PAUTAS SECTORIALES DEL CAPITAL TECNOLOGICO EN LOS PAISES DE LA UNION EUROPEA: 1975-1992* Sara Barcenilla Visús Carmen López Pueyo Jaime Sanaú Villarroya Universidad de Zaragoza 1.-INTRODUCCIÓN Este trabajo consiste en una aplicación de las recientes teorías del crecimiento a los sectores industriales de nueve países de la Unión Europea. Pretende poner de manifiesto la importancia y diversidad del impacto del capital tecnológico en la producción de las distintas ramas industriales, así como establecer comparaciones y pautas de comportamiento entre ellas. Los resultados confirman que, en la mayoría de los sectores manufactureros es preciso ampliar la función de producción tradicional e introducir el capital tecnológico, variable cuya contribución al crecimiento de la producción difiere en los sectores considerados. Entre las principales aportaciones de este trabajo, cabe señalar la aplicación de sección cruzada entre países europeos y la inclusión de España en el análisis comparado. 2.-CONSIDERACIONES TEÓRICAS Desde los escritos de Joseph A. Shumpeter en la primera mitad del siglo XX y estimulado por el hallazgo del residuo de Solow (1957), fue desarrollándose un interés creciente por la relación entre la capacidad de progreso técnico de una empresa, un sector o un país y su comportamiento económico a largo plazo. Tarea tan ingente ha sido abordada desde distintas aproximaciones, cada una de las cuales ha puesto el énfasis en facetas particulares de la mencionada relación. Desde el ámbito

* Investigación financiada por el Proyecto CICYT (SEC96-0524).

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microeconómico, los economistas de la organización industrial abordaron inicialmente el análisis de los efectos del tamaño de la empresa y la concentración del mercado sobre la innovación; posteriormente estudiaron la relación entre las distintas características de la empresa determinantes de su esfuerzo innovador y, más recientemente, se han ocupado de los factores que afectan a la variación intersectorial de la actividad innovadora y su comportamiento. Siguiendo a Cohen (1995), pueden considerarse tres tipos de factores: las condiciones de demanda, la oportunidad tecnológica y las condiciones de apropiabilidad. El interés por conocer cómo afectan las condiciones de la demanda a las diferencias intersectoriales en la actividad innovadora, se enmarca dentro del debate sobre la primacía del “tirón de demanda” versus “empujón de la tecnología” para entender el cambio técnico1. La primacía del “tirón de demanda”, que se remonta a Schmookler (1962, 1966), se argumenta considerando dos aspectos que influyen en las condiciones de demanda. En primer lugar, el tamaño de mercado en el que una innovación va a ser utilizada, ya que cuanto mayor sea aquél mayores beneficios se derivarán de la inversión requerida para aplicar una innovación. A igualdad de costes de innovación, cabe esperar más actividad innovadora cuanto mayores sean el tamaño y el crecimiento del mercado. En segundo lugar, ha de considerarse la elasticidad precio de la demanda, aunque en este caso los efectos son ambiguos. Si la innovación es de proceso las ganancias de reducir el coste de producción serán mayores cuanto más elástica sea la demanda; por el contrario, si la innovación es de producto las ganancias al mejorar la calidad pueden ser, bajo ciertas circunstancias, mayores cuanto más inelástica sea la demanda. No obstante, ha de recordarse que la aplicación empírica de estas ideas es compleja por las dificultades que surgen al

hacer

definiciones operativas de estos factores. En cuanto a la oportunidad tecnológica, entendida como el avance técnico llevado a cabo por unidad de esfuerzo en I+D, la mayoría de los autores resalta los problemas que entraña la aplicación de este concepto (más allá que a través de una clasificación sectorial) y la depuración de los resultados de la influencia de otros aspectos relacionados con la apropiabilidad de la innovación, los efectos de la

