La difusión tecnológica en Andalucía. Una explotación de las tablas input-output (1975-1990)

1 XXIX REUNIÓN DE ESTUDIOS REGIONALES Competitividad regional en la UE ampliada Santander 27 y 28 de noviembre de 2003 LA DIFUSIÓN TECNOLÓGICA EN ANDALUCÍA. UNA EXPLOTACIÓN DE LAS TABLAS INPUT-OUTPUT (1975–1990). Antonio García Sánchez. Universidad de Sevilla. CentrA [email protected] Ignacio Pomares Hernández. Universidad de Huelva. CentrA [email protected] Luis Palma Martos. Universidad de Sevilla. CentrA [email protected] El objeto del presente trabajo consiste en reflejar el nivel que alcanza la difusión de la tecnología en la industria andaluza y dar respuesta al retraso que padece. Bajo la base de las tablas input-output señalamos el comportamiento que sigue la industria en el ámbito tecnológico, diferenciando su conducta del resto de la economía, dedicando especial atención a determinados sectores clave. Los datos indican que los sectores más activos tecnológicamente “a priori” también lo son en Andalucía. Sin embargo, los esfuerzos para incorporar o difundir tecnologías de baja, media o alta intensidad presentan unas diferencias que ayudan a comprender el retraso al que hemos hecho mención. Palabras clave: Difusión tecnológica, Industria, Innovación. The aim of this essay consists of reflecting the level that reaches the diffusion of technology in the Andalusian industry and giving response to the delay that it suffers. Under the base of the input-output tables we indicate the behaviour that the industry in the technological area follows, differentiating its behaviour from the rest of the economy. The information indicates that the most active sectors technologically "a priori" also are in Andalusia. Nevertheless, the efforts to incorporate or to spread technologies of low, half or high intensity present a few differences that help to understand the delay which we have mentioned. Key words: technological diffusion, industry, innovation. 1. INTRODUCCIÓN. Las empresas tienen dos formas fundamentales de incorporar tecnología, ya sea generándola internamente, o bien adquiriendo aquellas innovaciones que han sido 2 generadas por otros agentes, mediante la imitación, la compra de licencias, la cooperación o los flujos de bienes intermedios. Esta segunda vía la conocemos como difusión de tecnología en contraposición a la primera, que conocemos como generación propia de tecnología. Es a través del proceso de difusión de la tecnología al conjunto del sistema productivo y de sus usuarios o consumidores potenciales como se genera el verdadero impacto sobre el crecimiento y desarrollo económico de las innovaciones. En ausencia de este proceso de difusión, dicho impacto es muy reducido y, en ocasiones, puede ser residual si la difusión fracasa (Rosenberg, 1972, p. 3, Karsenas y Stoneman, 1995, p. 265). En este trabajo pretendemos aproximarnos a la medición de la difusión de la tecnología en la industria andaluza a través de los inputs intermedios y compararla con la experimentada en el conjunto de la industria española. Para ello vamos a realizar una explotación de las tablas input–output de la economía española (TIOE) obtenidas a partir de la Contabilidad Nacional del INE (las de 1975 publicadas por la CECA) y de la economía andaluza (TIOAN), publicadas por el IEA y anteriormente por el Banco de Bilbao y las universidades andaluzas para 1975 y 1980. En el siguiente apartado planteamos una revisión teórica de los distintos modelos empleados para explicar la difusión de tecnologías concretas, para, a continuación, presentar de forma detallada la metodología empleada en el trabajo. En un cuarto apartado presentamos los resultados obtenidos para la industria andaluza, para acabar exponiendo las principales conclusiones de dichos resultados. 