Complejidad e Innovación

Report
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
ri 
qi  wli
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

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