Download Modelización de la difusión regional de las Nuevas Tecnologías

27 Congreso Nacional de Estadística
e Investigación Operativa
Lleida, 8-11 de abril de 2003
Modelización econométrica de la
difusión regional de las
Nuevas Tecnologías
Antonio Pulido
Indicador Sintético Global de penetración regional
de Nuevas Tecnologías
Indicadores seleccionados
I. Innovación tecnológica
Gasto en I+D
Personal en I+D
Empresas de alta tecnología
Patentes
II. Empresas
Empresas con comercio electrónico
Empresas con página web
Trabajadores en empresas de alta tecnología
Exportaciones mas importaciones TIC
III. Hogares
Hogares con PC
Hogares con teléfono móvil
Población con acceso a Internet
Población que compra en Internet
IV. Administración Pública Autonómica
Gasto informático
Ordenadores Personales por empleado
Ponderación
0,3
0,25
0,25
0,25
0,25
0,3
0,25
0,25
0,25
0,25
0,3
0,25
0,25
0,25
0,25
0,1
0,5
0,5
Indicadores de difusión de la Nueva
Economía
Empresas con comercio
electrónico
Hogares con teléfono móvil
Empresas con página web
Porcentaje de población con
acceso a Internet
Trabajadores en empresas de
alta tecnología
Hogares con uso de Internet
Exportaciones mas
importaciones TIC
Porcentaje de población que
compra en Internet
Número de hogares con PC
Ejemplares de revistas
informáticas
Lista de Indicadores trimestrales para la
valoración de la innovación regional














Patentes
Creación y disolución de sociedades mercantiles
Comercio Exterior en sectores de Alta Tecnología
Índice de Producción Industrial sectores de Alta Tecnología
Índice de Precios Industriales
Índice de Clima Industrial
Créditos concedidos a empresas
Inversión extranjera
Ocupados con estudios superiores
Gasto de las Familias
Pasajeros de vuelos internacionales
Ferias
Líneas de acceso a Internet a alta velocidad
Indicadores bursátiles
Modelización de la difusión regional
de las Nuevas Tecnologías
I.
Tendencias estocásticas segmentadas
II.
Modelos de -convergencia condicional
III. Funciones de producción / contabilidad del
crecimiento
IV. Modelos uniecuacionales en datos de panel
de regiones
V.
Modelos multiecuacionales con efectos
interregionales
Tendencias estocásticas segmentadas (I)
Comparación entre tasas de incremento sistemáticas, constantes por
subperiodos y variables de unos periodos a otros, entre regiones
caracterizadas por diferentes grados de penetración de las Nuevas
Tecnologías
Tasa de variación PIB o productividad
35
30
25
20
15
10
5
0
Región tipo 2
subperiodo
4
subperiodo
3
subperiodo
2
subperiodo
1
Región tipo 1
tiempo
Tendencias estocásticas segmentadas (II)
h
ln Yr  0  1 t   i Dit  et
t
r
r
r
r
r
i2
r
Y = variable de VAB, PIB o Renta regional en el periodo t (total, per
t
capita o por empleado
t = variable temporal
r = región de referencia
D
it
= Variable ficticia ( Dit = t-Ti para t>Ti)
1  i = tasa de variación sistemática en el periodo que acaba en el
punto de corte Ti
r
e
r
r
t
= término de error estacionario ARMA(p,q)
Modelos de ß- convergencia (I)
Nivel renta
(habitualmente en logaritmos)
Región líder
Diferencia
inicial
Región convergente
La velocidad de convergencia disminuye
según se reduce la diferencia de rentas
Año de
referencia
inicial
Año de
evaluación de la
convergencia
Modelos de ß- convergencia (II)
u


ln

ln



ln

 rt
 rt
r Yr ( t1) ln Yt1   r Z
Y
Yrt
Yr ( t1)
r
 = tasa logarítmica de variación de Y
Y
Y = Nivel de la variable de producción o renta en la región líder
u
(o en promedio)
ß = velocidad de convergencia (habitualmente ~ 2%-3% anual)
Z = variables adicionales de esfuerzo de la región
La convergencia absoluta exige unos 35 años para
reducir a la mitad la diferencia inicial.
la convergencia condicional introduce otras
variables explicativas entre las cuales pueden estar
las Nuevas Tecnologías
Funciones de producción/ contabilidad
del crecimiento (I)
Oliner y Sichel (2000)
c
c
s
s
o
o