2. REVISIÓN TEÓRICA A LOS MODELOS DE DIFUSIÓN TECNOLÓGICA. La difusión es un proceso extremadamente complejo, que depende de las decisiones de adopción por parte de las empresas. No consiste en una simple copia y adopción. Requiere, por el contrario, un conjunto de múltiples modificaciones, adaptaciones y complementariedades de diversa índole, así como una suficiente capacidad de adopción o absorción, que son los factores de los que va a depender la rapidez e intensidad del proceso de difusión1. Desde una perspectiva de Economía Regional, estaríamos ante el supuesto de movilidad imperfecta de la tecnología y el conocimiento, lo que puede ser un elemento generador de desequilibrios permanentes entre las regiones en vez de crear un proceso de convergencia tal y como se prevé en la Teoría Neoclásica, que considera a la difusión perfecta e inmediata. La adopción inmediata de una nueva tecnología no siempre es rentable debido a la existencia de “costes hundidos” asociados a la tecnología antigua, que no siempre es capaz de compensar la nueva. Por otro lado, los estudios empíricos muestran que los no 3 adoptantes experimentan reducciones en sus beneficios cuando otros sí que adoptan la nueva tecnología, mientras que los adoptantes obtienen mayores beneficios en una cuantía que depende de las características de la industria, el número de adoptantes y los costes de adquisición de la nueva tecnología2. La tecnología no sólo se manifiesta en determinados bienes físicamente perceptibles; es también todo un conjunto de conocimientos e información de muy diversa índole, que se traducen tanto en capital físico como en capital humano. De forma general, podemos entender cada vez más a la tecnología como un conocimiento3, tanto explícito como tácito, que tiene alguna utilidad para el proceso productivo. Este conocimiento es susceptible de ser transmitido por quienes lo poseen, voluntaria e involuntariamente, hacia y desde el exterior, hacia y desde el interior, y se transforma así en información o conocimiento codificado. No obstante, toda esta información no es directamente utilizable en el proceso productivo. Para ello se requiere que sea procesada por el usuario y pase a ser así nuevo conocimiento útil (en parte explícito, pero también tácito) y a formar parte del acervo de conocimientos útiles, recomenzando así el círculo de difusión. En este proceso juegan un papel crucial las redes de información y la estructuración e interconexión de los sistemas productivos, especialmente en contextos en los que predominan las empresas de dimensión pequeña y mediana. Los diferentes modelos teóricos que se han construido (y posteriormente estimados mediante análisis econométricos) para explicar el ritmo de difusión de la tecnología pretenden dar respuesta a las diferentes preferencias temporales en cuanto a la fecha de adopción que tienen los adoptantes potenciales de una innovación. El primer grupo de modelos, llamados epidemiológicos, consideran que estas diferencias se deben exclusivamente al diferente grado y ritmo de acceso a la información. Sin embargo, desarrollos posteriores hacen hincapié en otras diferencias (como las características propias de cada empresa, número de adoptantes previos o en la escala ordinal en el proceso de adopción) para explicar por qué en cualquier momento del tiempo sólo algunos de los adoptantes potenciales están en disposición de utilizar efectivamente la innovación tecnológica. Son los que conocemos como modelos de efectos. Los modelos epidemiológicos reciben su nombre por la analogía que presentan con la explicación médica de los procesos de difusión de las epidemias4. Inicialmente consideraban que los adoptantes potenciales incorporaban la nueva tecnología inmediatamente una vez tenían conocimiento de ella y, aunque posteriormente este enfoque se ha ido depurando, el 4 núcleo se ha mantenido constante: el aspecto fundamental en el proceso de difusión lo constituyen el conocimiento y la divulgación de la información a través del conjunto de relaciones e intercambios existentes entre empresas. En este enfoque, las diferencias temporales en la adopción entre unas empresas y otras se deben a diferencias en el acceso a la información relevante sobre las innovaciones o al conocimiento de la innovación misma. Este enfoque ha sido muy utilizado para estudios empíricos5. Sin embargo, estos modelos (también llamados logit por el modelo utilizado para su estimación empírica) no son capaces de explicar por qué la información se difunde mucho más rápidamente de lo que lo hace la adopción efectiva de las innovaciones. Esto indica que la decisión empresarial de adoptar de forma temprana o tardía las innovaciones depende, por lo general, de muchas otras razones más profundas que la simple disponibilidad de información: la incertidumbre asociada a la nueva tecnología, el riesgo que supone su adopción, la actitud ante el riesgo de las empresas y las diferentes capacidades de las empresas para aprender y para acceder a la