sugerem políticas públicas de desenvolvimento,
enfatizando a necessidade de uma articulação entre as dimensões industrial e tecnológica e a
esfera científica. O entrelaço destas duas dimensões é o componente-chave para políticas de
desenvolvimento do século XXI.
2.1. A Matriz de Interações entre Ciência e Tecnologia
Serão apresentados os dados da matriz de interação entre ciência e tecnologia de duas
diferentes formas: uma tabela, que permite uma observação dos dados brutos e um gráfico, que

11. 8
possibilita uma visualização mais clara dos dados como um todo. Nesta seção os são
apresentados dados dos Estados Unidos relativos ao ano de 2006.
O arcabouço teórico e empírico para esta matriz provém de uma ampla literatura sobre
citações de artigos científicos e outras referências em patentes como ferramentas para a avaliação
de interações entre ciência e tecnologia. A citação à literatura de C&E (Ciência e Engenharia) em
patentes é um indicativo do conteúdo científico presente na tecnologia. Um exemplo é a primeira
patente de diagnóstico por imagem utilizando ressonância magnética para identificação de tecidos
cancerosos em humanos (USPTO, número da patente 3.789.832 concedida em 1974). Esta
patente cita um artigo de autoria de J. R. Singer, publicado pelo Journal of Applied Physics em
1960, artigo este que descreve aplicações de técnicas de ressonância nuclear em processos
biológicos. Um outro exemplo é a patente de Cohen e Boyer (USPTO, número da patente
4.237.224, concedida em 1980) que transformou a biotecnologia em uma nova área tecnológica.
Esta patente cita 14 artigos científicos que destacam o estado de desenvolvimento anterior dessa
área e como “introduzir capacidade genética em microorganismos”. Estes dois exemplos, embora
relacionados a patentes muito importantes, não são exceções de acordo com a base de dados
utilizada: o número de literatura de C&E citada em patentes do USPTO aumentou de 7.115 em
1974 para 822.733 em 2006.
Narin et al (1997), os idealizadores desta matriz e cujo trabalho pioneiro focava em áreas
tecnológicas selecionadas (patentes de drogas e de medicamentos), construíram uma pequena
matriz a partir da área científica do artigo citado (p. 321). Em seguida, este tipo de matriz foi
expandida por Tijssen et al (2000, p. 406), Verbeek et al (2002b, pp. 30-37) e Callert (2006, p.
17) para certos domínios tecnológicos e áreas de C&E.
Em uma revisão ampla da literatura, Tijssen et al (2000, p. 398, tradução nossa) afirmou
que: “No geral, este novo conjunto de evidências confirma que citações à literatura de C&E
(non-patent citations - NPCs) representam conexões explícitas entre pesquisa científica e
inovação tecnológica e, conseqüentemente, podem ser utilizadas como uma fonte razoavelmente
válida de informação sobre a interação entre ciência e tecnologia”1. Em uma outra vasta revisão
da literatura, Tijssen (2004, p. 704, tradução nossa) ressaltou que “[...] conexões derivadas de
1
On the whole, this new body of evidence confirms that front page NPCs (non-patent citations) represent
explicit connections between scientific research and technological innovation and as a consequence can be
used as a reasonably valid information source of science-technology linkages

12. 9
citações [...]” são “[...] apropriadas para estatísticas sobre interações entre ciência e
tecnologia.”
Para a construção das matrizes, foram coletados e processados dados de todas as patentes
registradas no USPTO nos anos de 1974, 1982, 1990, 1998 e 2006. Partindo dos dados das
patentes, a construção das matrizes se faz em três etapas. Primeiramente, as classes das patentes
são processadas e convertidas em subdomínios tecnológicos definidos pelo Observatoire des
Sciences et Techniques (OST). Na segunda etapa, são identificadas todas as citações feitas por
essas patentes à literatura de C&E. Em seguida, são processados e classificados, através de uma
análise léxica, os dados referentes à literatura de C&E nas áreas científicas definidas pelo
Institute for Scientific Information (ISI) (Braun et al, 1996).
Este processo resulta em matrizes com 810 células: 30 linhas (os 30 subdomínios do OST)
e 27 colunas (as 27 disciplinas de C&E do ISI). A tabela 1a lista estes 30 subdomínios
tecnológicos do OST e, a tabela 1b, as 27 disciplinas de C&E do ISI.

13. 10
Tabela 1- Os 30 subdomínios tecnológicos do OST e as 27 disciplinas de C&E do ISI
Tabela – 1a Tabela – 1b
FONTE: OST (2006), Braun et al (1996)
A tabela 2 apresenta um exemplo de uma matriz de interação entre ciência e tecnologia: a
matriz norte-americana de 2006. Para possibilitar a visualização clara dos dados é apresentada,
nessa versão, apenas uma submatriz com 14 linhas e 14 colunas selecionadas2.
2
Esta versão mais resumida da matriz é aqui apresentada porque existem limites editoriais ao tamanho da
tabela. A matriz completa (27X30) está no Anexo.

14. 11
Tabela 2 - Matriz de interações de ciência e tecnologia, número de citações à literatura de C&E
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do USPTO. A versão completa da tabela 2 está no
Anexo.
Para ilustrar o significado de cada célula da matriz, foi escolhida, como exemplo, a célula
correspondente ao subdomínio “farmacêuticos e cosméticos” (linha 11) do OST e a área de C&E
do ISI, “pesquisa em medicina” (colunas 26). Esta célula informa quantas citações foram feitas
em patentes classificadas no subdomínio tecnológico “farmacêuticos e cosméticos” à literatura de
C&E classificada na área científica “pesquisa em medicina”.
O número em cada célula da matriz significa que, no caso do subdomínio do OST
“farmacêuticos e cosméticos” (linha 11) e da área de C&E “pesquisa em medicina” (coluna 26)
do ISI, há 22.396 citações à literatura de C&E desta área científica feitas por patentes deste
domínio tecnológico. A célula da matriz com maior número de citações é aquela relacionada ao
subdomínio do OST “tecnologia da informação” (linha 4) e à área de C&E “engenharia
eletrônica” (coluna 3) do ISI, com 103.396 citações.
De um lado, esta matriz pode fornecer informações úteis sobre as áreas de C&E que são
relevantes a domínios tecnológicos específicos. Um exemplo disto é o fato de que o subdomínio
“biotecnologia” (linha 12) necessita de grandes contribuições das seguintes áreas científicas:
“engenharia e química inorgânica” (coluna 6), “engenharia eletrônica” (coluna 2, onde se

15. 12
encontra a ciência da computação) e “pesquisa em medicina” (coluna 26). Por outro lado, há
informação referente a domínios tecnológicos que utilizam áreas específicas de C&E. Por
exemplo, “pesquisa em medicina”, como uma área de C&E (coluna 26), é importante,
principalmente, para os seguintes subdomínios tecnológicos: “biotecnologia” (linha 12),
“químicos orgânicos finos” (linha 9) e “farmacêuticos e cosméticos” (linha 11).
Por fim, vale salientar que a tabela 2 apresenta uma matriz quase totalmente preenchida,
com apenas 3 células vazias. Como será apresentado nas próximas seções, o nível de
preenchimento da matriz varia significativamente por país e ano.
A figura 2 exibe uma apresentação tri-dimensional da matriz para os Estados Unidos em
2006, exibida na tabela 1. A transformação da matriz em um gráfico é importante de ser
ressaltada, uma vez que será utilizada a seguir. Os gráficos são apenas uma outra forma de
apresentação da matriz, previamente elaborada como tabela, que permite uma visualização mais
clara dos dados como um todo.