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demanda o las prácticas sectoriales. Como señala Jaffe (1988) dicha oportunidad, al depender de factores del lado de la oferta -como la dificultad intrínseca de la innovación y el estado general de conocimiento- difiere sectorialmente según el área tecnológica que le afecta. Por su parte, las condiciones de apropiabilidad se consideradan como una característica indispensable para incentivar la actividad innovadora. Aunque el sistema de patentes tenga por objeto preservar tal apropiabilidad, la evidencia nos muestra la diferente efectividad y, en definitiva, el distinto valor de las patentes por sectores2. Además se observa que el secreto y la ventaja de ser el primero y descender rápidamente por la curva de aprendizaje se consideran mecanismos más efectivos que las patentes, mientras que las inversiones complementarias en ventas, marketing y servicios al consumidor son un medio generalmente aceptado para incrementar la apropiabilidad de una innovación. A pesar del consenso existente acerca de las diferencias intersectoriales en las condiciones de apropiabilidad, no existe una conclusión clara sobre su relación con la mayor o menor actividad innovadora. La cuestión radica en que una mayor apropiabilidad implica menores externalidades, y un mayor incentivo al esfuerzo innovador, pero el output innovador puede, a su vez, descender. Tal y como señalan Cohen y Levinthal (1989), las externalidades generan un efecto desincentivador (al implicar menor apropiabilidad de la propia innovación) acompañado de un efecto incentivador para invertir en “capacidad de absorción” (de la innovación ajena), de suerte que el efecto total sobre la I+D sectorial resulta ambiguo. En definitiva, a pesar del amplio acuerdo sobre la importancia y capacidad explicativa de las condiciones de demanda, la oportunidad tecnológica y apropiabilidad sobre la actividad innovadora y sus diferencias intersectoriales, el conocimiento sobre cómo ejercen su influencia es muy limitado. El estudio de casos ha sido una fuente de inspiración, sin embargo, la mejora en la calidad de los datos publicados y la aplicación de métodos econométricos más rigurosos son tareas pendientes para avanzar en este ámbito.

1 Véase el excelente survey de Mowery y Rosenberg (1979). 2 En trabajos como los de Mansfield et al. (1981) y Levin et al. (1987) se señala el mayor valor y efectividad de las patentes en química e industrias petroleras, frente a un menor valor en alimentación y productos metálicos fabricados. En maquinaria

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Otra de las aproximaciones que ha abordado la importancia del progreso técnico ha sido de la teoría del crecimiento económico, desde un prisma macroeconómico. A lo largo de la última década se ha considerado necesario ampliar la función de producción tradicional, incorporando variables representativas del capital tecnológico, del capital humano o del capital público para explicar el crecimiento económico de los países3. Simultáneamente, la evidencia empírica ha mostrado pautas de convergencia a nivel agregado entre los países, (especialmente entre los más desarrollados), siendo éstas más acentuadas a través de indicadores de comportamiento económico (renta per capita) que a través de los indicadores tecnológicos. No obstante, esta convergencia en términos agregados se está logrando mediante una creciente especialización sectorial productiva y (más acentuadamente) tecnológica4. Los países muestran ventajas/desventajas en diversos campos tecnológicos sin ocupar necesariamente una posición jerárquica global, y las diferencias cada vez mayores en los perfiles tecnológicos tienen fuertes implicaciones sobre el debate de la convergencia y el cath-up. Estos trabajos que ponen de manifiesto la conveniencia de descender del nivel macroeconómico para enriquecer y completar las explicaciones de los resultados incentivan a continuar una investigación previa en la que se confirmaba la existencia de distintas funciones de producción ampliadas con capital tecnológico para distintos países de la UE5. Detrás de este comportamiento diferencial entre países se intuía la especialización sectorial por la que cada país había optado como principal factor explicativo. La idea subyacente era que las distintas pautas de especialización, unidas al diferente rendimiento y productividad media del capital tecnológico a nivel sectorial son los elementos que explican los disímiles comportamientos nacionales. Respecto a las estimaciones de la tasa de rendimiento sectorial, Mohnen (1992) recoge las tasas de rendimiento de distintos sectores en distintos países, encontrando las diferencias en los

industrial o el sector aeroespacial, donde la ingeniería inversa es difícil por la complejidad de los productos, las patentes son innecesarias en muchos casos. 3 Romer (1990) y Lucas (1988) son las referencias iniciales de estas ampliaciones. 4 Véanse los trabajos de Bernard y Jones (1996), Archibugi y Michie (1998), Wolff (1997) y Archibugi y Pianta (1998). 5 En López Pueyo y Sanaú (1999), se estima una función de producción para cada país de la UE, ampliada tanto con el capital tecnológico propio de cada país como con el mundial con objeto de captar el efecto de sus externalidades. Salvo en el caso de Dinamarca, obtuvieron mayor elasticidad del valor añadido respecto al capital tecnológico en los países pequeños, caracterizados por una posición tecnológica nacional relativamente alta, basada en una intensa especialización tecnológica.

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valores entre sectores mayores que entre países. En cuanto a la productividad media, un indicador indirecto es la inversa del esfuerzo tecnológico que, como se reconoce en la literatura, tiene pautas sectoriales bien diferenciadas6. Llegados a este punto y queriendo contribuir al mencionado debate, vamos a contrastar empíricamente la contribución del capital tecnológico al crecimiento de la producción de los diversos sectores manufactureros. Sus distintas contribuciones recogerán

