El progreso técnico y su impacto en el crecimiento: pruebas
| Autor | Dimitris Kyriakou |
| Cargo | IPTS |
| Páginas | 30-33 |
Asunto: La relación entre el progreso técnico por un lado y el crecimiento económico por otro, siempre ha sido motivo de atención, tanto en los círculos políticos como en los de investigación. A partir de la década de los 50, se han realizado importante trabajos analíticos y empíricos para conocer la naturaleza y la intensidad de esta relación.
Relevancia: Existe una clara evidencia de la fuerte relación existente entre el progreso técnico y el crecimiento aunque los cálculos varían mucho dependiendo de las hipótesis cambiantes de las que se parta; pero se debería ser cuidadoso a la hora de reivindicar fuertes correlaciones entre los indicadores brutos en sí mismos. Los estudios realizados todos estos años demuestran que conforme se afinan los indicadores, las conclusiones obtenidas con ellos son cada vez más precisas.
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El cambio en Ciencia y Tecnología (C+T) desafía nuestras creencias sobre lo que es posible, pero también pone a prueba nuestras visiones de lo que es deseable. Es suficiente recordar la convergencia de las tecnologías de la información y las telecomunicaciones, la omnipresencia de la informática, y los desarrollos recientes en biología molecular, la clonación de mamíferos (cuestión hasta hace poco de ciencia ficción) y el inesperadamente rápido mapeado y secuenciación del genoma humano.
El progreso técnico modula el ritmo y la dirección del cambio en nuestras sociedades
La Ciencia y la Tecnología (C+T), y aún más en general el progreso técnico, modula el ritmo e incluso la dirección del cambio en nuestras sociedades. Esta afirmación sintetiza los diversos modos por los cuales la C+T afecta a nuestras vidas. Comprender y reforzar el impacto de la C+T en el crecimiento económico, y de un modo cada vez más importante en el crecimiento sostenible, ha sido ya desde hace tiempo una aspiración de una política eficaz
En general, hay tres tipos de estudios basados en enfoques econométricos que tratan de medir el impacto de la tecnología
Respecto al impacto general de la tecnología sobre el crecimiento, hay, en líneas generales, tres tipos de estudios basados en modelos econométricos que tratan de captar el impacto de la tecnología (a la que, a menudo, se da el nombre de progreso técnico y, en primera aproximación, se asocia con el llamado "factor residual", es decir, la parte del crecimiento que no puede explicarse por el aumento de los factores de producción, como capital y trabajo). Estos tipos de estudios incluyen: la contabilidad del crecimiento, donde se examinan datos sobre capital, trabajo y producción en un período de tiempo prolongado y el residuo se identifica como progreso técnico; segundo, las funciones de metaproducción para las cuales se reúnen datos de muchos países y el progreso técnico se refleja en función de tendencias temporales; y tercero, estudios específicos por sectores industriales.
El método de la contabilidad del crecimiento contempla los datos a largo plazo del capital, el trabajo y la producción y adscribe el crecimiento residual, no explicado por otros factores, al progreso tecnológico
Un miembro del grupo de economistas del IPTS, Bob Solow, realizó un trabajo pionero sobre contabilidad del crecimiento, estudiando la velocidad del cambio técnico en EE.UU., que, de acuerdo con sus resultados, explicaba casi el 50% del crecimiento de este país en la primera mitad del siglo XX (Solow, 1957). Incluso para la investigación académica (un término mucho más limitado que el de cambio tecnológico) Edwin Mansfield se centró en siete industrias (tratamiento de la información, equipos eléctricos, productos químicos, instrumental científico, medicamentos, metales y petróleo) en el período 1975-85 y halló que la tasa de retorno a la sociedad (además de la que revierte a la propia industria) de los resultados de la investigación académica fue aproximadamente del 28% (Mansfield, 1991). Zvi Grilliches observó regresiones en los datos de la Clasificación Industrial Estándar (Standard Industrial Classification, SIC) de tres dígitos en distintos periodos de la posguerra, en relación con el impacto de los gastos en I+D (como porcentaje de las ventas) sobre el factor residual (también denominado factor de productividad total). Encontró que rondaba el 30% (Grilliches, 1994).
Las tres hipótesis principales empleadas en los trabajos estándar sobre contabilidad del crecimiento son: la existencia de retornos constantes a escala, la neutralidad del progreso técnico (independencia de éste respecto a los cambios en los factores de producción), y la maximización de beneficios con factor competitivo y mercados de producción (lo que implica una igualdad de las elasticidades de productos del capital y del trabajo con las respectivas participaciones de los factores). A la hora de interpretar los resultados, surgen serios problemas al relajar estos supuestos (por ejemplo, se debe el crecimiento al progreso técnico o a los retornos crecientes a escala, etc.). Otros resultados de estudios econométricos bien conocidos del factor residual, basados en las hipótesis anteriormente mencionadas, incluyen los de Kendrick (Kendrick, 1973) y Jorgenson, Gollop y Fraumenti (Jorgenson, et al. 1987) que atribuyen respectivamente el 56% y el 69% del crecimiento al cambio tecnológico.
Los métodos de contabilidad del crecimiento dan diferentes resultados dependiendo de si se tienen en cuenta las mejoras de calidad del trabajo o del capital
Las diferencias en estas cifras son atribuibles no sólo a diferencias en la medida de los outputs (producto nacional neto real, producto nacional bruto real, valor añadido agregado real, etc.) o simplemente a los diferentes periodos estudiados (en los que el progreso técnico puede haberse desplazado o puede haber afectado al crecimiento de diversos modos) sino también a que se tengan o no en cuenta las mejoras cualitativas del capital o el trabajo. En general, si se tienen en cuenta explícitamente, el factor residual se reduce. Sin embargo, en la medida en que el progreso técnico es responsable de la mejora en el capital (lo que parece obvio), y también en el trabajo, las mejoras cualitativas de los factores de producción pueden tomarse como representativas del impacto del progreso técnico.