16. 13
Figura 2- Matriz de interações entre ciência e tecnologia para os Estados Unidos no ano de 2006
Figura 2: Subdomínios tecnológicos definidos pelo OST constituem o eixo x (OST Code). Áreas de ciência e de
engenharia definidas pelo ISI constituem o eixo y (ISI Code). Citações provindas de outras referências, que não
patentes (NPCs), de cada célula da matriz, constituem o eixo z (N). Para a identificação de cada subdomínio
tecnológico do OST e de cada área de ciência e engenharia do ISI, ver tabela 1.
FONTE: Elaboração do autor a partir de dados do USPTO.
O eixo x da figura 2 mostra as 30 linhas da tabela 1a: cada linha corresponde a um
subdomínio tecnológico do OST. O eixo y da figura 2 exibe as 27 colunas da tabela 1b: cada
coluna corresponde a uma área de C&E do ISI. O eixo z da figura 2, chamado de N – altura da
célula da matriz – representa o número de citações que patentes de um específico subdomínio
tecnológico do OST fazem a uma área específica de C&E. A figura 2 mostra o pico desta matriz,
localizado na célula relacionada com o subdomínio “tecnologia da informação” (linha 4) do OST,
e à área “engenharia eletrônica” (coluna 3) de C&E, como exibido na tabela 1.

17. 14
Como mencionado na introdução, a primeira contribuição original deste estudo é a
construção dessas matrizes de interações de ciência e tecnologia para todos os países,
desenvolvidos e não-desenvolvidos. Este esforço permite a seleção de três países que ilustram
como tais matrizes podem ser úteis para comparações entre diferentes níveis de desenvolvimento.
A figura 3 justapõe a matriz para os Estados Unidos (a mesma apresentada de forma detalhada na
figura 2) com matrizes de 2006 para o Brasil e para a Indonésia (cada um desses países representa
um nível diferente de desenvolvimento). Estes três países foram selecionados devido ao fato de
que, em um trabalho anterior de Ribeiro et al (2006), eles foram classificados em três diferentes
“regimes de interação entre ciência e tecnologia”.
Figura 3 - Matrizes de interações entre ciência e tecnologia para os Estados Unidos, Brasil e Indonésia no ano
de 2006
Figura 3: Subdomínios tecnológicos definidos pelo OST constituem o eixo x (OST). Áreas de ciência e de
engenharia definidas pelo ISI constituem o eixo y (ISI). Citações provindas de outras referências, que não patentes
(NPCs), de cada célula da matriz, constituem o eixo z (N). Para a identificação de cada de cada subdomínio
tecnológico do OST e cada área de ciência e engenharia do ISI, ver tabela 1.
FONTE: Elaboração do autor a partir de dados do USPTO.

18. 15
Esta justaposição mostra como estas três matrizes se diferenciam em termos do
preenchimento de suas células (ver células nos eixos x e y), e no que se refere à altura das
colunas (eixo z). A distribuição e a intensidade das interações entre as áreas da ciência e da
engenharia e os domínios tecnológicos apresentados por estas matrizes oferecem informações
qualitativas que complementam e enriquecem as informações quantitativas provenientes de
estatísticas tradicionais de patentes. A figura 3 revela que as diferenças entre os Estados Unidos,
o Brasil e a Indonésia não são limitadas pelas quantidades de suas patentes, mas também se
referem à qualidade delas.
Por um lado, a figura 3 indica como tais matrizes podem ser poderosos indicadores de
diferentes níveis de desenvolvimento. Por outro lado, a mesma figura indica como diferentes
níveis de desenvolvimento são correlacionados com a natureza, quantidade e qualidade de suas
interações entre ciência e tecnologia.
2.2. Matrizes e Mudanças Intertemporais: O crescente conteúdo Científico
da Tecnologia
Quatro fenômenos inter-relacionados podem elucidar diferenças entre as matrizes de
vários países e a evolução temporal das mesmas.
Primeiramente, existe um crescimento constante de patentes no USPTO (59.669 patentes
concedidas globalmente em 1974 e 169.332 em 2006).
Em segundo lugar, observa-se um crescimento do número de citações à literatura de C&E
em patentes, utilizadas como uma proxy da crescente interação entre ciência e tecnologia ao
longo do tempo: as patentes que citam C&E representavam, 7,6% do total em 1974 e 44% em
2006. Além disso, há um crescimento persistente do número de citações por patentes que passou
de 0,11 em 1974 para 4,85 em 2006. Esta constatação é uma outra maneira de se demonstrar a
crescente importância da ciência e da informação técnica para a tecnologia.
Em terceiro lugar, no cenário global, cresce ao longo do tempo, o número de países com
patentes no USPTO (64 em 1974 e 100 em 2006) e também o número dos países com patentes
que citam a literatura de C&E (de 37 países em 1974 para 83 países em 2006).

19. 16
Por último, comparações entre matrizes globais mostram significantes transformações
tecnológicas entre 1974 e 2006. Uma mudança constatada foi a crescente importância de
tecnologias relacionadas ao novo paradigma da tecnologia da informação e da comunicação
(Technology of Information and Communication - TIC)3. Outra mudança foi o aumento constante
de domínios tecnológicos relacionados à área da saúde, entre 1974 e 20064. No que se refere às
áreas com citações em C&E, observou-se uma interessante tendência: o aumento de áreas de
C&E relacionadas à saúde5.
De acordo com a base de dados utilizada, foram preparadas matrizes para todos os países
e anos; um procedimento que permite realizar comparações intertemporais. Esta seção seleciona
dois países para uma análise mais detalhada: Estados Unidos, que é líder nesta fase do
capitalismo, e Brasil, que representa um sistema de inovação imaturo. As matrizes para os anos
de 1974, 1990 e 2006 ilustram a dinâmica que envolve a evolução das interações entre ciência e
tecnologia ao longo do tempo.
A figura 4 mostra as matrizes para os Estados Unidos nos anos de 1974, 1990 e 2006.
3
Em 1974, “tecnologia de informação” ocupava a 23a posição, “telecomunicações” a 13a, “semicondutores” a 25a e
“audiovisual” a 21a. Em 2006 esses domínios tecnológicos deram um salto para a 1a,2a, 5a e 8a posição,
respectivamente
4
Entre 1974 e 2006, a “biotecnologia” subiu da última posição (30a) para a 23a; “farmacêuticos” passou da 29a para a
20a; e “engenharia médica” da 22a para a 17a posição.
5
“Pesquisa em medicina” ocupou a 18a posição em 1974 e subiu para a 6a posição em 2006; “imunologia” saltou da
22a para a 11a; “biotecnologia” da 17a para a 9a posição; e “biologia geral” da 14a para 10a.