información relevante. Es decir, los adoptantes potenciales no necesitan simplemente tener acceso a la información, sino que requieren algún tipo de persuasión o demostración de los beneficios asociados a dicha innovación. En cuanto consideramos la difusión como un proceso de persuasión en vez de una simple transmisión de información, la analogía con las epidemias se desvanece (Geroski, 1999). Se hace por tanto necesario recurrir a modelos que permitan tomar en consideración aspectos como el riesgo, la incertidumbre y demás aspectos que pueden diferir de unas empresas a otras que, como acabamos de señalar, condicionan la decisión de adopción de una nueva tecnología por parte de una empresa. Con este objetivo se construyeron modelos que pretendían relacionar la probabilidad de que una empresa adoptase una determinada innovación con sus propias características, entre las que destaca el tamaño en los trabajos empíricos. Estos modelos, conocidos como modelos probit (por el método de estimación empleado), parten de la asunción de que cada adoptante potencial tiene su propia valoración sobre la rentabilidad neta asociada a la adopción de la nueva tecnología, dadas sus características. Este es el factor que determina su incentivo individual para adoptarla en un determinado momento del tiempo, antes que unas empresas y más tardíamente que otras. La empresa adopta la innovación sólo si la rentabilidad esperada supera un nivel crítico, asociado a todos los costes de adopción. El proceso de difusión tiene lugar a medida que el nivel crítico va cambiando en el tiempo, como resultado de la evolución en el mercado de la rentabilidad y los costes de adopción. 5 Una característica común tanto a los modelos logit como a los probit es que el factor determinante del proceso de difusión sufre variaciones que vienen determinadas exógenamente al modelo por la evolución del mercado en el que ésta se intercambia. Además, en ambos casos se minimiza el papel jugado en la decisión de adopción de la innovación por el proceso de aprendizaje racional que tiene lugar en el seno de las empresas. Como principal alternativa, Stoneman (1981) propuso un modelo de aprendizaje bayesiano, más acorde con los principios y supuestos que sobre el comportamiento individual se hacen habitualmente desde la Teoría Económica. La principal diferencia es que en el modelo bayesiano el aprendizaje no es por contagio, sino deliberadamente buscado. La empresa es consciente de que desconoce la rentabilidad asociada a la adopción pero forma sus propias expectativas o anticipaciones sobre el valor medio y la variabilidad de dicha rentabilidad, que comparados con los correspondientes a la tecnología antigua, que sí conoce, le ayudan a determinar el nivel deseado de uso de la nueva tecnología. Este nivel deseado depende de las expectativas sobre la rentabilidad, del riesgo (expectativas sobre la varianza de la rentabilidad) y de todos los costes asociados a la adopción de la innovación. 3. MEDICIÓN DE LA DIFUSIÓN TECNOLÓGICA A TRAVÉS DE LAS TABLAS INPUTOUTPUT. Los tres modelos anteriormente expuestos resultan útiles para estudiar los procesos y ritmos de difusión de tecnologías concretas. Nuestro objetivo sin embargo es más general. Pretendemos aproximarnos al análisis de cuáles han sido los mecanismos por los que se han difundido al conjunto de la economía las distintas tecnologías a través de los inputs intermedios incorporados en el proceso productivo. Este enfoque, evidentemente agregado, resulta útil en regiones como Andalucía, en las que el predominio de empresas de reducido tamaño hace que la innovación, por incorporación indirecta de tecnología, a través de los inputs intermedios sea el principal mecanismo de innovación y cambio tecnológico. Esto supone considerar a los inputs y a la tecnología como dos elementos fundamentales del proceso productivo, siendo la obtención de productos finales su objetivo último. La importancia del análisis de los inputs intermedios se deriva del hecho de que el cambio tecnológico no sólo se manifiesta a través de los resultados netos de la actividad productiva (outputs finales de bienes y servicios), sino también por medio de los cambios en la estructura y cuantía en que son utilizados los inputs intermedios para obtener dichos productos finales (Fanjul et al., 1975). 