MFP   MFP   MFP   MFP
 FP = ganancias de productividad multifactores
M
µ = área de renta del sector
c,s,o, = superíndice indicativo del sector informático,
semiconductores y resto
Las ganancias de productividad del sistema en una
región dependen del peso del sector TIC (incluido
semiconductores)
Funciones de producción/ contabilidad
del crecimiento (II)
Schreyer (2000)

q  s l l  s kc 1   k c  s koko  A
q = producción o VAB por sectores
l = empleo
kc = capital TIC
ko = capital no-TIC
s = área de renta correspondiente
A = progreso tecnológico no-incorporado
El crecimiento regional depende de la producción
del sector TIC (qc), del uso de capital TIC en todos
los sectores (kc) y del efecto amplificador de una
inversión TIC frente a no-TIC ()
Funciones de producción/ contabilidad
del crecimiento (III)
Klein, Duggal y Salzman (2001)
X  f K c , K o , L, M c , M o 
Función tipo KLEM con diferenciación de inputs intermedios TIC y
no-TIC
Jorgenson y Stiroh (2000)
X  f K c , K s , K m , K o , Dc , Do , L, A, 
c = ordenadores
s = software
m = comunicaciones
o = resto
K = capital
D = servicios
L = trabajo
A = progreso tecnológico
Modelos uniecuacionales con datos de panel
de regiones (I)
N regiones, T periodos, K variables explicativas
Modelo ordinario = y
 X  
Modelo en promedios temporales =
y = vector N x T, X = matriz (NTxK)
y r  Xr   
y = vector N filas, X= matriz (NxK)
(“entre grupos”)
Modelos de efectos aleatorios
Descomposición del término de error en un componente
individual   y otro puramente aleatorio  rt   r  rt
r
Modelos de efectos fijos
r
y X correlacionados
Se añaden variables ficticias por regiones
r
Modelos uniecuacionales con datos de panel
de regiones (II)
Matriz W de proximidad espacial
* Ficticias para regiones colindantes
* Distancia geográfica entre centros regionales
* Proximidad económica: matriz de comercio interregional
Modelo de regresión espacial sobre la endógena
y  Wy  X  
Modelo de regresión espacial sobre el término de error
y  X  W  u
Posibilidad de ponderar el comercio por la
penetración de las TIC en la región de origen o
considerar productos de alto contenido tecnológico
Modelos multiecuacionales con efectos
interregionales (I)
Modelo de elasticidades variables
1.- Cálculo de elasticidades por sectores para cada región respecto al
rs
rs s
promedio nacional y
  k ŷ
t
t
t
k 
rs
2.- Las elasticidades t dependen de un potencial estimado por
sectores para cada región k sr  y un modelo tipo ARMA
k rst  c rso  c1rs  k sr  1rs k rst 1  1rs a rst 1
3.- La elasticidad potencial depende de variables tales como unos
indicadores regionales de penetración relativa de las nuevas
tecnologías (TIC) o saldo de transferencias (TRA), así como del
crecimiento (ponderado) de las regiones más próximas
kt  co  c1ŵ y r  c2TÎCr  c3TR̂Ar
rs
s
s
rs
s
s
s
Modelos multiecuacionales con efectos
interregionales (II)
[4] - [8] Ecuaciones de congruencia para los crecimientos totales por
sectores y s  y regiones y r 
[4]
b  1

1  ŷ 
.
1  y 
y t   y t .b t 1 con
s
rs
rs
r
rs
[5] 1  y rsk



1

y
t
t
rs
1
r
s
t
s
t
[6]
y t   y t .d t 1 con  d  1
s

1  y 
[7]
b b .
1  y 
r
rsk
rs
rs
t
s
rs
[8]
rs
rs
t
t 1
d t  d t 1
rs
rs
s
1  y 
1  y 
rs
r
Modelos multiecuacionales con efectos
interregionales (III)
Modelo Intertio
1
11
1N
1
x
z
...
z
y
  
  
...   .........   ... 
  
  
 x n   z N 1 ... z NN   y N 
Zrr ' Matriz de producciones sectoriales de región r con destino a r’
(supuesto simplificador a través de coeficientes de localización por
r 'r
sectores
mi
c i  r ; z rij'r  c ri 'r .z rij
mi
r 'r
Análisis de efectos de ramas intensivas en tecnologías
por regiones de origen sobre regiones de destino
27 Congreso Nacional de Estadística
e Investigación Operativa
Lleida, 8-11 de abril de 2003
Modelización econométrica de la
difusión regional de las
Nuevas Tecnologías
Antonio Pulido