20. 17
Figura 4 - Matrizes de interações entre ciência e tecnologia para os Estados Unidos nos anos de
1974, 1990 e 2006
Figura 4: Subdomínios tecnológicos definidos pelo OST constituem o eixo x (OST). Áreas de ciência e de
engenharia definidas pelo ISI constituem o eixo y (ISI). Citações provindas de outras referências, que não patentes
(NPCs), de cada célula da matriz, constituem o eixo z (N). Para a identificação de cada subdomínio tecnológico do
OST e cada área de ciência e engenharia do ISI, ver tabela 1. A versão completa da figura 4, referente aos anos de
1974, 1982, 1990, 1998 e 2006, está no Anexo.
FONTE: Elaboração do autor a partir de dados do USPTO.
A figura 4 mostra que as matrizes são preenchidas ao longo do tempo. A matriz de 1974
apresenta diversas células vazias. Um exemplo de região com células vazias é o da disciplina
”químico-física” (código 8) do ISI. Outro exemplo são as disciplinas relacionadas com a área da
saúde (disciplina do ISI com códigos superiores a 15). Ao longo do tempo, os pontos de interação
se expandiram de tal forma que o número de células vazias diminuiu e, em 2006, a matriz

21. 18
americana foi quase totalmente preenchida. De fato, as disciplinas do ISI que lideraram o
processo de preenchimento das matrizes são as disciplinas relacionadas com a área da saúde.
Além disso, observa-se ao longo do tempo, um crescimento contínuo do número de
citações da literatura de C&E. Isso pode ser observado no eixo z, que se refere à altura das
colunas da matriz: em 1974, o pico foi de aproximadamente 1.200 citações, enquanto que em
2006 este pico ultrapassou 100.000 citações.
Vale destacar que há mudanças na estrutura da matriz: ela se tornou mais preenchida, seus
picos se diferenciaram e mudaram de posição. Como exemplo, em 1974 os quatro maiores picos
estavam relacionados com as áreas: “produtos químicos orgânicos” (OST) / “engenharia e
química inorgânica” (ISI); “telecomunicações” (OST) / “engenharia eletrônica” (ISI); “química
macromolecular” (ISI) / “engenharia e química inorgânica” (ISI); e “análises, medições e
controle” (OST) / “engenharia eletrônica” (ISI). Em 2006, o pico mais alto e o ranking dos quatro
primeiros picos mudaram: o novo pico mais alto foi observado na célula “tecnologia da
informação” (OST) / “engenharia eletrônica” (ISI); a segunda posição manteve-se inalterada
(“telecomunicações” (OST) / “engenharia eletrônica” (ISI)); o pico que liderava foi para a
terceira posição (“produtos químicos orgânicos” (OST) / “engenharia e química inorgânica”
(ISI)); e houve, na quarta posição, a entrada de um novo domínio tecnológico relacionado à área
da saúde (“biotecnologia” (OST) / “engenharia e química inorgânica” (ISI)).
A figura 5 mostra as matrizes para o Brasil nos anos de 1974, 1990 e 2006.

22. 19
Figura 5 - Matrizes de interações entre ciência e tecnologia para o Brasil nos anos de 1974, 1990 e
2006
Figura 5: Subdomínios tecnológicos definidos pela OST constituem o eixo x (OST). Áreas de ciência e engenharia
definidas pelo ISI constituem o eixo y (ISI). Citações provindas de outras referências, que não patentes (NPR), de
cada célula da matriz, constituem o eixo z. Para a identificação de cada subdomínio tecnológico do OST e cada área
de ciência e engenharia do ISI, ver tabela 1. A versão completa da figura 5, referente aos anos de 1974, 1982, 1990,
1998 e 2006, está no Anexo.
FONTE: Elaboração do autor a partir de dados do USPTO.
A figura 5 mostra, primeiramente, um processo de crescente preenchimento da matriz. No
entanto, este é um processo inconstante (não havia nenhuma patente com citações da literatura de
C&E em 1982) e incompleto (vale a pena observar a quantidade elevada de células vazias na
matriz de 2006).

23. 20
Há também importantes diferenças intertemporais entre as células, que expressam pontos
de interação entre ciência e tecnologia. As células preenchidas em 1974 não se repetiram em
1990 e os picos deste último ano não foram os mesmos em 2006. A consistência intertemporal
não foi muito elevada no que se refere aos pontos de interação identificados, uma vez que houve
uma oscilação intertemporal dos pontos de interação.
2.3. Tópicos de Matrizes e Desenvolvimento
A seção anterior analisou a dinâmica e a estrutura das matrizes. A superfície definida pela
matriz é a base dos indicadores aqui apresentados.e sintetiza as diversas características
previamente discutidas. Para uma comparação das superfícies de diferentes matrizes ou, em
outras palavras, do estágio de desenvolvimento da interação entre ciência e tecnologia, utiliza-se
o coeficiente de correlação entre matrizes.
Quando as superfícies de duas matrizes forem idênticas, a correlação será equivalente a 1.
Dessa forma, quanto mais próximo de 1 for esse indicador, mais parecidas são suas superfícies,
ou seja, mais parecidos serão os níveis de preenchimento das matrizes, a altura das células e a
localização de seus picos.
A tabela 3 apresenta os resultados da correlação das matrizes de um mesmo país quando
comparadas em diferentes períodos.

24. 21
Tabela 3 - Correlação intertemporal de matrizes
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do USPTO.
Dois exemplos serão utilizados para o melhor entendimento deste indicador. A figura 4
(matrizes dos Estados Unidos) ajuda a identificar o porquê da correlação intertemporal entre 1974
e 1982 (primeira coluna da tabela 3) ser tão alta (0,91)6. Observe a figura 4 com as matrizes
brasileiras: os dados mostram que, em 1982, não havia na matriz sequer um ponto de interação,
mas somente células vazias. Dessa forma, a correlação entre 1982 e 1990 é zero, como mostrado
na segunda coluna da tabela 3. A correlação intertemporal das matrizes para o caso brasileiro
(sempre abaixo de 0,30), indica uma grande movimentação dos pontos de interação.
No que diz respeito à correlação entre as superfícies das matrizes em 1974 e em 2006, a
tabela 3 divide esses 13 países em dois grandes grupos: um primeiro grupo, o qual apresenta uma
correlação maior que 0,30 (Estados Unidos, Japão, Alemanha, Suécia e Holanda), e um segundo,
com uma correlação menor que 0,30 (os outros países).
O primeiro grupo pode ser dividido em dois subgrupos. O primeiro subgrupo abrange os
Estados Unidos, o Japão e a Alemanha, dada suas altas correlações intertemporais (superiores a
0,79) em todos períodos e também sua alta correlação entre 1974 e 2006 (superiores a 0,57).
Estes três países se assemelham em termos de tamanho. O outro subgrupo engloba a Suécia e a
Holanda, os quais também apresentam altas correlações (sempre maiores que 0,34) nos
subperíodos.
6
Observe que as matrizes de 1974 e 1990 são bastante parecidas o que leva a uma alta correlação