6 El análisis Input–Output, a pesar de las limitaciones derivadas de la disponibilidad de datos, puede suministrarnos una primera noción de los aspectos tecnológicos del sistema productivo a partir de los coeficientes técnicos de los inputs intermedios y del valor añadido de los inputs primarios, de forma que los cambios en el tiempo de estos coeficientes nos proporcionan evidencia de cambios en las funciones de producción y por tanto cambios tecnológicos, entre otros determinantes (Vaccara, 1970, Afrasiabi y Casler, 1991, Fontela y Pulido, 1991). La difusión se entiende como la generalización de un determinado bien en el que se materializa la innovación, o como la generalización del uso de la maquinaria que incorpora la innovación. En la medida que una empresa utilice en su proceso productivo inputs o bienes intermedios de los productos de otra, que han sido obtenidos y/o producidos gracias a una innovación, esta empresa estará difundiendo, indirectamente, la innovación más allá del sector en que tiene lugar. Se llega así a la difusión, directa e indirecta, al conjunto de la economía. Directa, como resultado de un cambio en la composición de los de inputs intermedios de cada sector para obtener su producto final con la nueva técnica, lo que en última instancia acabará modificando las cantidades de inputs primarios incorporadas por unidad de producto o demanda final. E indirecta, como resultado de la incorporación de los efectos directos existentes en los sectores suministradores de inputs intermedios. La difusión tecnológica al conjunto de la economía se consigue, por tanto, midiendo la incorporación de los inputs procedentes, no de todos los sectores sino, de los sectores potencialmete innovadores (SPI)6, para con ello solucionar el problema de la determinación del nivel de proveedores a considerar en la contabilización de inputs de contenido tecnológico (Palda, 1986, pp 195-196). Y el cálculo del nivel tecnológico de cada sector y del conjunto de la economía lo obtenemos mediante los índices de contenido tecnológico (ICT), que definimos para el sector j y en el año t como: ∑ ∑ = iij,t kkj,t tj ICT a aSPI , donde SPI , atkj representa el input del sector j procedente de cada uno de los k SPI (coeficientes de la matriz de consumos intermedios entre el sector j y cada uno de los K SPI) y tij, a es el coeficiente de la mencionada matriz entre los sectores j e i. (TABLA 1) En la Tabla 1 expresamos la clasificación de los SPI, diferenciados por su intensidad tecnológica, puesto que no todos realizan el mismo esfuerzo investigador. La definición de 7 tres niveles distintos de intensidad tecnológica dentro de los SPI nos lleva a calcular tres tipos de ICT, uno global, otro medio–alto y otro alto según incluyamos, respectivamente, todos los SPI, sólo los de media y alta o sólo los de alta intensidad tecnológica7. Nuestra aproximación a la difusión incluye tres vías de difusión. La generalización de la producción de la innovación, la generalización del uso de bienes de capital que incorporan la innovación y la generalización del uso de los productos que requieren como bienes intermedios en su proceso productivo cualquiera de los anteriores. Hay por tanto dos ideas subyacentes. Que el consumo de I+D+I tiene tanto un componente directo, como otro indirecto a través de la I+D+I realizada por las empresas suministradoras de inputs intermedios. Y que las relaciones fluidas y frecuentes a través de los flujos de bienes intermedios requieren tecnologías afines entre proveedores y suministradores, lo que puede constituir un incentivo a la innovación. TABLA 1. SECTORES POTENCIALMENTE INNOVADORES SEGÚN CLASIFICACIÓN R56 SECTORES R56 INTENSIDAD TECNOLÓGICA 4 MINAS Y CANTERAS 6 ENERGÍA ELÉCTRICA 7 PRODUCCIÓN Y DISTRIBUCIÓN GAS 8 CAPTACIÓN Y DISTRIBUCIÓN AGUA 9 PRODUCCIÓN Y PRIMERA TRANSFORMACIÓN DE METALES MEDIA 10 TIERRAS, PIEDRA Y PRODUCTOS CERÁMICOS. 