Download Complejidad e Innovación
Document related concepts
Transcript
Conocimiento, Complejidad, Innovación y Productividad Nicolás Garrido Departamento de Economía Universidad Diego Portales Productividad Regional en Chile 19872009 7.0% Tasa de Crecimiento 6.0% 5.7% 6.0% 5.4% 5.0% 5.0% 4.0% 3.8% 4.6% 3.6% 4.6% 4.9% 4.9% 5.0% 4.0% 1.4% 3.0% 2.0% 1.0% 0.0% -1.0% I II III IV RM VI Región -2.0% -3.0% V CAPITAL TRABAJO PTF_2.5 VII VIII IX X XI XII Dos períodos 1987-1997-2009 12.0% 9.6% 8.5% 8.0% 6.9% 6.4% 6.0% 7.2% 5.0% 4.0% 6.0%4.4%6.5%6.5%5.5% 4.0% 2.3% 2.0% 0.0% -2.0% -4.0% I II III IV V RM VI VII VIII IX X XI XII Región CAPITAL TRABAJO 5.0% Tasa de Crecimiento Tasa de Crecimiento 10.0% 4.0% 3.0% 3.2% 3.1% 4.4% 3.1% 3.6% 3.1% 3.3% 2.8% 3.0% 3.4% 2.7% 4.3% 0.6% 2.0% 1.0% 0.0% -1.0% I II III IV V RM VI VII VIII IX -2.0% Región -3.0% CAPITAL TRABAJO X XI XII Tecnología, Productividad y Crecimiento • Preocupación por medir innovación y productividad para el diseño de política de crecimiento económico – Fuentes, Larraín y Schmidt-Hebbel (2006), Fuentes, Gredig y Larrain (2007) y Bitran y Gonzáles (2010) • Las diferencias en el crecimiento entre economías se explican básicamente por diferencias en el crecimiento de la productividad (Easterly y Levine, 2002) • Múltiples formas de medir la productividad – Productividad Total de los Factores – Eficiencia Relativa de las empresas Productividad Total de los Factores Y F T , K , L Medir Productividad mediante Análisis Envolvente de Datos Factor 1 Factor 2 Distribución de Eficiencia empresas Manufacturas material plástico Energía Eléctrica Fabricación de Equipos Minería Cambio Tecnológico • Modelando evolutivamente el cambio tecnológico – Katushito Iwai, JEBO (2000) – Nelson y Winter (1982) Estado de la Tecnología (Iwai) • El conocimiento de la tecnología no es un bien público • Las tecnologías se pueden ordenar de 1 a N, según su productividad • Cada una de las F empresas tiene una de las tecnologías Representando el Estado de la Tecnología Tecnologías 1 1 2 2 3 3 4 4 … … … … N-2 N-1 F-2 Empresas N F-1 F Modelo de Cambio Tecnológico • La tecnología cambia de estado a través de la interacción de dos fuerzas (Proceso de Selección implícito) – Innovación – Imitación • Imitación: Las empresas que no tienen la mejor tecnología intentan imitar la mejor tecnología con probabilidad μ en cada período de tiempo Efecto de una Imitación 1 1 2 2 1 1 3 3 4 2 2 4 … 3 3 4 … N-2 … 4 … … … N-1 F-2 … … N-2 N F-1 N-1 F-2 F N F-1 F Cambios del Estado de la Tecnología • Difusión de la mejor tecnología Innovación: nueva tecnología • Innovación: cualquier empresa puede innovar con probabilidad ν en cada período de tiempo y descubir la nueva mejor tecnología 1 1 2 2 3 3 4 4 … … … … N-2 N-1 F-2 N F-1 N+1 F Evolución de la Tecnología: Innovación 1 2 3 4 … … N-2 N-1 N t 1 2 1 1 3 2 2 1 4 … 3 3 4 2 … 4 … 3 F-2 … … N-2 … 4 N-1 F-2 … … N-2 F-1 F N F-1 N-1 N+1 F N t+1 1 2 3 4 … … F-2 F-1 F Evolución de la Tecnología Nelson y Winter (1982) • Observar y estudiar el comportamiento de la industria • Un enfoque de comportamiento de las firmas individuales – Las empresas emplean un grupo de reglas de decisión – Las empresas se sujetan a rutinas para decidir su funcionamiento • El resultado de la interacción entre las empresas, crea un contexto “industria”, que afecta a las empresas nuevamente Modelo de Cambio Tecnológico • En el modelo existe un número de empresas N(t) con todas produciendo el mismo bien • Las empresas emplean capital y trabajo para producir • Cada empresa es identificada por su técnica de producción, determinada por los coeficientes técnicos al(t), ak(t) y su stock de capital K(t). • El estado de la industria, es el estado de todas las empresas de la industria Producción de las Empresas • Los coeficientes técnicos proveen información sobre la utilización de recursos li ali qi ki aki qi • El retorno bruto del capital está