las

diferencias

intersectoriales

-analizadas

por

la

aproximación

microeconómica- en las condiciones de demanda, apropiabilidad y oportunidad tecnológica, y sus efectos sobre el crecimiento. A su vez, ayudará a entender cómo la asignación de los recursos de I+D a uno u otro sector (la especialización tecnológica) explica el dispar crecimiento de las economías. Sin duda alguna, otros factores explicativos de índole nacional también son necesarios para completar el análisis, y así se constata en López y Sanaú (1999) 7. Para conseguir ese propósito, se han tomado datos de nueve países europeos con objeto de estimar funciones de producción ampliadas de distintas ramas industriales, considerando como variables explicativas los factores tradicionales y el capital tecnológico propio de cada sector y país. Siguiendo a Englander et al. (1988 a, b) se considera que estimar la misma función de producción con datos de un mismo sector en diferentes países industrializados implica un supuesto además menos restrictivo que estimar una misma función de producción para los diferentes sectores de un país. El resto del trabajo se organiza de la siguiente forma. En el apartado siguiente se realiza un análisis descriptivo que intenta mostrar los “hechos estilizados” sobre la variabilidad del esfuerzo tecnológico de los sectores manufactureros en los países de la UE desde 1975 hasta 1992. Posteriormente, se aplica la técnica econométrica de datos de panel para estimar las funciones de producción ampliadas con capital tecnológico 6 La propia clasificación de sectores intensivos en tecnología, de tecnología media y de tecnología baja es una consecuencia de este hecho. Asimismo -como señala Fagerberg (1996)- el esfuerzo tecnológico varía más entre sectores de un mismo país que si lo medimos dentro de un mismo sector en los distintos países industrializados. En este mismo sentido, Hatzichoronoglou (1997) señala que la estructura sectorial de los gastos en I+D en los países desarrollados es bastante homogénea. 7 También Crespo y Velázquez (1999) obtienen diferencias nacionales en la eficiencia de los gastos en I+D y señalan la importancia de los factores institucionales.

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de los distintos sectores manufactureros. Y, por último, se presentan los resultados obtenidos y las conclusiones que pueden extraerse de la investigación. 3.- ESFUERZO TECNOLÓGICO EN LOS PAÍSES DE LA UE: UN ANÁLISIS DESAGREGADO En este apartado se analiza el comportamiento del esfuerzo tecnológico y especialmente su patrón de convergencia/divergencia en el sector manufacturero durante el periodo 1975-1992. Como se ha adelantado, se adopta una perspectiva intrasectorial mediante el planteamiento de una función de producción para cada sector. Implícitamente, por tanto, se supone que los métodos de producción tienden a asemejarse entre países industrializados- y no entre sectores-; de ahí que la formulación de una función de producción común para todas las naciones y diferente para cada industria. Previamente, se analiza el comportamiento que las distintas naciones y sectores considerados muestran respecto a una variable representativa de dicha tendencia. Concretamente, se ha optado por analizar el comportamiento de la variable “esfuerzo tecnológico” definida como la ratio entre el gasto de I+D de un determinado sector/país y el VAB del mismo. Dado que el gasto en I+D es un vehículo hacia el cambio técnico, la convergencia (divergencia) en el esfuerzo tecnológico se interpreta como una proxy de la tendencia a unificar (diferenciar) los métodos de producción en el tiempo. En el gráfico 1 se representa, a escala logarítmica, el valor que dicha ratio adopta para el total de manufacturas en cada uno de los países considerados. Al comienzo del período considerado (1975-1992) pueden distinguirse tres grupos de países. En primer lugar, los líderes, Reino Unido, Suecia, Holanda, Francia y Alemania, con un valor del esfuerzo tecnológico que oscila entre el 5% de Reino Unido y el 3% de Alemania. En segundo lugar, figuran los seguidores, Finlandia, Dinamarca e Italia, con valores situados en torno al 1,6%. Finalmente, España queda alejada del resto de países con una ratio del 0,6% en 19788. Al final del período, las naciones consideradas presentan patrones de comportamiento más similares con un esfuerzo tecnológico que oscila entre el 2.9% de Italia y el 5.6% de Alemania. Las únicas excepciones son Suecia, con un elevadísimo esfuerzo tecnológico (14.4%), y España que, a pesar de reducir su distancia, todavía