14 QUÍMICA BÁSICA MEDIA 15 FERTILIZANTES Y FITOSANITARIOS MEDIA 16 OTROS PRODUCTOS QUÍMICOS MEDIA 17 FABRICACIÓN DE PRODUCTOS METÁLICOS 18 MAQUINARIA Y EQUIPO MECÁNICO MEDIA 19 MAQUINARIA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA ALTA 20 AUTOMÓVILES Y SUS PIEZAS MEDIA 21 CONSTRUCCIÓN Y REPARACIÓN NAVAL 22 OTROS MATERIALES DE TRANSPORTE MEDIA 42 CAUCHO Y PLÁSTICO MEDIA 43 OTRAS MANUFACTURAS MEDIA 44 EDIFICACIÓN Y ACTIVIDADES ANEXAS 45 OBRAS PÚBLICAS 49 TRANSPORTE 50 COMUNICACIONES ALTA 51 INSTITUCIONES FINANCIERAS 52 SEGUROS FUENTE: García (2002) Para el cálculo de los requerimientos de inputs intermedios hemos utilizado el modelo desarrollado por Fanjul et al. (1975) y por Segura y Restoy (1986) para la economía española y por García, Palma y Martín (1994) Palma, García y Rodríguez (1997) y García (2002) para la economía andaluza. Dicho análisis nos permite determinar el volumen de 8 inputs intermedios requeridos de los distintos sectores productivos para abastecer el conjunto de la demanda final, que estimamos a partir de la siguiente ecuación: tttt - tt MZMZAI Q +−−−= ) ˆ ·()( 1 donde, para el año t, Qt es la matriz de requerimientos de bienes intermedios, (I – At)-1 es la matriz inversa de Leontief, t Z ˆ es la transformación en matriz diagonal del vector de demanda final y Mt es la matriz de importaciones intermedias de la economía. Los cambios en los requerimientos de inputs intermedios (flujos interindustriales agregados de input intermedios), reflejados por la diferencia Qt2 – Qt1 pueden deberse a dos causas fundamentales: cambios en la estructura (composición) y/o el volumen de la demanda final a satisfacer por la economía, o bien a cambios en la estructura productiva, como reflejo de los cambios en la tecnología de producción, que quedan recogidos en la tabla de flujos intersectoriales y por tanto, en la matriz de coeficientes técnicos. El primer efecto hace referencia al hecho de que si cambian las cantidades que se demandan para uso final de los bienes producidos por cada sector, pero no lo hacen de forma proporcional para todos los sectores, esto hará que cambien los requerimientos de inputs intermedios, incluso en ausencia de cambio técnico. El segundo de los efectos, destaca que cualquier cambio en la estructura productiva (materializado en cambios en la matriz inversa de Leontieff) motivará cambios en los requerimientos de inputs intermedios, aún cuando se mantuviese constante la demanda final. Como por lo general es de esperar que los cambios detectados a lo largo del tiempo se deban a ambas causas, debemos desarrollar un modelo que nos permita distinguir qué parte de un cambio completo en los requerimientos de inputs intermedios se debe a cada causa, puesto que sólo los debidos a cambios en la estructura de la industria constituyen cambio o progreso técnico en sentido estricto. El mecanismo que vamos a utilizar consiste en calcular los requerimientos de inputs intermedios para cada momento del tiempo, dejando que varíen las matrices inversas de Leontieff (lo que permite que cambie la técnica del sistema productivo, reflejada en la matriz de coeficientes técnicos), pero manteniendo constante el vector de demanda final del último período8: 2222 1 12,1 ˆ ) ˆ ·()( ttttttt MZMZAI Q +−−−= − La variación de los requerimientos de inputs intermedios puede entonces descomponerse de la forma siguiente: )QQ(),QQ(QQ 12,121212 tttttttt −+−=− , donde la 9 diferencia 2,1 ttt QQ −se debe a cambios en la tecnología, mientras que la variación 12,1 ttt QQ − refleja los efectos de los cambios en la demanda final (estructura y volumen). Con el paso del tiempo y el aumento en el volumen de la demanda final, es de esperar un mayor requerimiento de bienes intermedios, si bien los cambios en la estructura de dicha demanda final harán que el incremento global no se reparta uniformemente entre los diferentes sectores productivos. Sin embargo, los cambios en la estructura tecnológica del sistema productivo (reflejados en la matriz de coeficientes técnicos, A, y por tanto en ( 1 )− −AI , la inversa de Leontief) pueden generar tanto un aumento como una reducción en los requerimientos de bienes intermedios. Un aumento en los requerimientos por motivos técnicos mejora la cohesión e interconexión del sistema productivo en su conjunto y facilita así la difusión generalizada de las innovaciones producidas en cualquier sector; una disminución generaría justo los efectos contrarios. 4. RESULTADOS EN LA INDUSTRIA ANDALUZA. Comenzamos con el análisis de los flujos de bienes intermedios a partir de los ICT, a la vista de los datos de la Tabla 2. En ella comprobamos cómo los sectores industriales presentan un menor ICT global que el conjunto de la economía, aunque con un mayor componente exterior. En cuanto se refiere al ICT medio–alto, en este caso el nivel es mayor en los sectores industriales, de nuevo con un mayor componente exterior. Por último, en cuanto se refiere al ICT alto, nos encontramos con niveles inferiores en los sectores industriales, especialmente a partir de 1990. (TABLA 2) TABLA 2. EVOLUCIÓN DE LOS ICT EN LA ECONOMÍA ANDALUZA (1975–1995). 