dado por qi wli ri qi Espacio de Tecnología al ali li qi k aki i qi ak Estado de la Industria al ak Modelo de Cambio Tecnológico • Retorno de cada empresa dado por qi wli ri qi • Si una empresa tiene un beneficio menor que el costo de oportunidad, realiza búsqueda de nueva tecnología • Con probabilidad – θ la empresa imita: se imita con mayor probabilidad a la técnica de la tecnología que mas produce – 1-θ la empresa realiza una innovación Inovación al ak Espacio Tecnológico – Trayectoria al ak Validación del Modelo • Calibración • Generación de patrones de datos similares a los datos datos producidos por el paper de Solow desde 1909 hasta 1949 para Estados Unidos Revisando Ideas de Espacio tecnológico • Iwai (2000) Espacio Lineal de tecnología • Nelson y Winter (1982) Espacio n dimensional Tecnología, Productividad y Complejidad • Hipótesis: la distribución de productividad en un sector, cambia según la complejidad de la tecnología de producción del sector • Trabajo conjunto con: Nicolás Garrido Departamento de Economía Universidad Diego Portales Santiago-Chile Enrico Tundis Candidato a Phd de la Escuela de Ciencias Sociales Universidad de Trento Italia Enrico Zaninotto Departamento de Economía y Administración Universidad de Trento Italia Desarrollo y Complejidad • Ricardo Haussman y Cesar Hidalgo (2011) JEG • La diferencia de ingreso per cápita entre países puede ser explicada por la complejidad de cada economía medido por la diversidad de capacidades Capacidades de los Países y su Complejidad • Las capacidades de un país, son como un conjunto de letras • Los productos que un país produce ( y exporta) son como palabras • Es posible inferir propiedades de las letras que tiene un país, mirando las palabras que este produce Capacidades y Complejidad • Intuición – Países que tienen muchas letras, pueden hacer muchas palabras (diversidad) – Palabras que tienen muchas letras, pueden ser realizadas por pocos países (ubicuidad) Capacidades y Complejidad País 1 C1 País 2 C2 País 3 C3 Prod 1 Prod 2 Prod 3 País 1 Prod 1 País 2 Prod 2 País 3 Prod 3 ¿Que producto es complejo? Diversidad Ubicuidad Imágen del Atlas de la Complejidad De Haussman e Hidalgo Validación: Complejidad de un país e Ingreso ¿Tiene sentido esta teoría? • Globalization de la cadena de valor es la que está explicando la gran convergencia!!!! Complejidad de Productos según SITC4 (Standard International Trade Classification, Rev.4) rank sitc4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 8744 7367 7742 7284 8748 7368 7412 5154 7373 5826 7416 5148 7432 8710 7493 7133 8821 7913 7429 3345 8743 product Nonmechanical or electrical instruments for physical analysis Working metal & metal carbides machines N.E.S. X-ray apparatus Specialized industry machinery & parts N.E.S Electrical measuring & controlling instruments N.E.S. Dividing heads for machine-tools Furnace burners, mechanical stokers & parts Organo-sulphur compounds Welding, brazing & cutting machines & appliances N.E.S. Epoxide resins Heating & cooling equipment N.E.S. Other nitrogen-function compounds Parts of pumps and compressors Optical instruments Mechanical tools for building Internal combustion piston engines for ships & boats Photographic chemicals Mechanically propelled railway Pumps & liquid elevators parts N.E.S. Lubricating petroleum oils N.E.S. Gas, liquid & electric control instruments PCI- Value, entre 2,1 y -3,1 pci_value 2,145201 2,084065 2,061932 2,019579 1,982312 1,91998 1,902752 1,882054 1,881575 1,876132 1,870329 1,849213 1,765705 1,763132 1,759125 1,746323 1,697451 1,693682 1,683213 1,667541 1,646125 Complejidad de Productos • Se crearon cuatro grupos diferentes – Alta Complejidad – Media Alta Complejidad – Media Baja Complejidad – Baja Complejidad Complejidad y Distribución de Productividad Espacios Tecnológicos Fáciles y Complejos • ¿Como modelar tecnología con diferentes grados de complejidades? Modelo