25. 22
O segundo grupo é mais diversificado e pode ser dividido em diversos subgrupos. A
Coréia do Sul e o Taiwan apresentam padrões similares, pois estes países alcançaram uma alta
correlação intertemporal após 1990. A análise dos indicadores da Coréia do Sul demonstra que,
após 1990, existe uma persistência de pontos de interação: este fenômeno é demonstrado pelas
correlações intertemporais iguais a 0,59, entre 1990 e 1998, e 0,82, entre 1998 e 2006.
O Brasil e a África do Sul apresentam um comportamento similar, uma vez que suas
correlações cresceram ao longo do período, embora continuassem menores que 0,30 entre 1998 e
2006. Estes países apresentaram, nesses anos, uma correlação de 0,27 de 0,16, respectivamente.
O México (o qual, de acordo com Ribeiro et al, 2006, faz parte do grupo do Brasil e da
África do Sul, dentro do Regime II) teve uma correlação expressiva, de 0,18, apenas entre 1990 e
1998. Em todos os outros períodos sua correlação foi zero. O padrão atingido pelo México se
aproxima daquele da Indonésia, a qual faz parte de um regime diferente, o Regime I, de acordo
com Ribeiro et al (2006).
A Índia e a China apresentam diferentes correlações intertemporais entre 1998 e 2006: a
Índia apresentou uma correlação de 0,51 e a China de apenas 0,09. É notável o fato da Índia ter
tido uma correlação intertemporal igual a 0,45 entre 1990 e 1998, sugerindo a persistência nesses
pontos de interação.
A China merece uma atenção especial. Nesse caso específico, mudanças de tamanho e
velocidade têm uma importância maior. No que se refere ao tamanho, embora o número de
patentes chinesas tenha aumentado nove vezes entre 1998 e 2006, o país ainda apresenta um
baixo percentual de patentes por habitante (essa taxa coloca a China no Regime II, junto com o
Brasil, o México, a África do Sul e a Índia). Em termos de velocidade, as mudanças são rápidas
devido a quase três décadas de taxas de crescimento econômico altas e persistentes. Este processo
pode ser caracterizado como uma evolução ainda instável e que, todavia, não alcançou um padrão
estruturado de crescimento – a China ainda se encontra em uma fase de oscilações, à procura de
um caminho estável. É interessante notar que a superfície da matriz de 2006 pode ser o ponto de
partida para um padrão de crescimento mais estruturado7.
Algumas das conclusões preliminares sobre as correlações intertemporais das matrizes
merecem ser retomadas: 1) este indicador diferencia sistemas de inovação maduros e imaturos; 2)
7
Neste caso, a correlação entre as matrizes da China e dos Estados Unidos para o ano de 2006 é relevante pois, neste
ano, foi muito elevada, 0,75.

26. 23
um padrão de crescimento estruturado emerge no decorrer do processo de catching up; 3)
decréscimos temporários na correlação intertemporal podem ser positivos para países
desenvolvidos, uma vez que tais quedas indicam uma revolução tecnológica em andamento
(novos setores tecnológicos com uma nova base científica), e também para países menos
desenvolvidos (less developed countries – LDCs), uma vez que estes decréscimos podem indicar
um novo caminho de desenvolvimento, uma nova base de crescimento sustentável; 4) um padrão
de crescimento não-correlacionado (típico de países que fazem parte dos Regimes I e II) pode ser
um fator de bloqueio do início de uma trajetória de reforço positivo entre ciência e tecnologia.
2.4. O Papel da Base Científica Nacional
Um ponto importante, ressaltado pela literatura, é o peso das bases científicas nacionais
nas interações identificadas através do estudo de citações da literatura científica e técnica nas
patentes. Tijssen (2004, p. 704), em uma abrangente revisão dessa literatura, refere-se a Narin et
al (1997) pata comentar “a existência de propensões nacionais de auto-citação em todos os países
mais importantes – isto é, uma parte expressiva das citações, cerca de duas a quatro vezes mais
do que o estatisticamente esperado, referem-se a artigos originados no mesmo país. Esse “viés
nacional” em citações de patentes dessa magnitude indica a natureza localizada de fluxos do
conhecimento, sugerindo relativamente fortes interações entre o progresso científico e
tecnológico, assim como efeitos cumulativos na criação e disseminação de conhecimento em
sistemas regionais ou nacionais de inovação e P&D”.
Essa tendência também é discutida nos Science and Engineering Indicators:
“[...]comparando as parcelas da literatura citada (nas patentes) dos Estados Unidos, da Europa
Ocidental e da Ásia, ajustadas pelas suas respectivas participações na literatura científica,
encontra-se que os inventores favorecem o seu país ou região [...]” (NSB, 2002, p. 5-54).
Esses achados têm importantes implicações para processos de desenvolvimento, na
medida que explicita tanto o crescente peso da ciência para o progresso tecnológico, como o
papel das bases científicas nacionais para as interações entre ciência e tecnologia.

27. 24
2.5 Conclusões
As correlações intertemporais entre as superfícies das matrizes são a base para a
identificação de padrões de crescimento estruturado, o que representa a principal diferença entre
países do regime III (SNI maduros) e os outros (SNI imaturos).
Apresentadas as conclusões, é importante observar algumas implicações no
desenvolvimento dos países, em uma era na qual a ciência, a tecnologia e suas ligações
apresentam considerável relevância:
o As interconexões entre ciência e tecnologia podem indicar quais das áreas de C&E
deveriam ser sustentadas por políticas industriais específicas, e quais deveriam fornecer
aos formuladores de políticas públicas uma ferramenta para o desenvolvimento de
políticas industriais que levem em conta as interações entre ciência e tecnologia como um
fator-chave ao desenvolvimento;
o A importância da persistência ao longo do tempo deve ser enfatizada uma vez que faz-se
necessário um planejamento de longo prazo por parte de empresas e agências públicas.
Estas instituições devem desenvolver políticas para mitigar a alta taxa de mortalidade de
novas firmas, firmas essas necessárias para mudar o cenário tecnológico dos países em
desenvolvimento;
o Uma ampla infra-estrutura de ciência e tecnologia é necessária para o desenvolvimento, e
essa necessidade também cresce ao longo do tempo. Para se atingir o estágio de catching
up, um país deve melhorar sua capacidade de inovação. Ao longo do tempo, o conteúdo
científico de tecnologia tem crescido. Portanto, inter alia, uma melhor e mais profunda
infra-estrutura científica é necessária para apoiar essas atividades inovativas. Este
processo parece ser inevitável, além de demandar maiores investimentos em ciência em
LDCs do foi investido até então;
o Novos argumentos que ressaltam a necessidade da combinação entre políticas industriais
e ciência e tecnologia merecem destaque. A evidência apresentada nesta seção sugere que,
para um crescimento quantitativo do número de patentes, uma pré-condição é um
aumento correspondente em publicações de ciência e de engenharia. Nenhum incremento
quantitativo em termos de número de patentes é possível sem que haja uma melhoria
qualitativa nas patentes geradas; ou seja, em seu conteúdo de ciência e engenharia.
Portanto, esta seção sugere que existe, ao longo do tempo, dinamicamente, uma profunda
relação entre a quantidade de patentes e a qualidade das mesmas.

28. 25
3. A PRODUÇÃO CIENTIFICA E TECNOLOGICA DE MINAS GERAIS
3.1. Bases de Dados e Metodologia
3.1.1. Produção Científica
No presente trabalho, os dados de artigos científicos foram fornecidos pelo Institute for
Scientific Information (ISI) através da internet (www.isiknowledge.com). Os dados do ISI
constituem uma base mais limitada do que o conjunto da produção científica do Brasil, porque
não estão incluídos artigos publicados em revistas brasileiras não indexadas ao ISI. Atualmente
existe um esforço de constituição de uma base com essas informações (SCIELO), mas em função
do estágio de construção dessa base, a opção deste relatório de pesquisa é a de limitar-se aos
dados do ISI (uma indicação do caráter ainda limitado do SCIELO está no resultado de uma
busca realizada pela equipe desta pesquisa, que encontrou mais artigos de autores brasileiros
indexados ao ISI do que no SCIELO)8.
Tem-se hoje no CEDEPLAR uma base construída a partir do ISI, que organiza toda a
produção científica brasileira para o ano de 2008. Essa base permite uma radiografia da produção
científica brasileira, permitindo a desagregação dos dados por instituições, regiões/municípios e
disciplinas científicas. Além das distinções regionais, procurou-se também classificar os artigos
por áreas do conhecimento ou disciplinas e, para tanto, foi usada a classificação própria do ISI.
Essa classificação envolve 169 disciplinas científicas, limitadas aos critérios SCI (Science
Citation Index Expanded) e SSCI (Social Sciences Citation Index), excluindo as áreas humanas e
artes. Quando se trabalha com estas especificações, de região e de disciplina, incorre-se em erros
de sub ou superestimação dos dados. No caso das regiões, ou seja, ao examinar as referências de
8
No que se refere ao indicador distribuição de artigos segundo país de afiliação do autor e ano de publicação,
constamos que no ano de 2007 foram registrados 14738 artigos de autores brasileiros (conforme Indicadores
Bibliométricos da Rede SciELO 2000-2007 constantes de www.scielo.org). Já no período 2000-2007 foram -
registrados 74423 artigos de autores brasileiros.