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muestra un escaso 1,4%. A esta situación se llega en dos etapas diferenciada. De 1975 a 1981, fase en la que los países tienden a dispersar su esfuerzo tecnológico. Y, de 1982 a 1992, fase en la que se observa, por el contrario, una convergencia sostenida y continuada. Esta evidencia a favor de la sigma-convergencia se refleja en el gráfico 2 donde se representa la caída en la dispersión (desviación estándar) del logaritmo del esfuerzo tecnológico en los países considerados. La primera conclusión, por tanto, parece clara: en línea con otros resultados empíricos -véase Bravo y Quintanilla (1995)- los países europeos convergen en su esfuerzo tecnológico global. El comportamiento que en un nivel sectorial refleja la evolución del esfuerzo tecnológico es, sin embargo, bien distinto. En efecto, el cálculo de los valores que el cociente I+D/VAB adopta para cada uno de los sectores considerados en el conjunto de naciones europeas presenta un comportamiento mucho más disperso tanto al comienzo como al final del período, y mucho más errático a lo largo del mismo. Como puede observarse en el gráfico 3, en 1975 el valor del esfuerzo tecnológico fluctúa desde el 0,08% de Madera y productos de madera, incluido mobiliario hasta el 8,8% de Productos eléctricos. En 1992 ambos sectores siguen ocupando las posiciones extremas, esta vez con una banda de fluctuación desde el 0,2% hasta el 11,8%. La evolución observada a lo largo del período, tal y como queda reflejada en el gráfico 4, muestra etapas de intensa convergencia en el esfuerzo tecnológico intersectorial (1976-1979, 1981-1986, 1990-1992) seguidas de fases de intensa divergencia. Los resultados reflejan, por tanto, que los sectores productivos difieren sustancialmente en el nivel de esfuerzo tecnológico; además, no puede delimitarse un comportamiento tendencial definido hacia la convergencia o la divergencia. No existe tendencia a la homogeneidad o heterogeneidad entre los esfuerzos tecnológicos sectoriales de los países europeos, lo que puede ser indicativo de pautas de especialización tecnológica más o menos intensas dentro de un país y más o menos similares entre determinados países como señalan Archibugi y Pianta (1998). El análisis desagregado que figura en el gráfico 5 permite precisar qué comportamientos individuales se esconden detrás de la tendencia a converger entre países y de la heterogeneidad sectorial. Lógicamente es a principios de los ochenta cuando 8 Primer año para el que se dispone de información desagregada sectorialmente.

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comienzan a observarse tendencias más persistentes. Así, la convergencia es clara en Alimentos, bebidas y tabaco, Industria textil, de vestido y cuero, Máquinas de oficina y procesamiento de datos, instrumentos de precisión y de óptica, Equipos de transporte y Otras industrias manufactureras. También convergen, aunque de forma más tímida y errática (con períodos de divergencia más o menos intensa), Productos minerales no metálicos excepto petróleo y carbón, Productos metálicos, excepto maquinaria y equipos de transporte, Industrias metálicas básicas, Maquinaria agrícola e industrial, Productos eléctricos y Madera. Divergen con claridad tan sólo dos sectores, Papel y productos de papel, imprenta y publicaciones, y Productos químicos, del petróleo, del carbón, del caucho y del plástico9. En consecuencia, en los sectores en los que se observa un patrón de convergencia entre los nueve países de la UE puede justificarse la utilización de una función de producción sectorial común. Las dudas pueden plantearse cuando los sectores que divergen. Afortunadamente, en estas circunstancia, tanto a través del análisis previo como en la estimación econométrica, la divergencia recae en algún país concreto. En el caso del sector del Papel y productos de papel, imprenta y publicaciones, Suecia y Finlandia serán los únicos países para los que es significativa la variable de capital tecnológico, e Italia no aparece en la estimación al carecer de datos de capital físico para este sector; en Productos químicos, del petróleo, del carbón, del caucho y del plástico, España necesita una variable ficticia; en Productos eléctricos, Suecia es el país divergente mientras los demás ostentan una clara convergencia; y, por último, el sector Madera se incluye en las estimaciones junto al de Otras manufacturas, al no existir datos desagregados de capital físico. 4.- ESTIMACIÓN Y RESULTADOS Siguiendo el método de Solow, se parte de la siguiente especificación: Q

λt

ijt

=Ae

K

α ijt

β

γ

ijt

ijt

L R

ε

e

ijt

(1)

donde Q indica el volumen de valor añadido; i denota el sector productivo; j, el país; t, el período temporal, en este caso, el año; A es una constante; λ , el progreso técnico 9 Es patente la situación comparativamente peor de España, que coincide con el diagnóstico realizado por Martín (1999) a través del stock de capital tecnológico.

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autónomo; K, el capital físico; L, el trabajo; R, el capital tecnológico propio; ε , una perturbación aleatoria; y, α , β,