NK • Originalmente propuesto por Kauffman (1993) para representar los cambios en el fittness de diferentes especies, según su epistasis. • Se modela un sistema compuesto de muchos componentes que interactúan entre si. – N representa el tamaño del sistema o el espacio de búsqueda, y – K la cantidad de interacción entre sus componentes, o la complejidad del espacio de búsqueda Modelo NK y Teoría de los Paisajes K N N Contribuciones Teóricas Usando NK • Racionalidad Limitada (Frenken, Marengo, Valente 1999) – La sobrevivencia depende de beneficios de corto plazo. Búsquedas locales, (que llevan a óptimos locales) producen mejores resultados que búsquedas globales. • Imitación de Estrategias Complejas (Rivkin 2000) – Cuando mas compleja es una tecnología (o un espacio de búsqueda tecnológico) mas es necesario que las empresas hagan innovación • Paradigma Tecnológico (Altenberg 1995; Frenken 2004) – A medida que la dimensionalidad de la tecnología aumenta, los primeros componentes creados se hacen más rígidos (por ejemplo el combustible). Concepto alternativo a Lock-in. Contribuciones Empíricas usando NK • Búsqueda Combinada (Fleming & Sorenson 2001) – K se considera una medida de la frecuencia con que las patentes se combinan. Controlan si muchas patentes combinadas significan que aumenta el éxito de un trabajo (como el número de citas que este tiene). • La historia del desarrollo de los motores a vapor (Frenken & Nuvolari 2004) – El desarrollo de los motores a vapor como un continuo proceso de prueba y error entre diferentes diseños Referencias sobre NK • Fleming L, Sorenson O, 2001, Technology as a complex adaptive system: evidence from patent data, Research Policy 30 (7): 1019-1039 • Frenken, K. (2004). Innovation, Evolution and Complexity Theory (Cheltenham UK and Northampton MA: Edward Elgar), forthcoming. • Frenken, K., L. Marengo, M. Valente, 1999, Interdependencies, nearlydecomposability and adaptation, in: T. Brenner (Editor), Computational Techniques to Model Learning in Economics (Kluwer, Boston etc.), forthcoming. • Frenken, K., Nuvolari, A. (2004). The early development of the steam engine: An evolutionary interpretation using complexity theory, Industrial and Corporate Change 13, forthcoming. Download at: http://www.tm.tue.nl/ecis/Working%20Papers/eciswp89.pdf • Kauffman, S.A., 1993, The Origins of Order. Self-Organization and Selection in Evolution (Oxford University Press, Oxford and New York). • Levinthal, D., 1997, Adaptation on rugged landscapes, Management Science 43, 934-950. • Rivkin, J.W. (2000). Imitation of complex strategies. Management Science, 46, 824-844. Funcionamiento modelo NK • Representación de una tecnología como una secuencia de bits – 10100110 – 110 • Cada tecnología, tiene una medida de “calidad” o ajuste • Existe un concepto de vecindad entre dos tecnologías Medida de Productividad de cada tecnología 000: 001: 010: 011: 100: 101: 110: 111: w1 w2 w3 W 0.5 0.2 0.7 0.6 0.9 0.2 0.5 0.4 0.1 0.2 0.8 0.5 0.5 0.3 0.9 0.8 0.7 0.8 0.6 0.3 0.8 0.4 0.4 0.1 0.43 0.40 0.70 0.47 0.73 0.30 0.60 0.43 010 (0.70) 011 (0.47) 110 (0.60) 111 (0.43) 000 (0.43) 001 (0.40) 100 (0.73) 101 (0.30) Productividad y vecindad 000: 001: 010: 011: 100: 101: 110: 111: w1 w2 w3 W 0.5 0.2 0.7 0.6 0.9 0.2 0.5 0.4 0.1 0.2 0.8 0.5 0.5 0.3 0.9 0.8 0.7 0.8 0.6 0.3 0.8 0.4 0.4 0.1 0.43 0.40 0.70 0.47 0.73 0.30 0.60 0.43 010 (0.70) 011 (0.47) 110 (0.60) 111 (0.43) 000 (0.43) 001 (0.40) 100 (0.73) 101 (0.30) Paisajes con Rugosidad Ajustable Kauffman (1993) 1-0.2 0-0.7 1-0.5 0-0.6 1 101 0 1-0.4 0-0.9 1 10 101 00-0.1 01-0.7 10-0.4 11-0.3 01 11 00-0.8 01-0.9 10-0.4 11-0.2 0.2 0.6 1.2/3=0.4 0.4 0.4 00-0.4 01-0.3 10-0.9 11-0.6 0.3 0.2 0.9/3=0.3 Paisajes con Rugosidad Ajustable Kauffman (1993) 1 101 0 1 10 101 01 11 1-0.2 0-0.7 1-0.9 0-0.6 0.2 0.6 1-0.4 0-0.5 00-0.1 01-0.7 10-0.4 11-0.3 00-0.8 01-0.9 10-0.4 11-0.2 1 1.2/3=0.4 100 0 0.4 0.4 00-0.4 