29. 26
endereço do artigo, existe o problema de, por exemplo, um mesmo artigo ser produzido por
equipes em cidades diferentes fazendo com que ele conte tanto numa quanto noutras. Neste
relatório foi considerado apenas o endereço relativo ao primeiro autor.
Por outro lado, um mesmo artigo pode ser classificado em áreas do conhecimento
distintas. A subestimação fica por conta da não identificação destas especificidades, o que ocorre
mais no caso das disciplinas.
Os dados desta primeira base foram extraídos da Web of Science, conjunto de bases de
dados mantido pelo Institute for Scientific Information (ISI). Realizando-se uma busca na base
Science Citation Index, foram selecionados os 18.279 artigos publicados com autores filiados a
instituições localizadas no Brasil (em 2008). A partir desta pesquisa, construiu-se um banco de
dados de forma a tornar operacionalizáveis as informações relevantes (autores e suas instituições,
nome da revista).
Ainda que os artigos computados pelo ISI representem apenas a “ponta do iceberg” da
produção científica brasileira, há boas razões para empregar esta base de dados. Em primeiro
lugar, por abranger apenas os periódicos mais importantes e influentes de cada área, os artigos
incluídos nesta base tendem a representar o núcleo das publicações de elevado impacto e
qualidade. Em segundo lugar, a base do ISI permite realizar comparações entre as produções
científicas de diferentes países e regiões minimizando a presença de algum tipo de viés.
Finalmente, esta base considera como unidade de registro o artigo publicado, contornando os
problemas de dupla contagem presentes nos dados apurados por outras instituições.
3.1.2. Produção Tecnológica
A base de informações utilizada aqui é o resultado da compilação de dois bancos de dados
distintos. A primeira parte foi obtida junto ao Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas
(IPEA), que repassou arquivo em formato “txt” fornecido pelo Instituto Nacional da Propriedade
Industrial (INPI). Este arquivo continha informações sobre os depósitos de patentes referentes a
data de depósito, nome dos titulares, nome dos inventores, classificação internacional (WIPO),

30. 27
CNPJ ou CPF do titular, CEP dos titulares, país dos titulares e número do pedido. A partir deste
arquivo procedeu-se a construção de parte da base de dados utilizada neste capítulo.
Alguns problemas em relação às informações obtidas foram verificados desde o início.
Em primeiro lugar, alguns patentes apresentavam o ano de depósito em 1900, o que sugere erros
no preenchimento dos formulários do pedido ou erros no momento da digitalização destes
documentos. Os depósitos mais recentes referiam-se ao ano de 2000, configurando assim, o
período das informações disponíveis naquele arquivo, correspondendo a um total de 299.749
depósitos de patentes.
O número do pedido permitiu, após tratamento desta informação, a obtenção do tipo da
patente requerida. Desta forma, as patentes podiam ser classificadas como Patentes de Invenção
(PI); Modelos de Utilidade (MU); Desenho Industrial (DI) ou Certificado de Adição (C). Destas
possibilidades utilizaram-se as patentes do tipo PI e MU, que somaram 252.515 (84,2%)
depósitos no período.
O país das titulares permitiu classificar os pedidos de patentes entre titulares residentes e
não residentes. Assim, dos 252.515 depósitos dos tipos PI e MU, 91.372 (36,2%) tinham como
primeiro titular uma empresa ou indivíduo residente no Brasil, enquanto 161.143 (63,8%)
apresentavam o primeiro titular não-residente.
Entre os residentes, 77.875 (85,2%) pedidos de patentes apresentavam alguma informação
no campo do CNPJ ou CPF do titular. Destes, 55.032 (70,7%) apresentavam estrutura compatível
com o CPF, caracterizando o primeiro titular com “pessoa física”, enquanto 22.843 (29,3%)
apresentavam estrutura de CNPJ, caracterizando a titular como “pessoa jurídica”. Restavam
13.497 (14,8%) das patentes de residentes que não continham informações que pudessem auxiliar
a classificação da titular quanto a natureza jurídica, seja por ausência completa ou de parte da
informação.
O problema da falta de informação ou de inexatidão de informações foi ainda mais forte
no campo de CEP. Este campo é importante para ajudar a localizar territorialmente os pedidos de
patentes. Contudo, entre os 91.372 depósitos de residentes, 60.662 (66,4%) não informavam o
CEP, sendo que os demais 30.710 necessitavam de algum tratamento para se obter a localização
do titular a partir deste campo.

31. 28
A primeira restrição colocada às informações recebidas do INPI foi relativa ao período.
Para fins de análise neste capítulo, utilizaram-se os pedidos de patentes referentes ao intervalo de
anos entre 1980 e 1999, inclusive. Assim, foram aproveitados 179.692 depósitos de patentes dos
tipos PI e MU, sendo que 66.609 (37,1%) eram de residente e 113.083 (62,9%) eram de não-
residentes. Entre os pedidos de residentes, 38.686 (58,1%) tinham no primeiro titular uma
“pessoa física”, enquanto as “pessoas jurídicas” apareciam como primeiro titular em 16.371
(26,6%). Ainda 11.552 (17,34%) dos pedidos de patentes não apresentavam informação nos
campos CNPJ/CPF.
O segundo conjunto de dados utilizados foi resultado de uma solicitação da FAPESP
junto ao INPI exclusivamente para subsidiar o presente capítulo. Foram fornecidos dois arquivos
no formato “txt” totalizando 1.321.320 registro, correspondendo a 158.594 documentos entre
Patentes de Invenção, Modelos de Utilidade, Desenho Industrial e Certificado de Adição.
Os depósitos dos tipos PI e MU somaram 126.345 (79,67%) dos pedidos de patentes.
Deste total, 44.689 (35,4%) tinham residentes como primeiro titular, enquanto os outros 81.656
(64,6%) foram depositados por não-residentes.
Este conjunto de dados de 2000 a 2007 também trouxe informações sobre o CNPJ/CPF do
depositante, o que permitiu posteriormente classifica-los quanto à sua natureza. Assim, 39.411
(88%) depósitos de residentes continham alguma informação neste campo, onde 27.593 (61,2%)
apresentavam estrutura de CPF e 11.818 (26,4%) tinham estrutura de CNPJ. Os demais 5.278
(11,8%) dos pedidos não continham informação sobre CNPJ/CPF.
Em virtude do período de sigilo de 18 meses inerente ao processo de concessão de
patentes, e tendo em conta que a busca nos bancos de dados do INPI foi realizada em meados de
2007, as informações para 2006 e 2007 não correspondiam ao total de pedidos, de fato,
depositados para estes anos. Desta forma, foram aproveitados apenas os depósitos de patentes
referentes aos anos entre 2000 a 2005 cujo período de sigilo já não restringia as informações
disponíveis.
O Período 2000 a 2005 contabiliza um total de 118.648 depósitos dos tipos PI ou MU.
Deste total, 40.173 (33,9%) são de residentes e 78.475 (66,1%) são de titulares não residentes.
Entre os pedidos de residentes, 25.046 (62,3%) são de titularidade de “pessoa física”, enquanto