γ

las elasticidades de la producción con respecto al

capital físico, al trabajo, y al capital tecnológico propio (sectorial), con las que se mide la contribución relativa de cada uno de estos factores al valor añadido. La especificación Cobb-Douglas presenta, al menos, tres ventajas. Primera, al haber sido habitualmente utilizada en los modelos convencionales de crecimiento, facilita la comparación de los resultados con los de otras investigaciones. Segunda, no exige imponer restricciones sobre los rendimientos a escala, permitiendo que los rendimientos de los factores privados sean tanto crecientes a escala, como constantes o decrecientes10. Y tercera, al tomar logaritmos puede estimarse como una regresión lineal del tipo q

ijt

= a + λt + α k

ijt

+βl

ijt

+γr

ijt

+ε

ijt

(2)

donde las minúsculas denotan el logaritmo de las variables. El estudio se ha realizado para el período 1975-1992, con datos de nueve países (Alemania, Francia, Italia, Reino Unido, España, Holanda, Suecia, Finlandia y Dinamarca) y de hasta doce sectores industriales, si bien para algún país no se ha dispuesto datos tan desagregados. Dado que se pretende poner de manifiesto la importancia del capital tecnológico en la producción de los sectores industriales de estos países, establecer comparaciones y pautas de comportamiento entre ellos, se ha estimado un modelo similar para cada sector, aspecto que singulariza esta investigación con respecto a la mayor parte de las llevadas a cabo hasta la fecha. No se han introducido más variables teóricas con objeto de que las especificaciones escogidas sean comparables entre sí y posean un número de grados de libertad relativamente alto, incluso en el caso de ramas sectoriales para las que la información estadística es más reducida.

10 En ocasiones, algunos autores calculan la productividad total de los factores, imponiendo rendimientos constantes

a escala al aproximar α y β por la participación observada del capital y su diferencia a la unidad, respectivamente. De esta forma, se considera que ante la existencia de competencia perfecta y rendimientos constantes de escala, los factores se remuneran de acuerdo con su productividad marginal hasta agotar el producto.

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Se ha utilizado la técnica econométrica de datos de panel, trabajando de forma individualizada con cada sector y utilizando la dimensión temporal (años) y transversal (los nueve países considerados). Idealmente deberían estimarse regresiones distintas para cada sector y país, sin embargo las reducidas dimensiones transversal –en la práctica entre cuatro y nueve sectores- y temporal del panel –de seis a diecisiete años en los mejores casos- ha condicionado las estimaciones en un doble sentido. Por un lado, no se ha podido contrastar la estacionariedad de las variables, tal como se hace en otros trabajos, ya que los test de raíces unitarias no son fiables para muestras tan reducidas. Por otro, se ha impuesto la restricción de que los coeficientes de las variables explicativas sean comunes para los distintos países, supuesto habitualmente utilizado en la literatura empírica cuando se pretende obtener respuestas promedio. Para cada sector se han estimado tres modelos: el restringido, el de efectos fijos y el de efectos aleatorios. El modelo restringido se ha estimado ajustando todos los datos de un sector con una única regresión, suponiendo no sólo que el progreso técnico autónomo y las elasticidades del valor añadido bruto con respecto al trabajo, al capital físico, y al capital tecnológico propio son comunes en todos los países, sino también que éstos tienen una misma constante. El de efectos fijos, asumiendo que las elasticidades son comunes para todos los países, aunque la constante que –que puede estar correlacionada o no con las variables explicativas- varía para cada país. Para su estimación, hemos sustraído de cada variable las medias individuales y, ulteriormente, hemos estimado la regresión con los datos transformados. Calculados ambos modelos, hemos contrastado si los términos independientes pueden considerarse comunes a todos los sectores o no, mediante el conocido contraste de la F. Para la mayoría de los sectores, se concluye que existen diferencias en la constante y que, por tanto, el modelo de efectos fijos es preferido al restringido. Posteriormente, se ha estimado el modelo de efectos aleatorios, suponiendo 2

que las constantes siguen una distribución común con media α y varianza σα . Dado que las estimaciones con efectos aleatorios no son consistentes (tienen sesgo asintótico) si los términos individuales están correlacionados con las variables independientes, se ha calculado el estadístico del test de Hausman con objeto de escoger entre el modelo de efectos fijos y el de efectos aleatorios. Habitualmente, los valores del estadístico han 10