La función de metaproducción reúne datos de diferentes países para explorar las variaciones entre ellos
Con el método de la función de metaproducción, en el que se reúnen datos de diferentes países, los estudios dan distintos resultados para diferentes conjuntos de países (Kim y Lau, 1994; Boskin y Lau, 1996). Mientras que en los países recientemente industrializados (NIC) de Asia Oriental, el factor residual no parece ser importante, sucede lo contrario en los países del G-5 o del G-7. Los resultados para los países del G-7 (para el periodo desde principios de la década de los 60 hasta 1990) sugieren que aún incluyendo explícitamente el capital humano como factor de producción junto con el trabajo y el capital, el progreso técnico supone el 50,1% del crecimiento de Canadá, el 54,4% de Francia, el 64,8% de Alemania Occidental (antes de 1990), el 69,7% de Italia, el 53,3% de Japón, el 46,7% del Reino Unido y el 50,7% de EE.UU. Es interesante destacar que, cuando el capital de I+D se incluye explícitamente como factor de producción, junto con el trabajo, el capital y el capital humano, el impacto del capital humano se reduce (sugiriendo una complementariedad entre el capital humano y el capital en I+D), pero el papel del progreso técnico, aunque reducido, no es asumido por el capital en I+D. A este último se atribuye el 10% del crecimiento en Canadá, el 11,6% en Francia, el 15,5% en Alemania Occidental (antes de 1990), el 15,8% en Italia, el 14,2% en Japón, el 8,3% en el Reino Unido, y el 9,9% en EE.UU. El progreso técnico por el contrario se considera aún como el responsable de gran parte del crecimiento (desde el 36,9% en EE.UU. hasta el 53% de Italia).
El impacto del capital humano se reduce cuando se incluye explícitamente el capital en I+D como factor de producción, junto con el trabajo, el capital y el capital humano, sugieriendo una complementariedad entre el capital humano y el capital en I+D
Esto ocurre porque el capital en I+D, en muchos sentidos, ni puede asimilarse al progreso técnico ni tampoco mide bien su impacto. En primer lugar, el factor residual incluye elementos tales como el aprendizaje en el trabajo, el desarrollo de software, las innovaciones organizativas, etc. En segundo lugar, no tiene en cuenta el retraso en el impacto de la I+D sobre la producción. En tercer lugar, no explica las pérdidas de eficiencia que resultan de los beneficios monopolísticos temporales que proporcionan los éxitos de la I+D, ni el impulso a la innovación agregada que puede generar la carrera por conseguir tales posiciones monopolísticas temporales.
La I+D es difícil de captar en las estadísticas puesto que mucha I+D es informal o se lleva a cabo en el sector público, en donde los sistemas de contabilidad se basan con frecuencia más en el input que en el output
La I+D y su impacto pueden incluso no aparecer en las estadísticas. No se tiene en cuenta buena parte de la I+D informal, ni tampoco el impacto de la I+D en casos tales como el del sector público, donde el output se mide por los costes del input y, por tanto, no aparecen los aumentos de productividad debidos a la I+D. La interacción y la fuerte complementariedad entre el capital humano en I+D y el capital tangible hacen muy probable que se infravalore el impacto de la I+D.
El ‘stock` de I+D se puede acumular en lugares y tiempos distintos de aquéllos en los que se utiliza y o bien queda rápidamente obsoleto o por el contrario, muestra su utilidad mucho después de que se haya desarrollado
Finalmente hay un aspecto de ‘stock` en la demora en el impacto de la investigación. El stock de I+D, a diferencia de los stocks de capital, puede permanecer oculto mucho tiempo, y de manera muy rentable, mientras se está depreciando. El algoritmo de asignación, extremadamente útil en investigación operativa (también conocido como algoritmo húngaro de Kuhn, o como prefería llamarlo el propio Kuhn, algoritmo de Egervary, por este matemático húngaro del siglo XIX) fue desarrollado por Kuhn basándose en un algoritmo desarrollado en el siglo XIX. Las ganacias de eficiencia que se han derivado de su aplicación desde la década de los 50 han compensado con creces lo que le costó a Kuhn aprender el húngaro para poder utilizar y mejorar este capital de investigación, existente durante mucho tiempo, aunque oscuro.
Aunque hay pruebas de que la relación entre el progreso técnico y el crecimiento es estrecha, se debería ser prudente al pretender que existen fuertes correlaciones entre los indicadores parciales brutos
Resumiendo, aunque las estimaciones varían ampliamente (como se podía esperar) con las hipótesis cambiantes, existen claras pruebas de la fuerte dependencia entre el progreso técnico y el crecimiento, pero se debería tener sumo cuidado al pretender que existen fuertes correlaciones entre los indicadores parciales brutos. Los estudios durante años han demostrado que al refinarse los indicadores, las conclusiones sobre ellos han de ser más sofisticadas, y se deben hacer distinciones cuidadosas y aplicar factores de corrección, de tal modo que la importancia del progreso técnico no se exagere ni se rebaje al ser simplemente identificada (y, de hecho limitada) con cualquier estadística que se halle disponible.
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Palabras clave
crecimiento, progreso técnico, I+D, capital humano