32. 29
10.615 (26,5%) têm uma “pessoa jurídica” como primeira titular. Os 4.513 (11,2%) pedidos de
patentes restante não continham informação sobre CNPJ/CPF.
Diferente do conjunto inicial de informações referentes ao período 1980 a 1999, para os
anos de 2000 a 2005 não foram fornecidas informações sobre o CEP do depositante/inventor,
sendo, contudo, informados seus Estados e respectivos Municípios. Entre os pedidos de patentes
de residentes, porém, 606 não informavam o Estado e 4.653 não informavam o município.
- Tratamento dos dados INPI
Para gerar o banco de dados utilizado neste capítulo, as informações obtidas junto ao INPI
foram tratadas visando cumprir três objetivos. O primeiro objetivo foi o possibilitar o uso da
maior quantidade de dados possível, buscando completar as informações não disponíveis nos
arquivos recebidos. O segundo objetivo referia-se à melhoria da qualidade das informações
recebidas. Por fim, buscou-se agregar informações externas àquelas fornecidas pelo INPI que
possibilitassem uma análise mais rica em termos das atividades tecnológicas realizadas no Brasil
entre 1990 e 2005.
Para cumprir o primeiro objetivo foi realizado um trabalho de harmonização dos dados
que permitiu inserir informações em campos originalmente vazios em um registro qualquer a
partir do conteúdo presente no mesmo campo de um registro com informações mais completas.
Assim, por exemplo, se dois pedidos de patente possuíam o mesmo CNPJ e um deles não
informava a localização do titular, então estas informações foram inseridas com base no registro
mais completo, sob a hipótese de ser o mesmo titular.
Em relação ao segundo objetivo, buscou-se refinar o banco de dados para que este
possibilitasse a construção de estatísticas mais confiáveis, uma vez que as informações originais
apresentavam muitos erros de preenchimento e grafia. Desta forma, depósitos com CNPJ iguais,
porém com divergências quanto ao nome do titular tiveram tais nomes harmonizados com base
no mais completo e, quando a diferença foi muito grande, recorreu-se ao serviço de consulta à
situação cadastral de CNPJs da Recita Federal do Brasil.
Outra questão importante foi a obtenção dos Estados e Municípios dos titulares a partir
dos CEPs dos pedidos de patente depositados entre 1980 e 1999. Em primeiro lugar, foram
corrigidas as informações fornecidas de forma a ter em tantos depósitos quanto possível um valor

33. 30
com a estrutura de um CEP. Quando isso não foi possível a informação foi descartada. Em
segundo lugar, usou-se do “Endereçador” da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos para
transformar os CEPs em Estados e Municípios. Em seguida, foi realizado o mesmo procedimento
para completar informações ausentes em CNPJs iguais, utilizado anteriormente.
Para alcançar o terceiro objetivo recorreu-se a duas outras fontes. Em primeiro lugar,
utilizou-se a Relação Anual de Informações Sociais com a identificação dos CNPJs de cada
estabelecimento (RAIS_ID), fornecida pelo Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). Esta base
de dados permitiu obter a Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CANAE), através
do CNPJ informado no pedido de patente. Além disso, a RAIS_ID também foi utilizada para
obter os Estados e Municípios dos titulares, o que serviu ao mesmo tempo para completar campos
vazios e corrigir informações imprecisas.
A segunda fonte foi o Indicateurs de Scienses et de Technologies (OST, 2006), que
informou o algoritmo para agregação das classes tecnológicas dos pedidos de patentes em
“domínios tecnológicos”. Desta forma, foi possível identificar, por exemplo, um pedido
classificado originalmente, com base na Classificação WIPO, em “peptídeos” (classes C07K)
como sendo um pedido de patente em biotecnologia. Além disso, tornou possível a agregação das
centenas de classes em apenas sete “domínios tecnológicos” e 30 “subdomínios”.
Após o tratamento dado aos arquivos recebidos do INPI, as informações foram
compiladas em dois bancos de dados com pedidos de patentes depositados entre 1990 e 2005,
sendo o primeiro, e mais completo, referente aos pedidos de residentes no Brasil, e o segundo
com informações dos pedidos depositados por titulares não-residentes no mesmo período.
3.1.3. Universidades, Grupos de Pesquisa Interativos e Firmas
O Diretório de Grupos de Pesquisa do CNPq é um projeto desenvolvido pelo CNPq desde
1992 para reunir e organizar informações que observam atividades de pesquisa no Brasil. O
conceito de grupo de pesquisa é: um grupo de pesquisadores, estudantes e equipes de suporte

34. 31
técnico, organizado ao redor de execuções de linhas de pesquisa que seguem uma lei hierárquica
baseada na especialidade e na competência técnico-científica.
O Diretório do CNPq reúne informações de diversas instituições. Entre estas,
universidades federais, estaduais, particulares, institutos de pesquisa, instituições públicas
tecnológicas; laboratórios de P&D do próprio estado e das firmas; organizações não-
governamentais (ONGs) permanentemente envolvidas em pesquisas científicas e tecnológicas.
No entanto, firmas privadas do setor industrial não são incluídas neste Diretório.
Desde 2002, o questionário do CNPq introduz questões específicas sobre suas interações
com as firmas e instituições. As respostas são importantes fontes de informação para a interação
entre universidades, institutos de pesquisa com empresas no Brasil. Entretanto, é importante
perceber que existe uma subestimação do nível de interação declarado pelo grupo de pesquisa
líder, como identificado em Rapini (2007). Esse problema de subestimação permanece no Censo
2006.
A aderência ao diretório é espontânea mesmo que os pesquisadores sejam altamente
estimulados a participar, principalmente para ter acesso a financiamentos públicos e pesquisas
científicas. O universo do Diretório tem crescido durante os últimos anos e agora cobre uma parte
representativa da comunidade nacional cientifica (Carneiro e Lourenço, 2003).
As informações dos grupos de pesquisa estão disponíveis no site do CNPq
(http://dgp.cnpq.br/planotabular) e podem ser obtidas de duas formas: Base corrente e Censo.
Para este trabalho, as informações foram obtidas no Censo de 2006 do Diretório dos Grupos de
Pesquisa. O Censo representa uma “fotografia” das informações que podem ser obtidas na base
corrente.
A informação do Censo para este trabalho foi obtida através do Plano Tabular. O sistema
oferece a possibilidade de cruzar variáveis e gerar uma variedade de Tabelas. Para este trabalho,
foram investigados os grupos de pesquisa, os pesquisadores e a produção científica e tecnológica.
A pesquisa foi realizada entre os dias 12 e 15 de janeiro de 2009. No plano tabular as
variáveis foram selecionadas por grande área do conhecimento, por instituição e por unidade da
federação, mais especificamente, Minas Gerais. Foram tabulados dados relativos ao nível de

35. 32
formação dos pesquisadores, à produção científica e tecnológica das instituições, bem como ao
número de grupos de pesquisa interativos em Minas Gerais, por instituição9.
3.2. Indicadores de Ciência e Tecnologia
Dois indicadores terão um papel central na avaliação da base técnico-cientifica de Minas
Gerais: artigos científicos – para a avaliação da produção cientifica – e patentes – para a
avaliação da produção tecnológica.
Este relatório procura detalhar a produção científica e tecnológica, através da investigação
de especializações de regiões do país. A unidade de análise tomada como referência é a
mesorregião do IBGE. As regiões metropolitanas são consideradas mesorregiões.
A Tabela 4 apresenta os dados para a produção tecnológica do país, para o período 1990 a
2005. A Tabela apresenta a distribuição dos artigos científicos indexados no ISI em 2008 para as
20 mesorregiões líderes, que concentram 82,60% da produção nacional.
A Tabela 4 ainda mostra a liderança das regiões metropolitanas: as cinco primeiras (São
Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Porto Alegre e Curitiba) concentram 55,72% das patentes
depositadas no INPI entre 1990 e 2005.
9
Os dados de grupos interativos foram fornecidos por Margareth Negrão (CNPq) pois no momento da consulta,
estavam indisponíveis para consulta.