resultado muy pequeños, permitiendo mantener la hipótesis nula de ausencia de correlaciones, es decir, no rechazando la especificación de efectos aleatorios a un nivel de significatividad del 2,5 por cien. Finalmente, han de matizarse tres aspectos. Primero, todas las regresiones se han calculado con matrices de datos ortonormalizadas, tratando de asegurar los adecuados coeficientes y estimaciones de la varianza, bajo posible multicolinealidad. Segundo, dado que en las estimaciones iniciales se detectaron problemas de autocorrelación, las regresiones presentan este problema econométrico corregido. Y tercero, se han introducido algunas dummies de país o temporales en los sectores en los que se han detectado comportamientos atípicos o en los que la información transversal o temporal era incompleta. Los resultados de la estimación se recogen en el Cuadro 1, cuyo comentario comenzaremos refiriéndonos a los valores de la elasticidad del valor añadido bruto con respecto al capital tecnológico propio del sector. A tenor de estos valores podemos distinguir cuatro tipos de sectores. En los tres primeros, el coeficiente del capital tecnológico es significativo, pero en el cuarto, no. Dentro del primer bloque encontramos los sectores de Máquinas de oficina y procesamiento de datos, instrumentos de precisión y de óptica así como Productos químicos, del petróleo, del carbón, del caucho y de plástico. En ambos, la elasticidad del producto con respecto al capital tecnológico es 0, 23, la más alta de las estimadas. Son sectores clasificados habitualmente como intensivos en tecnología, en los que la investigación básica es muy destacada, y para los que la mayoría de los trabajos encuentran coeficientes muy elevados, tal como se ponde de manifiesto Griliches (1995). El segundo bloque de sectores lo constituyen Productos eléctricos (con una elasticidad de 0,18) Alimentos, bebidas y tabaco (0,16) Productos metálicos, excepto maquinaria y equipos de transporte (0,16) y Equipos de transporte (0,15). En este segundo grupo, encontramos dos industrias tradicionales y de intensidad tecnológica baja -Alimentos, bebidas y tabaco y Productos metálicos, excepto maquinaria y equipos de transporte- para las que cabe suponer que la elevada rentabilidad social del capital tecnológico puede estar relacionada con los avances tecnológicos de la biotecnología y conservación y de los

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nuevos materiales 11. El tercero de los bloques es menos homogéneo e incluye Papel y productos de papel, imprenta y publicaciones con una elasticidad de 0,11 y sólo significativa en los países escandinavos, Productos minerales no metálicos excepto productos del petróleo y del carbón con 0,09, y Maquinaria agrícola e industrial con 0,002 (y sólo significativa en el subperíodo 1984-1991). El sector Papel y productos de papel, imprenta y publicaciones puede estar reflejando la importancia de la tecnología en una actividad fuertemente ligada a los recursos naturales en los países que muestran una elevada especialización en el mismo. Algo similar puede ocurrir con Productos minerales no metálicos excepto productos del petróleo y del carbón, teniendo en cuenta además que en la estimación es significativa una dummy adicional para el capital tecnológico de España, Italia y Holanda (que toma un valor de 0,01). En cuanto al sector Maquinaria agrícola e industrial, y siguiendo a Patel y Pavitt (1995) consideramos que los gastos de I+D pueden estar infravalorando las actividades tecnológicas relacionadas con la producción como las que se llevan a cabo en este sector y que, por tanto, la medida de capital tecnológico adolece del mismo problema12. El cuarto bloque comprende Industria textil, de vestido y cuero, Industrias metálicas básicas, y Otras industrias manufactureras. La no significatividad del capital tecnológico puede indicar bien que la función de producción tradicional explica el producto del sector mejor que la función ampliada, o bien que el stock de capital tecnológico de estos sectores no es una buena proxy del conjunto de conocimientos técnicos que existen en estas tres actividades. En Industria textil, de vestido y cuero, sector integrado por una elevada proporción de pequeñas empresas, esta interpretación puede basarse en la infravaloración que los gastos en I+D hacen de las actividades tecnológicas de las pequeñas empresas, tal como señalan Patel y Pavitt (1995). En

11 Tal y como señala Sánchez (1999), son sectores intensivos en trabajo en los que la sensibilidad de sus empresas a la introducción de alta tecnología ( como estilo de trabajo independiente del tipo de sector) es elevada, dando lugar a importante incrementos de sus exportaciones y de su cuota de mercado. 12 Estos autores señalan que los gastos de I+D miden mejor las actividades tecnológicas relacionadas con la tecnología basada en ciencia (como la química o la eléctrica-electrónica) que las basadas en producción e información (mecánica y software). En concreto aducen que las actividades tecnológicas mecánicas relacionadas con la producción están infravaloradas porque el cambio técnico tiene lugar no sólo en los laboratorios de I+D sino también en los departamentos de ingeniería de producción y diseño, y porque se realizaan en empresas de todos los sectores. En este sentido, una gran parte de las tecnologías mecánicas se llevan a cabo en pequeñas empresas en las que las actividades de producción de tecnología no tienen separación funcional y, precisamente por ello, los gastos de I+D captan muy imperfectamente su desarrollo de tecnología.