1975 1980 1990 1995 INDICE DE CONTENIDO TECNOLOGICO (%) TOT IND TOT IND TOT IND TOT IND * GLOBAL: TOTAL 45,27 42,90 52,66 53,76 51,20 49,70 55,90 53,52 REGIONAL 26,46 18,19 25,15 18,13 31,01 21,50 32,83 29,60 * MEDIO-ALTO: TOTAL 18,42 18,83 15,43 13,71 16,97 18,77 21,29 23,71 REGIONAL 7,55 5,94 6,30 5,62 5,60 5,93 8,16 8,04 * ALTO: TOTAL ND ND 1,80 1,42 3,34 2,69 5,03 3,20 REGIONAL ND ND 1,00 0,46 1,80 1,20 2,65 1,20 Fuente: Elaboración propia a partir de las TIOAN 1975, TIOAN, 1980, TIOAN 1990 y TIOAN 1995. Parece por tanto que los sectores industriales tienen una mayor conexión con las tecnologías existentes en el exterior, a través de los inputs intermedios, en especial de 16 tecnológica, siendo también importante en la industria, lo es menos que en el conjunto de la economía, donde superan claramente la mitad de los requerimientos de inputs intermedios. 5. CONCLUSIONES. Entre 1975 y 1990 hemos encontrado un proceso de desvertebración del sistema productivo como resultado de los cambios en la estructura tecnológica. Esto ha minado extraordinariamente la ya de por sí escasa capacidad de la industria andaluza para atraer empresas tecnológicamente avanzadas, al ofrecer un sistema productivo cuya estructura se alejaba cada vez más de la que dichas empresas necesitan: un tejido productivo estructurado, capaz de suministrarles inputs intermedios en cantidad y calidad suficientes. Sin embargo, entre 1990 y 1995 se invierte la tendencia y encontramos un incremento moderado de los requerimientos de inputs intermedios. Esto significa una mejora relativa de la vertebración del sistema productivo, que incrementa la capacidad del sistema productivo andaluz para atraer algunas empresas tecnológicamente más avanzadas. Pero esta mejoría es claramente insuficiente. Por un lado, como lo demuestra que la variación porcentual positiva entre 1990 y 1995 (ligeramente por debajo del 25%) es claramente inferior a la evolución negativa acumulada de casi el 115% entre 1975 y 1980 y el 35% entre 1980 y 1990. Pero por otro, porque como ya hemos señalado, una gran proporción de las empresas andaluzas no tienen previsto incorporar las tecnologías más avanzadas de la producción por no considerarlas aplicables a sus necesidades. Por mucho que se incrementen los requerimientos de inputs intermedios totales, estas empresas difícilmente serán capaces de producir los bienes intermedios de calidad y contenido tecnológico que precisan las empresas de alta tecnología. Por otro lado, la debilidad encontrada es debida a diferencias en la estructura del sistema productivo andaluz, no a un comportamiento sectorial más negativo del que ha habido en el conjunto de España. Esto plantea la necesidad de coordinar las políticas de innovación con las de formación para, por un lado incrementar el capital humano en la industria andaluza y por otro favorecer la cultura de la innovación entre los empresarios. Pero también se requiere coordinarlas con las políticas industriales para favorecer la estructuración del tejido productivo en su conjunto y, en especial, en aquellos sectores en los que se quiera atraer empresas innovadoras de fuera de Andalucía. En ausencia de dicha estructuración, los potenciales efectos beneficiosos de iniciativas como los “tecnoparques” corren el riesgo de quedar en simples fuegos de artificio. 17 BIBLIOGRAFÍA ACOSTA, M.; CORONADO, D. (1998): “Disparidades regionales en los recursos y resultados de la I+D”. XII Reunión Anual ASEPELT–España. Córdoba. Edición en CD–ROM. AFRASIABI, A. y CASLER (1991). “Product-mix and Tecnological change within the Leontief Inverse”. Journal of Regional Science, Vol. 31, n.2. págs.147-160. AGUADO, R. 