36. 33
Tabela 4 - Distribuição das patentes depositadas no INPI entre
1990 e 2005 para as vinte mesorregiões líderes (PF e PJ)
Mesorregião UF Patentes %
Metropolitana de São Paulo SP 18914 32,87
Metropolitana do Rio de Janeiro RJ 4314 7,50
Metropolitana de Belo Horizonte MG 3167 5,50
Metropolitana de Porto Alegre RS 2841 4,94
Metropolitana de Curitiba PR 2830 4,92
Campinas SP 2733 4,75
Nordeste Rio-grandense RS 1489 2,59
Macro Metropolitana Paulista SP 1458 2,53
Norte Catarinense SC 1316 2,29
Vale do Itajaí SC 997 1,73
Norte Central Paranaense PR 976 1,70
Ribeirão Preto SP 927 1,61
Piracicaba SP 917 1,59
Vale do Paraíba Paulista SP 817 1,42
Distrito Federal DF 794 1,38
Grande Florianópolis SC 686 1,19
Noroeste Rio-grandense RS 623 1,08
Central Espírito-santense ES 584 1,01
Araraquara SP 584 1,01
São José do Rio Preto SP 570 0,99
Total das 20 mesorregiões líderes - 47537 82,60
Total das 131 mesorregiões - 57549 100,00
Patentes com mesorregiões não
identificadas - 34194 -
Total - 91743 -
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do INPI
Nota: Para esta Tabela, foram utilizadas 131 mesorregiões. As demais
mesorregiões brasileiras não possuem patentes.
A Tabela 5 refere-se à produção científica (dados para o ano de 2008). A produção
científica está distribuída por 137 mesorregiões. As seis primeiras (São Paulo, Rio de Janeiro,
Porto Alegre, Campinas, Ribeirão Preto e Belo Horizonte) concentram 49,23% da produção
científica nacional. Já tomando as 20 mesorregiões líderes, nota-se que elas somam 80,70%.

37. 34
Tabela 5 - Distribuição dos artigos científicos indexados no ISI em
2008 para as 20 mesorregiões líderes
Mesorregião UF Artigos %
Metropolitana de São Paulo SP 2957 16,18
Metropolitana do Rio de Janeiro RJ 2098 11,48
Metropolitana de Porto Alegre RS 1168 6,39
Campinas SP 1053 5,76
Ribeirão Preto SP 862 4,72
Metropolitana de Belo Horizonte MG 860 4,70
Araraquara SP 773 4,23
Metropolitana de Curitiba PR 521 2,85
Norte Central Paranaense PR 460 2,52
Piracicaba SP 433 2,37
Zona da Mata MG 433 2,37
Bauru SP 417 2,28
Metropolitana de Recife PE 414 2,26
Grande Florianópolis SC 412 2,25
Centro Ocidental Rio Grandense RS 364 1,99
Distrito Federal DF 351 1,92
Metropolitana de Fortaleza CE 326 1,78
Vale do Paraíba Paulista SP 324 1,77
Metropolitana de Salvador BA 272 1,49
Sudeste Rio-grandense RS 254 1,39
Total das 20 mesorregiões líderes 14752 80,70
Total das 137 mesorregiões 18279 100,00
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do ISI 2008
Para discutir a posição do Estado de Minas Gerais no cenário nacional, partiremos de duas
avaliações mais gerais de indicadores de ciência e tecnologia. As Tabelas 6 e 7 permitem
identificar a posição de municípios mineiros em uma classificação nacional. Contribuem para
contextualizar os dados que serão apresentados nas sub-seções 3.2.1 e 3.2.2.
A Tabela 6 refere-se à produção científica (artigos indexados pelo ISI, 2008). Nesta
Tabela é apresentado o conjunto de municípios brasileiros responsáveis por 86,48% dos artigos
publicados nos principais periódicos internacionais. São Paulo ocupa a primeira posição e Belo
Horizonte a quinta. Quatro municípios mineiros encontram-se entre os líderes do Brasil,
representando, conjuntamente, 8,05% da produção científica nacional.

38. 35
Tabela 6 - Artigos Indexados no ISI por UF e Município, 2008
UF Município Artigos Total UF % UF % Brasil
SP São Paulo 2821 7178 39,30 15,80
RJ Rio de Janeiro 1786 2235 79,91 10,00
RS Porto Alegre 1093 1946 56,17 6,12
SP Campinas 983 7178 13,69 5,50
MG Belo Horizonte 791 1814 43,61 4,43
SP Ribeirão Preto 688 7178 9,58 3,85
SP São Carlos 588 7178 8,19 3,29
PR Curitiba 507 1150 44,09 2,84
SC Florianópolis 412 570 72,28 2,31
PE Recife 401 456 87,94 2,25
RS Santa Maria 361 1946 18,55 2,02
DF Brasília 351 377 93,10 1,97
CE Fortaleza 325 347 93,66 1,82
MG Viçosa 320 1814 17,64 1,79
SP Piracicaba 317 7178 4,42 1,78
SP Botucatu 278 7178 3,87 1,56
PR Maringá 268 1150 23,30 1,50
BA Salvador 242 393 61,58 1,36
SP São José dos Campos 225 7178 3,13 1,26
PR Londrina 189 1150 16,43 1,06
MG Lavras 188 1814 10,36 1,05
RS Pelotas 183 1946 9,40 1,02
SP Araraquara 183 7178 2,55 1,02
RJ Niterói 170 2235 7,61 0,95
SP Jaboticabal 153 7178 2,13 0,86
GO Goiânia 141 192 73,44 0,79
MG Uberlândia 139 1814 7,66 0,78
SP Bauru 128 7178 1,78 0,72
RN Natal 126 156 80,77 0,71
PA Belém 122 143 85,31 0,68
AM Manaus 122 122 100,00 0,68
PB João Pessoa 119 220 54,09 0,67
SP São José do Rio Preto 118 7178 1,64 0,66
MG Juiz de Fora 111 1814 6,12 0,62
RJ Seropédica 94 2235 4,21 0,53
SP Rio Claro 92 7178 1,28 0,52
RJ Campos dos Goytacazes 87 2235 3,89 0,49
ES Vitória 80 112 71,43 0,45
MS Campo Grande 74 114 64,91 0,41
RS Rio Grande 67 1946 3,44 0,38
Subtotal 15443 - - 86,48
Outras 2415 - - 13,52
Total 17858 - - 100,00
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do ISI 2008

