Avaliação de estratégias de gestão de ciência e tecnologia: um estudo de caso

A partir de implementação de um modelo de gestão de ciência e tecnologia em institutos de pesquisa do Estado de São Paulo, Brasil, foi estudada a capacidade desse sistema para geração de informações gerenciais e avaliado o incentivo à produção científica e tecnológica, através do qual vem-se atribuindo bolsas a pesquisadores cujos projetos são selecionados através de uma revisão por pares. Para avaliar a correção do processo de seleção de bolsistas, a produção científica média registrada em bases de dados de literatura nos últimos 5 anos, desses bolsistas, foi comparada por meio de análise de variança à produção média de igual número de controles não-bolsistas, pareados por instituto de origem. Foi estudada a capacidade do sistema de gerência em produzir informações por meio da aplicação de análise por aglomeração. Os resultados mostraram que os bolsistas são pesquisadores que registram produção científica significativamente superior aos não-bolsistas, permitindo inferir que a seleção de bolsistas esteja se processando adequadamente. Quanto ao potencial do sistema de gerência para produzir informações, os resultados sugeriram que o processo de produção de pesquisa pode ser caracterizado com detalhes relevantes para a tomada de decisões administrativas e de planejamento e que os institutos podem ser reunidos em grupos que comportam estratégias distintas de intervenção. The Health Department of the State of S. Paulo has implemented a management strategy on research and development (R&D) for its research institutes which comprises three different items: 1) project registration, 2) support and 3) promotion of R&D activities. The present study explores the ability of this R&D management system to provide information and evaluates the performance of the third item which has been responsible for the assignment of research grants to professionals whose projects are selected through a peer review. The assessment of the grant's distribution was conducted by comparing the mean scientific production recorded in literature data bases for grant holders and equal an number of controls matched by institute of origin. The ability of the system to produce information was studied by the application of Cluster Analysis. The results show that grant holders have a scientific production significantly higher than their controls. Concerning information production, it is shown that proper raw data processing may render suggestions for decision making and that the institutes may be