ECONOMÍA DE LA INNOVACIÓN
GRADO ECONOMÍA
Curso 2025/2026
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 28-05-25 9:14)- Código
- 103737
- Plan
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OPTATIVA
- Curso
- 4
- Periodicidad
- Primer Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS ECONÓMICO
- Departamento
- -
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- Rebeca Jiménez Rodríguez
- Grupo/s
- Único
- Centro
- Fac. Economía y Empresa
- Departamento
- Economía e Historia Económica
- Área
- Fundamentos del Análisis Económico
- Despacho
- 206 Edificio FES
- Horario de tutorías
- -
- URL Web
- https://diarium.usal.es/rebecajimenez/
- rebeca.jimenez@usal.es
- Teléfono
- 923294500 (Ext. 4668)
2. Recomendaciones previas
Es conveniente que el estudiante haya superado las asignaturas de Álgebra, Análisis Matemático, Estadística I, Estadística II, Macroeconomía I, Macroeconomía II, Macroeconomía III, Microeconomía I, Microeconomía II, Microeconomía III, Econometría I y Econometría II.
Es además recomendable poseer conocimientos de inglés, así como conocimientos básicos de informática (entorno Windows).
3. Objetivos
Comprender la terminología básica que es esencial para participar en conversaciones estructuradas y precisas sobre innovación.
Realizar aplicaciones de técnicas estadísticas y econométricas de forma autónoma, así como iniciarse en la realización de investigaciones empíricas.
Analizar los resultados desde una perspectiva económica, manteniendo un sentido crítico al evaluar la incertidumbre asociada a los resultados.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Básicas / Generales | Conocimientos.
- Aprender a aplicar métodos econométricos en un contexto empírico relacionado con la innovación.
- Entrenamiento para discernir entre métodos de análisis alternativos.
- Habilidad en el uso de software estadístico y econométrico.
- Cierto grado de desarrollo de su capacidad para llevar a cabo investigaciones empíricas propias
Específicas | Habilidades.
Las competencias específicas y transversales que se desarrollarán en esta asignatura contribuyen a que el estudiante adquiera las establecidas en el Módulo “Análisis Económico", cuya relación aparece incluida en la Memoria de Verificación del Título de Grado en Economía.
De forma específica, se trabajan las siguientes competencias:
- Haber desarrollado la capacidad de elegir entre las técnicas que conoce, aquellas que son más adecuadas para el análisis de datos en un caso en particular. Cubre competencias CE.4, del Grado en Economía.
- Haber aprendido a aplicar los métodos econométricos estudiados en un contexto empírico, manteniendo un sentido crítico al evaluar la incertidumbre asociada a los resultados obtenidos. Cubre competencias CE.3 del Grado en Economía.
- Destreza para juzgar los resultados de análisis econométricos obtenidos por sí mismo, y/o para iniciarse en la realización de investigaciones empíricas conducentes a esos resultados. Cubre competencias CE.5, CE.10, CE.12, CE.17 del Grado en Economía.
Transversales | Competencias.
- Capacidad de aprendizaje autónomo. Cubre la competencia C.23 del Grado en Economía.
- Capacidad de adaptación a nuevas situaciones. Implícito en lo anterior está fomentar la capacidad de adaptar sus conocimientos a nuevas situaciones. Cubre la competencia C.24 del Grado en Economía.
- Capacidad para desarrollar la crítica científica y la autocrítica. Cubre la competencia C.25 del Grado en Economía.
5. Contenidos
Teoría.
- Definición de conceptos económicos claves relacionados con la innovación.
- Análisis de escenarios reales relacionados con la innovación.
- Uso de bases de datos.
- Aplicaciones empíricas de técnicas estadísticas y econométricas para modelar datos de innovación.
- Análisis e interpretación de los resultados de estudios empíricos.
- Papel de la innovación en el crecimiento económico.
- Evaluación de la relevancia de las políticas de innovación.
6. Metodologías Docentes
- Actividades introductorias (dirigidas por el profesor)
- Actividades teóricas (dirigidas por el profesor): Sesiones magistrales
- Actividades prácticas guiadas (dirigidas por el profesor):
Prácticas en el aula.
Prácticas en el aula de informática.
Seminarios/Tutorías (atención personalizada, dirigida por el profesor)
Exposiciones/Debates
- Actividades prácticas autónomas (sin el profesor):
Lecturas complementarias.
Realizar y analizar ejemplos empíricos.
Realizar trabajos y preparar presentaciones.
- Pruebas de evaluación.
- Examen final.
7. Distribución de las Metodologías Docentes

8. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
Fagerberg, J. and D.C. Mowery (2006). The Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press.
Fagerberg, J., Mowery, D.C. and R. Nelson (2009). The Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press.
Hamilton, J. (1994. Time Series Analysis. Princeton.
Hsiao, C. (2007). Analysis of Panel Data. Cambridge University Press.
Wooldridge, J.M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data Modeling. The MIT Press.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
Arundel, A. and R. Garrelfs (1997), Innovation Measurement and Policies. European Commission, Luxembourg, EIMS publication 50.
Arundel, A. and I. Kabla (1998), “What percentage of innovations are patented? Empirical estimates for European firms”, Research Policy 27, 127–141.
Baltagi, B.H. (2013), Econometric analysis of panel data. Wiley. 5th edition.
Boeing, P. and P. Hünermund (2020), “A global decline in research productivity? Evidence from China and Germany”, Economics Letters 197, 109646.
European Commission (2003), The European Report on Science and Technology Indicators. European Commission, Brussels.
Hünermund, P. and D. Czarnitzki, D. (2019), “Estimating the Causal Effect of R&D Subsidies in a Pan-European Program”, Research Policy 48, 115–124.
Kline, S.J. and N. Rosenberg (1986), “An Overview of innovation” in R. Landau and N. Rosenberg (eds.) The positive sum strategy, National Academy Press, Washington D.C., pp. 275-304.
Licht, G. and K. Zoz (1996), “Patents and R&D: an econometric investigation using applications for German, European, and US patents by German companies”. ZEW Discussion Paper No. 19.
9. Evaluación
Criterios de evaluación.
El sistema de evaluación es de carácter continuo.
- 40% de la calificación definitiva (nota de evaluación continua): valoración del trabajo por parte del estudiante durante el curso, incluyendo la tarea de redactar un trabajo y realizar una presentación.
- 60% de la calificación definitiva: realización de un examen final. Sólo en el caso de obtener una nota superior a 2.4 puntos sobre 10 puntos en el examen final, se podrá sumar la nota obtenida en la evaluación continua.
Para aprobar la asignatura, se requiere obtener una nota mínima de 2.4 puntos sobre 6 puntos en el examen final.
La asistencia a clase es obligatoria y, por lo tanto, no forma parte de la calificación final.
Sistemas de evaluación.
- Resolución de cuestionarios.
- Participación del estudiante en clase.
- Trabajo.
- Presentaciones.
- Examen final.
Recomendaciones para la evaluación.
Consideraciones generales
La asignatura requiere una dedicación media de 150 horas (6 ECTS) por parte del estudiante, de las cuales 45 horas (30%) corresponden a dedicación presencial o interacción obligatoria con el profesor, y 105 horas (70%) de trabajo por parte del estudiante.
Recomendaciones para la evaluación
Se recomienda que el estudiante se esfuerce por superar la evaluación continua.
Recomendaciones para la recuperación
La calificación obtenida en la evaluación continua no se recuperará y será mantenida para todas las convocatorias que se realicen durante el año académico que corresponde, así como para la convocatoria de evaluación anticipada correspondiente al siguiente curso académico o a los sucesivos.