39. 36
Tabela 7 - Patentes INPI por UF e Município, 1990-2005.
UF Município Patentes Total UF % UF % Brasil
SP São Paulo 13210 29773 44,37 14,36
RJ Rio de Janeiro 3627 5084 71,34 3,94
PR Curitiba 2284 5074 45,01 2,48
MG Belo Horizonte 2193 5107 42,94 2,38
SP Campinas 1461 29773 4,91 1,59
RS Porto Alegre 1362 5827 23,37 1,48
SC Joinville 943 4259 22,14 1,02
RS Caxias do Sul 897 5827 15,39 0,97
SP São Bernardo do Campo 796 29773 2,67 0,87
DF Brasília 794 795 99,87 0,86
SP Guarulhos 637 29773 2,14 0,69
SP Diadema 579 29773 1,94 0,63
SC Florianópolis 499 4259 11,72 0,54
SP São Jose dos Campos 452 29773 1,52 0,49
PR Londrina 445 5074 8,77 0,48
CE Fortaleza 444 601 73,88 0,48
SP Santo André 411 29773 1,38 0,45
SP Barueri 408 29773 1,37 0,44
PE Recife 400 640 62,50 0,43
GO Goiânia 400 720 55,56 0,43
BA Salvador 393 825 47,64 0,43
SP Jundiaí 360 29773 1,21 0,39
SP São Carlos 343 29773 1,15 0,37
SP Limeira 315 29773 1,06 0,34
SP Osasco 314 29773 1,05 0,34
SP Ribeirão Preto 306 29773 1,03 0,33
RS Novo Hamburgo 301 5827 5,17 0,33
SP Piracicaba 283 29773 0,95 0,31
SP São Caetano do Sul 279 29773 0,94 0,30
PR Maringá 267 5074 5,26 0,29
MG Contagem 260 5107 5,09 0,28
SP Sorocaba 255 29773 0,86 0,28
SP São Jose do Rio Preto 244 29773 0,82 0,27
RS Bento Gonçalves 240 5827 4,12 0,26
RS Passo Fundo 239 5827 4,10 0,26
ES Vitória 229 754 30,37 0,25
SP Bauru 228 29773 0,77 0,25
SP Cotia 226 29773 0,76 0,25
MG Santa Luzia 225 5107 4,41 0,24
MG Juiz de Fora 209 5107 4,09 0,23
Subtotal 37758 - - 41,04
Outras 54249 - - 58,96
Total 92007 - - 100,00
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do INPI

40. 37
A Tabela 7 refere-se à produção tecnológica (patentes depositadas no INPI, entre 1990 e
2005). A cidade de São Paulo aparece em primeiro lugar, enquanto Belo Horizonte ocupa a
quarta posição. Apenas quatro municípios mineiros encontram-se entre os líderes do Brasil,
representando, conjuntamente, 3,13% da produção tecnológica nacional.
3.2.1. Artigos Científicos
A Tabela 8 apresenta o número de artigos indexados pelo ISI com autores ligados a
instituições mineiras por disciplina no ano de 2008. Essa classificação é própria do ISI e envolve
169 disciplinas científicas limitadas ao critério SCI (Science Citation Index Expanded) e SSCI
(Social Sciences Citation Index), que exclui as áreas humanas e artes.
As disciplinas de Ciências Veterinárias e Agricultura ocupam respectivamente a primeira
e a segunda posição com 67 e 57 artigos no ISI. Estas disciplinas estão diretamente ligadas á
especialização produtiva de Minas Gerais. Outras disciplinas relacionadas á área da saúde
também se destacam, como Odontologia, Cirurgia Bucal e Medicina com 51 artigos e Saúde
Pública, Ambiental e Ocupacional com 47 artigos indexados.

41. 38
Tabela 8 - Número de artigos indexados pelo ISI com autores ligados a instituições
mineiras por disciplina,2008.
Disciplina Artigos %
Ciências Veterinárias 67 3,56
Agricultura, Multidisciplinar 57 3,03
Entomologia 52 2,77
Odontologia, Cirurgia Bucal e Medicina 51 2,71
Botânica 50 2,66
Saúde Pública, Ambiental e Ocupacional 47 2,50
Agricultura, Laticínios e Ciências Animais; Ciências Veterinárias 47 2,50
Ciências Multidisciplinares 39 2,07
Zoologia 34 1,81
Química, Multidisciplinar 34 1,81
Ciência do Solo 28 1,49
Horticultura 27 1,44
Medicina Tropical 26 1,38
Parasitologia 24 1,28
Endocrinologia e Metabolismo 21 1,12
Parasitologia; Medicina Tropical 20 1,06
Farmacologia e Farmácia 20 1,06
Física, Matéria Condensada 18 0,96
Silvicultura 17 0,90
Bioquímica e Biologia Molecular; Genética e Hereditariedade 16 0,85
Biologia 15 0,80
Subtotal 710 37,77
Outras 1170 62,23
Total 1880 100,00
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do ISI
A Tabela 9 apresenta os municípios líderes em termos da produção científica em Minas
Gerais.
A Tabela 9 mostra que Belo Horizonte lidera a classificação da produção científica,
contando com 44,0% dos artigos indexados ao ISI, sendo seguida por cinco municípios com as
maiores universidades públicas do Estado (UFV, UFLA, UFU, UFJF e UFOP, respectivamente).
Juntos, os seis municípios respondem por 89,2% do total de publicações do Estado de Minas
Gerais.

42. 39
Tabela 9 - Artigos indexados no ISI com autores ligados a instituições mineiras, segundo
município de referência do autor, 2008.
Município Artigos %
Belo Horizonte 791 44,00%
Viçosa 320 17,80%
Lavras 188 10,50%
Uberlândia 139 7,70%
Juiz de Fora 111 6,20%
Ouro Preto 54 3,00%
Uberaba 44 2,40%
Itajubá 26 1,40%
Alfenas 20 1,10%
Montes Claros 16 0,90%
Diamantina 12 0,70%
São João del Rei 11 0,60%
Nova Lima 8 0,40%
Governador Valadares 7 0,40%
Janaúba 6 0,30%
Pouso Alegre 5 0,30%
Poços de Caldas 4 0,20%
Sete Lagoas 4 0,20%
Três Corações 4 0,20%
Nova Porteirinha 4 0,20%
Rio Paranaíba 4 0,20%
Divinópolis 3 0,20%
Bambuí 3 0,20%
Ipatinga 3 0,20%
Coronel Fabriciano 2 0,10%
Caratinga 2 0,10%
Ouro Branco 2 0,10%
Barbacena 2 0,10%
Santa Rita do Sapucaí 2 0,10%
Contagem 1 0,10%
Cataguases 1 0,10%
Subtotal 1.799 99,20%
Outros 15 0,80%
Total 1.814 100,00%
FONTE: Elaboração CEDEPLAR/UFMG a partir de dados do ISI

43. 40
3.2.2. Patentes
A Tabela 10a mostra o número de pedidos de patentes depositados no INPI, e os valores
relativos, por macro-região e por estados selecionados no período de 1980 a 2005. Os estados
selecionados (SP, RS, RJ, MG PR, e SC) são aqueles que ao longo do período apresentaram os
maiores números de pedidos de patentes. Destaque para o estado de São Paulo que se manteve
líder de pedidos durante todos os anos. O estado de Minas Gerais em meados da década de 1980
e 1990 teve uma contribuição pequena nos pedidos de patentes, retomando uma participação mais
expressiva a partir de 1998 e se mantendo assim até 2005. Neste período o estado passa a ter uma
média de 7,7 % dos pedidos de patentes.
Em relação às regiões observa-se a preponderância da região Sudeste no número de
pedidos de patentes, liderando todos os anos do período. A região Sul vem aumentando
significativamente sua participação nos pedidos de patente. Ao longo das décadas de 1980 e 1990
a região representava menos de 10% dos pedidos anuais. A partir de 1998 esse número tem um
aumento expressivo que é mantido até 2005 (média 27,5%). As demais regiões (Centro-Oeste,
Nordeste e Norte) apresentam uma porcentagem pequena de pedidos de patentes em relação às
demais, ao longo de toda a série histórica, sinalizando as discrepâncias regionais em termos de
produção tecnológica no Brasil.