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cuanto al sector Industrias metálicas básicas, hay que resaltar que estuvo sometido a una intensa reestructuración, y que la innovación se incorpora a través del capital físico; de hecho Englander et al. (1988 b) encuentran evidencia empírica de que este sector ha sido uno de los principales responsables de la disminución de la productividad de la I+D en la segunda mitad de los años setenta. Finalmente, ha de mencionarse que el comportamiento del sector de Otras industrias manufactureras puede deberse a la amalgama de subsectores que lo integran (madera y muebles, juguetes, joyería, artículos deportivos entre otros), en los que los países muestran una especialización muy dispar13. Por lo que respecta a las variables trabajo y capital físico privado, se ha observado que, en general, los coeficientes estimados son del signo esperado y las magnitudes de las elasticidades verosímiles, relativamente estables y de magnitud superior a la obtenida para el capital tecnológico. No puede decirse lo mismo de la variable que recoge el progreso técnico autónomo, ya que no suele resultar estadísticamente significativa. A través de los valores relativos de las elasticidades se comprueba que los sectores intensivos en capital físico son: Productos químicos, Metálicas básicas, Máquinas de oficina y procesamiento de datos, instrumentos de precisión y de óptica, y Productos eléctricos. Se han realizado también estimaciones de la función de producción tradicional que permiten concluir, por un lado, que en los tres primeros bloques de sectores el valor explicativo de las regresiones es mayor cuando se introduce el capital tecnológico propio que cuando se omite y, por otro, que cuando se excluye la variable que recoge el capital tecnológico, los valores de las elasticidades de los factores tradicionales aumentan (lo cual indica un sesgo por omisión de variables relevantes). En cuanto a los rendimientos de la función de producción, Alimentos, bebidas y tabaco; Industrias metálicas básicas; Máquinas de oficina y procesamiento de datos, instrumentos de precisión y de óptica; Productos metálicos, excepto maquinaria y equipos de transporte; Productos minerales no metálicos, excepto productos del

13 Todas las funciones de producción se estimaron con datos del último ciclo industrial completo (1982-1992) con objeto de analizar si se habían registrado alternaciones dignas de mención. Entre sus resultados cabe destacar que se mantiene la misma tónica que para el período 1975-1992, que se obtiene la misma ordenación de los sectores, y que se aprecia un incremento de la elasticidad respecto al capital tecnológico en Alimentos, bebidas y tabaco y un descenso en Productos eléctricos .

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petróleo y del carbón; Productos químicos, del petróleo, del carbón, del caucho y del plástico; Productos eléctricos; y Equipos de transporte, por este orden, los presentan crecientes en los tres factores productivos. En cambio, Otras industrias manufactureras; Maquinaria agrícola e industrial, y Papel, productos de papel, imprenta y publicaciones presentan rendimientos decrecientes. Se trata de un patrón que se mantiene en el subperíodo 1982-1992, con la salvedad del sector Otras industrias manufactureras que pasa a tener rendimientos crecientes en estos años. 4.- CONCLUSIONES La dificultad de definir operativamente las diferentes condiciones de demanda, oportunidad tecnológica y condiciones de apropiabilidad, que explican las variaciones intersectoriales de la actividad innovadora, ha llevado a considerar en este trabajo la existencia de diferentes elasticidades de la producción respecto al capital tecnológico propio en cada sector manufacturero. Estimando funciones de producción ampliadas para introducir la variable capital tecnológico hemos obtenido cuatro tipos de sectores. El primer grupo está integrado por los sectores Máquinas de oficina y procesamiento de datos, instrumentos de precisión y de óptica y Productos químicos, en los que la elasticidad del valor añadido con respecto al capital tecnológico alcanza un valor de 0,23. En el segundo grupo, dicha elasticidad va del 0,18 en Productos eléctricos, al 0,16 en Alimentos, bebidas y tabaco y 0,15 en Equipos de transporte. En el tercer grupo las elasticidades son menores y sólo significativas en algunos países o periodos como en Papel y productos de papel, imprenta y publicaciones (0,11 para los países escandinavos), Productos minerales no metálicos, excepto productos del petróleo y del carbón (0,09), y Maquinaria agrícola e industrial (0,002). En el cuarto grupo, integrado por Industria textil, de vestido y cuero, Otras industrias manufactureras, e Industrias metálicas básicas, el capital tecnológico no resulta estadísticamente significativo por lo que el valor añadido bruto puede explicarse con la función de producción tradicional. Estos resultados apoyan la necesidad de trabajar bajo una óptica de sección cruzada entre países industrializados, vía que complementa los estudios agregados e intersectoriales. Por otra parte, ha de subrayarse que se han obtenido unas pautas sectoriales alternativas a la clasificación tradicional basada en la oportunidad 14