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Las conclusiones que podemos extraer de los estudios realizados desde entonces son especialmente dos: en primer lugar, se trata de un proceso lento que requiere una media de entre cinco y diez años para que al menos la mitad de las mayores empresas de un sector hayan incorporado la nueva tecnología e incluso varias décadas hasta que sea incorporada por más del 90% de las empresas que componen el conjunto del sistema productivo o un sector si se trata de una tecnología específica (esto sin contar que la sustitución de la antigua tecnología por la nueva no es inmediata sino que requiere un período de adaptación), y en segundo, existen numerosas diferencias de unos sectores a otros, que pueden ir desde los tres a los veinticinco años. Véase ROMEO (1975) y MANSFIELD (1987), p.842. La tendencia no obstante es a una reducción en los tiempos necesarios para la difusión de las innovaciones, especialmente en la medida en que las nuevas tecnologías de la comunicación juegan un papel cada vez más importante en el proceso de difusión. El propio MANSFIELD (1985) ya señalaba que la información acerca de las decisiones de desarrollo está en manos de los rivales entre 12 y 18 meses después de tomada, mientras que la información sobre la naturaleza detallada de un nuevo producto o proceso lo está aproximadamente en un año. Lógicamente el período necesario para que sean generalmente adoptados por el conjunto de usuarios potenciales es más dilatado. 2 BROZEN (1951) fue el primero en señalar que la existencia de costes hundidos tiene como efecto retrasar la adopción de una innovación reductora de costes. Así, cuando los costes totales de la nueva tecnología no son inferiores a los costes variables de la antigua (innovación no drástica), la nueva no debe adoptarse hasta que por el proceso de depreciación y desgaste del capital instalado sea rentable. La razón es que los costes hundidos (costes fijos) deberán sumarse tanto a la tecnología antigua como a la nueva, lo que equivale a no tenerlos en cuenta. Es decir, debemos comparar costes totales de la tecnología nueva con los costes variables de la antigua. Véase también PASHIGIAN (1996), pp. 303–310 y 348–352. Véase STONEMAN y KWON (1996) para un estudio econométrico de la relación entre beneficios y adopción de la tecnología, en el que se extraen estas conclusiones. 3 En LAYTON (1974) encontramos una temprana definición de la tecnología como conocimiento. Además, a medida que va tomando cuerpo la llamada “economía basada en el conocimiento”, la visión de la tecnología como conocimiento e información gana extraordinariamente en verosimilitud. Un enfoque más reciente y completo puede encontrarse en BELUSSI y PILOTTI (2000). 4 La extraordinaria similitud con la explicación dada para la difusión de una enfermedad epidémica es fácil de encontrar, siempre que asimilemos la adopción al contagio de una enfermedad infecciosa y la población de adoptantes potenciales a la población no inmune a la enfermedad. Así, de forma semejante a cómo la evolución de los contagios depende de la frecuencia de los contactos entre los individuos y de las proporciones de individuos ya contagiados y aquellos que, siendo susceptibles de serlo, aún no lo están, en el caso de una nueva tecnología, el ritmo de adopción dependerá de las relaciones o intercambios entre los individuos y de las proporciones de adoptantes y de aquellos que todavía no han innovado. GOTTINGER (1986), p. 443, en un claro símil con la biología, habla de la difusión de una “mutación ventajosa” de la tecnología existente. 5 El especial valedor de la versión depurada del enfoque epidémico es Mansfield, quien también lo ha utilizado en repetidas ocasiones, junto con su discípulo Romeo para realizar estudios empíricos. 6 Consideramos a los Sectores Potencialmente Innovadores (SPI), como aquellos que realizan un mayor esfuerzo investigador y que por tanto producen bienes y servicios de mayor contenido tecnológico. La principal idea subyacente es que cuanto mayor sea la proporción de inputs procedentes de los SPI mayor será el contenido tecnológico del output del sector que estudiemos. Hemos utilizado el criterio seguido por M. Buesa y J. Molero (1992) combinado con los trabajos de L. Palma y otros (1992) y A. García y otros (1994) en la composición de los SPI, finalmente modificados en García (2002). 7 Véase García (2002) para un estudio más detallado de los ICT y de las diferentes intensidades tecnológicas de los SPI. 21 8 Aunque, en principio, podría mantenerse cualquiera de las dos demandas finales constante, justificamos nuestra elección en que de esta forma es posible comparar la situación presente con la que existiría en las actuales condiciones de demanda final, si se hubiese mantenido la estructura técnica del período anterior, al tiempo que permite también comparar la situación inicial con la que habría si sólo hubiese cambiado la demanda final.