01-0.3 10-0.9 11-0.6 0.3 0.2 0.9/3=0.3 100 0.2 0.6 1.3/3=0.43 0 0.5 10 0.4 00 0.4 1.7/3=0.56 01 0.9 Especificación del Modelo • En el modelo existe un número de empresas N(t) con todas produciendo el mismo bien • Las empresas emplean capital y trabajo para producir • Cada empresa es identificada por su técnica de producción, determinada por los coeficientes técnicos al(t), ak(t) y su stock de capital K(t). • El estado de la industria, es el estado de todas las empresas de la industria Producción de las Empresas • Los coeficientes técnicos proveen información sobre la utilización de recursos li ali qi ki aki qi • El retorno bruto del capital está dado por qi wli ri qi Espacio Tecnológico • La tecnología si que tiene una empresa esta representada por un string de N bits • El string contiene información sobre la contribución de cada una de las técnicas si=10101010101010100010 ali aki Dinámica: en cada t… • • • • • li ki a Cada empresa i de las F(t) empresas producen li q aki qi i usando su tecnología si y capital ki; La demanda de trabajo está dado por L y dado una L = å li oferta laboral constante se determina el salario w. F (t ) q wli El retorno está dado por ri i qi Si el retorno promedio del mercado es mayor que un costo de oportunidad R, una nueva empresa llega al mercado Si el retorno de una empresa ri es menor que el costo de oportunidad R, la empresa cambia tecnología ki (t) = (1- d ) ki (t -1)+ qi - wli El beneficio se transfiere a capital • • Si existe beneficio negativo, con probabilidad ψ la empresa sale del mercado Dinámica: en cada t… • • • • • li ki a Cada empresa i de las F(t) empresas producen li q aki qi i usando su tecnología si y capital ki; La demanda de trabajo está dado por L y dado una L = å li oferta laboral constante se determina el salario w. F (t ) q wli El retorno está dado por ri i qi Si el retorno promedio del mercado es mayor que un costo de oportunidad R, una nueva empresa llega al mercado Si el retorno de una empresa ri es menor que el costo de oportunidad R, la empresa cambia tecnología ki (t) = (1- d ) ki (t -1)+ qi - wli El beneficio se transfiere a capital • • Si existe beneficio negativo, con probabilidad ψ la empresa sale del mercado Cambio Tecnológico • Existe un “espacio” de tecnologías disponibles para cada empresa (aunque desconocido para ellas) • El espacio se define por su dimension N y su complejidad K • Si una empresa se decide a buscar puede • Realizar una innovación con probabilidad π, • Realizar una imitación con probabilidad 1-π Mercado de Trabajo • La demanda de trabajo agregada es la demanda de trabajo que hacen todas las empresas Lt w a b t 1 g c Espacio de Parámetros Dinámica Industrial Prob Exit Porb Entry Oportunity Cost Prob Innovar Init Firms 0,2 0,25 0,1 0,9 20 Mercado del Trabajo a 0,2 b 0,2 c 0,35 g 0 Tecnología N 20 Resultados muy Parciales • Se realizaron 400 simulaciones para cada combinación de parámetros K E θ min θ av θ SD 1 5 15 20 271 325 227 188 0,84 0,61 0,67 0,7 0,87 0,77 0,83 0,84 0,001 0,01 0,006 0,006 Reflexión sobre el método AREA DE DISCUCIONES Reflexiones • ¿Que cambió en la definición de los espacios tecnológicos? • ¿Cuáles son los comportamiento de los agentes? ¿Que persiguen? • ¿Cuáles son las organizaciones relevantes de los modelos? ¿Como se describen? • ¿Que ocurrió con la validación de los resultados? Gracias Complejidad y Economía • ¿Complejidad y Economía? – ¿Existe un sistema social que no sea complejo? • Teoría de la Complejidad – Estudio de Fenómenos Emergentes – Estudiar sistemas fuera de Equilibrio…o existen múltiples equilibrios – Reintroducir apropiadas explicaciones sobre el comportamiento de las personas • ¿Como es que realmente se decide construir una nueva solución a un problema? – Construir explicaciones desde comportamiento micro – Uso intenso de computadoras – Pequeños efectos pueden llevarnos a complejos resultados • Sobre la validación