Ensayos en análisis económico de innovación, eficiencia y logística

Resumo

Esta tesis doctoral consta, además de los tradicionales capítulos de Introducción y Conclusiones, de cinco ensayos (englobados entre los capítulos dos y seis) sobre innovación, eficiencia técnica e impacto económico de las TIC`s y las redes logísticas. Cada uno de estos ensayos considera en su análisis empírico un lapso temporal distinto (como se detalla a continuación), si bien una característica común de todos ellos es que abarcan la reciente crisis económica desatada a finales de 2007. Por este motivo, cada ensayo trata de analizar, entre otras muchas cuestiones, las repercusiones que ha tenido y está teniendo la crisis en cada uno de los ámbitos objeto de estudio. Así, el segundo capítulo de esta tesis, basado en distintos modelos de generación de la innovación, analiza los determinantes de la innovación en la Unión Europea durante el período 2003-2010. Con este objeto se plantea la innovación como un bien o servicio a producir a partir de unos determinados inputs. Si bien clásicamente estos inputs han sido factores que tienen que ver con el capital humano y tecnológico, la principal contribución de este capítulo estriba en añadir un factor adicional, al que se denomina capital relacional, que trata de recoger las relaciones de colaboración del productor de innovación con otras empresas e instituciones privadas y públicas, así como otros factores colaborativos que ¿presuponemos- generarán sinergias e impulsarán la generación o producción de innovación. El origen de los datos utilizados en el presente capítulo está en los informes de la Unión Europea publicados anualmente (European Innovation Scoreboard). En relación con los resultados empíricos, podemos afirmar que hemos encontrado evidencia de que el capital tecnológico, particularmente el núcleo que hemos sintetizado en el gasto público y privado en I+D, explica la producción de innovación, seguido de otro factor que contribuye a la generación de aquélla, como es el capital humano, aunque lo hace en menor proporción. Además, el capital humano tiene un efecto consolidado sobre la innovación, tanto en el tiempo como en las diferentes particiones que se han realizado en el panel de datos, esto es, la cifra relativa de graduados o licenciados universitarios incide positivamente en la generación de innovación, ya sea entre los países de la UE-15, así como en el conjunto de la actual Unión Europea, y también considerando solamente los países incorporados a la Comunidad en 2004 y 2007, aunque en este último caso con menor relevancia. El análisis realizado muestra que lo que llamamos capital relacional, esto es, la capacidad de generar innovación a través de la colaboración y apoyo de las diferentes instituciones, empresas y éstas entre sí (que ocurren fuera del mercado) tienen un papel positivo y relevante en la producción de innovación y progreso tecnológico. El tercer capítulo versa sobre la eficiencia técnica de la producción de innovación, también en el contexto de la Unión Europea, durante el período 2003-2010. Se estudia, en primer lugar, cómo se produce la innovación para, a continuación, utilizar dos métodos paramétricos conocidos (fronteras determinísticas y estocásticas) con el objeto de estimar la eficiencia técnica en la producción de innovación, y así construir un ranking de la eficiencia en la producción de innovación de los países que integran la UE. Al igual que en el capítulo 2, los datos utilizados proceden de los European Innovation Scoreboard. Así, hemos comprobado que las funciones de producción arrojan unas elasticidades de primer orden significativas, teniendo mayor importancia el capital tecnológico en dicha función, seguido del capital humano (que ocupa el segundo lugar) y el factor que menos influye sobre la producción de innovación resulta ser el capital relacional, aunque en los tres casos, influyen de forma significativa. En relación con la eficiencia técnica de la innovación por países, hay que destacar que Suecia lidera el índice de eficiencia técnica, dentro del método de estimación de funciones de producción estocásticas, el cual hemos seleccionado como más fiable, considerando los dos métodos paramétricos de estimación de fronteras de producción. Además de Suecia, países como Finlandia, Alemania, Holanda, Luxemburgo y Dinamarca se sitúan a la cabeza de los países eficientes; por otra parte, Rumanía, Lituania, Bulgaria y Polonia se sitúan entre los menos eficientes, por este orden. Destacar que la mayoría de países presentan unas cifras de eficiencia técnica (ponderada por la población de cada país) que oscilan entre el 40% y el 60%. El cuarto capítulo estudia los determinantes de la innovación en la economía mundial durante el período 2000-2009. Este capítulo trata de ser, en cierta medida, una réplica de los dos anteriores, aunque con tres diferencias notables. En primer lugar, el período de estudio en ambos casos es distinto (2003-2010 en el caso de los capítulos 2 y 3, mientras que en el presente ensayo, se considera el lapso temporal 2000-2009). Otra diferencia fundamental radica en que el análisis económico de la innovación en la UE de los dos capítulos anteriores añadía al modelo clásico de producción de innovación la variable denominada ¿capital relacional¿, mientras que en el presente ensayo se incorpora al planteamiento clásico una variable novedosa denominada ¿capital científico¿. El tercer aspecto que diferencia el capítulo cuarto respecto de los dos anteriores radica en el ámbito geográfico del análisis empírico; si en los capítulos dos y tres nos hemos ceñido a observar la producción eficiente de innovación dentro de los países de la UE, en el capítulo cuarto extrapolamos dicho análisis a una dimensión mundial, considerando 91 países del mundo. Así, se estudia la innovación como un bien o servicio a producir (en concordancia, en este caso, con lo realizado en los capítulos dos y tres). Los factores clásicos de capital humano y tecnológico son empleados, asimismo, en este capítulo. En relación con la eficiencia técnica, hay que destacar el liderazgo de los países asiáticos a nivel mundial en la producción eficiente de innovación, encabezados por Corea del Sur y Japón. De los países occidentales, cabe decir que se encuentran en posiciones intermedias ¿o más bien, podríamos decir que se encuentran en unas posiciones discretas dentro del ranking- respecto a la mayor parte de países del continente asiático; también hay que destacar que la mayor parte de los últimos puestos están ocupados por países africanos y latinoamericanos.En este caso, la información estadística para el análisis empírico ha sido extraída del Banco Mundial. En el quinto capítulo, de nuevo desde una óptica mundial, se estudia el impacto de las TIC¿s en el crecimiento económico durante el período 1990-2012. A partir de distintas extensiones de los modelos de crecimiento de Solow y Mankiw-Romer-Weil (1992), se estiman varias ecuaciones de regresión por el método GMM, dados los evidentes problemas de endogeneidad presentes en el modelo. Dadas las características de estos modelos, el concepto de convergencia (en concreto, convergencia condicional) juega un papel clave en el desarrollo de este capítulo. Asimismo, es necesario señalar que el capítulo incluye estimaciones para la muestra total de países (un total de 104), así como para distintos grupos (a partir del criterio de clasificación propuesto por M-R-W y de una clasificación alternativa en función de los niveles de renta) con el objeto de comprobar si los resultados difieren en dos sentidos; primero, en el impacto de las TIC¿s sobre el crecimiento; segundo, en la velocidad de convergencia entre países. En relación con la evidencia empírica, podemos destacar que los países de la OCDE obtienen resultados coherentes con la literatura empírica moderna. La participación del capital físico oscila entre el 42% y el 75,9%, mientras que el impacto económico del capital TIC está comprendido entre el 1,82% y el 20,4%. Por otra parte, la convergencia condicionada resulta heterogénea en función del modelo elegido, situada entre el 3,67% y el 9,76% anual. En relación con los países de renta alta, media y baja, concluimos que el ritmo anual de convergencia ß es tanto mayor cuanto mayores sean los niveles de renta per cápita de los países. En lo que respecta al capital TIC, podemos decir que tanto la variable usuarios de internet como las suscripciones a telefonía móvil presentan unas elasticidad-TIC a la producción per cápita menores a medida que se incrementan los niveles de renta de los países; el peso relativo de la TIC usuarios de internet es un 1,78% entre los países de renta alta, pasando a tomar cifras porcentuales de un 3,2% y un 6,07% en el caso de los países de renta media y baja, respectivamente. Estas participaciones relativas alcanzan, respectivamente, un 2,03%, un 3,44% y un 5,51% cuando consideramos la telefonía móvil como capital TIC. En el sexto capítulo de esta tesis doctoral se utiliza un panel de datos -que abarca el período 2007-2012- para contrastar empíricamente qué factores contribuyen a explicar la ineficiencia/eficiencia técnica de la producción agregada a nivel mundial, utilizando datos procedentes de la base de datos del Banco Mundial denominada World Development Indicators; para ello, el trabajo empírico de este capítulo se divide en dos etapas; en la primera de ellas se construye una frontera de producción, que considera un modelo macroeconómico basado en una función de producción translog, cuyos factores de producción son el capital físico y el capital humano; posteriormente y en una segunda etapa, se analiza el impacto de una serie de variables económicas, geográficas y sociales sobre la ineficiencia técnica mundial. Para alcanzar este objetivo se utiliza, en el contexto de los métodos paramétricos de estudio económico de la eficiencia, un modelo de fronteras de producción estocásticas con variabilidad temporal. Además, el fundamento teórico del impacto de estas variables sobre la eficiencia/ineficiencia técnica reside en el conocido modelo Estructura-Conducta-Resultados, desarrollado por la escuela de Harvard. De los resultados empíricos de este capítulo, podemos concluir que la contribución económica de las redes logísticas medida por el índice de desempeño logístico a la eficiencia técnica se estima en un 0,63% por cada 1%. Esto es, si incrementamos las redes logísticas en un 1% la eficiencia técnica en la producción aumenta en un 0,63%. Por ello, las redes logísticas se muestran como un componente importante de la eficiencia técnica de la producción mundial. Así, la eficiencia técnica media mundial se situó en 0,64 durante el lapso temporal considerado; si realizamos comparaciones por áreas geográficas, son los países asiáticos quienes lideran el ranking de eficiencia técnica dentro del proceso de crecimiento económico en el período 2007-2012 (0,67). En grado de eficiencia les siguen de cerca Norteamérica y Europa (0,66) ¿que presentan cifras de eficiencia técnica semejantes entre ellas-. Como dato a resaltar, considerando los PIGS europeos, hemos detectado la existencia de una brecha de eficiencia técnica con respecto a la media europea (0,57 frente a 0,66). Finalmente, tanto el nivel de terciarización como las inversiones en las redes logísticas medida por el índice de desempeño logístico tienen un impacto positivo y notablemente significativo en la generación de mayor eficiencia técnica para la producción de los países del mundo. Tal es así que son los dos factores que explican en mayor medida el comportamiento de la ineficiencia técnica. Particularmente, resulta recomendable fomentar la especialización de las economías en el sector servicios.