tecnológica sectorial (nivel de esfuerzo tecnológico) que ponen además de relieve la importancia de la I+D para crear valor añadido no sólo en los sectores de más alto contenido tecnológico. En todo caso, consideramos que el capital tecnológico calculado a partir de los gastos de I+D es sólo una aproximación al conocimiento tecnológico de cada sector, cuya idoneidad depende del tipo de ciencia relacionada con las actividades tecnológicas de cada sector (química, eléctrica-electrónica, mecánica, software). Los resultados de algunos sectores están sin duda afectados por este hecho y avanzar en la mejora de la medición de este factor sigue siendo una tarea pendiente para progresar en el conocimiento de la variación intersectorial del comportamiento de la actividad innovadora y sus efectos. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS Archibugi, D. & Pianta, M. (1998): “Aggregate convergence and sectoral specialisation in innovation: evidence for industrial countries”, en Archibugi, D. & Michie, I. (eds.): op.cit.,págs.122-140. Archibugi, D. & Michie, I. (eds.) (1998): Trade, Growth and Technical Change, Cambridge: Cambridge University Press. Archibugi, D. & Michi, I. (1998): “Trade, growth and technical change: what are the issues”, en Archibugi, D. & Michie, I. (eds.): op.cit, págs 1-14. Bernard, A.B. y Jones, C.I. (1996): “Comparing Apples to Oranges: Productivity Convegence and Measurement Across Industries and Countries”, The American Economic Review , 86(5), 1216-1238. Bravo, A. y Quintanilla, M. A. (1995): “Convergencia en el esfuerzo de I+D”, Papeles de Economía Española, 63, 317-323. Cohen, W. (1995): “Empirical Studies of Innovative Activity” en Stoneman, P. (Ed.): ob.cit. Cohen, W. y Levinthal, D.A. (1989): “Innovation and learning : The two faces of R&D-implications for the anlysis of R&D investment”, Economic Journal 99, 569596. 15

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16

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(1997

c):

Bilateral

Trade

Database,

Statistics

Directorate

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17

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I.-

MEDICION

DE

LAS

VARIABLES

Y

FUENTES

ESTADISTICAS UTILIZADAS El estudio se ha realizado para el período 1975-1992, con datos de nueve países (Alemania, Francia, Italia,

Reino Unido, España, Holanda, Suecia, Finlandia y

Dinamarca) y de hasta doce sectores industriales, si bien para algún país no se ha dispuesto datos tan desagregados. Con objeto de homogeneizar la información de los distintos países, se ha trabajado con los siguientes sectores: Alimentos, bebidas y tabaco (FOOD); Industria textil, de vestido y cuero; (TEX); Papel y productos de papel, imprenta y publicaciones (PAP); Productos químicos, del petróleo, del carbón, del caucho y de plástico (CHE); Productos minerales no metálicos excepto productos del petróleo y del carbón (MNM); Industrias metálicas básicas (BMI); Productos metálicos, excepto maquinaria y equipos de transporte (BMA); Maquinaria agrícola e industrial (MAI); Máquinas de oficina y procesamiento de datos, instrumentos de precisión y de óptica (MIO); Productos eléctricos (MEL); Equipos de transporte (MTR); y Otras industrias 18

manufactureras (MOT). No se han alcanzado resultados económicamente explicables para los casos de los sectores Madera y productos de madera, incluido mobiliario (WOD) y, de Productos metálicos, maquinaria y equipos de transporte (MEQ) que en las estadísticas de algunos países engloba a BMA, MAI, MIO, MEL y MTR. La variable valor añadido a precios de mercado (GDPD), el stock de capital físico privado (CAP) y el empleo total (ET) proceden de la International Sectoral Data Base (ISDB) (OECD Statistics Directorate (STD/NAD), 1997)14. Las únicas excepciones han sido Reino Unido, cuyos datos de empleo se han completado en los últimos años con la base STAN (98), y España, país que no aparece en las mencionadas base de datos, y en el que los datos de valor añadido y de personas ocupadas han sido tomados de la Encuesta Industrial que elabora el Instituto Nacional de Estadística (INE), y los del capital físico privado, de la Fundación BBV (1999). El stock de capital tecnológico propio de cada sector (SID) se ha construido por el método de inventario permanente a partir de los gastos intramuros en investigación y desarrollo ejecutados por las empresas del sector y país que aparecen en la base de datos Analitical Business Enterprise Expenditure on R&D (ANBERD) (OECD, DSTI (ANBERD database,1997), siguiendo el procedimiento propuesto por Griliches (1979) y utilizado por buena parte de la literatura empírica revisada, introduciendo retardos en la variable que reducen el posible sesgo de simultaneidad entre el valor añadido bruto y el stock de capital tecnológico. Para deflactar estos gastos se ha utilizado el deflactor del PIB de cada país base 1990 y se han expresado en dólares aplicando la PPA calculada por la OECD. La tasa de depreciación considerada ha sido del 15%, ya que como muestra la mayoría de las investigaciones, los resultados muestran escasa sensibilidad a la tasa elegida. De esta forma, se ha supuesto que el stock de capital tecnológico es una buena proxy del conjunto de conocimientos técnicos que existen en una economía.

14 Al igual que la mayor parte de la literatura revisada, se ha optado por explicar el valor añadido bruto y no el valor de la producción para evitar los problemas econométricos que implica la introducción de los inputs intermedios en la función.

19