COMERCIO, DIFUSION TECNOLÓGICA Y CAPITAL HUMANO.¿UNA RELACION DE LARGO PLAZO?

Tomás del Barrio Castro (Universitat de Barcelona)Enrique López-Bazo (Universitat de Barcelona)

Guadalupe Serrano Domingo (Universitat de Valencia)*

Versión preliminar.Febrero 2003.

Abstract.

Las nuevas teorías sobre innovación y crecimiento postulan la importancia de los esfuerzosen I+D como determinantes de la productividad nacional. Entre los canales a través de losque puede difundirse la tecnología se ha enfatizado el papel del comercio internacional.Asimismo, la complementariedad del capital humano puede resultar decisiva en este proceso.Por ello, se presenta nueva evidencia acerca de la sensibilidad de la relación estable entre laPTF, el stock de I+D, la apertura y el capital humano, utilizando una medida corregida delmismo más coherente con la realidad de las economías de la OCDE que los datosprecedentes. Su introducción absorbe la capacidad explicativa de las variables queaproximan la difusión tecnológica de forma que, si bien dicha difusión es importante para elprogreso tecnológico doméstico, no es posible distinguir su efecto del capital humano, yaque, sin éste, dichas tecnologías serían inocuas para la productividad.

Palabras clave: difusión de conocimientos, I+D, comercio internacional, cointegración, datos de panel.JEL Classification: C23, D24, O33.

Tomás del Barrio CastroEnrique López-BazoGrupo de investigación "Analisi QuantitativaRegional"Dpt. Econometria, Estadistica i EconomiaEspanyola.Universitat de BarcelonaAvda Diagonal 690.Barcelona, 08034.Telf. 93. 402.43.20Fax. 93. 402. 18.21e-mail: barrio@eco.ub.es

elopez@eco.ub.es

Guadalupe Serrano Domingo

Dpt. de Análisis EconómicoUniversitat de ValènciaEdifici Oriental. Campus dels Tarongers.Av/. dels Tarongers s/n.46022 Valencia. SpainPhone: 96 382 87.89Fax: 96 382 82 49

e-mail: guadalupe.serrano@uv.es

*Este trabajo se ha realizado durante una estancia como profesora visitante en el Dpt. Econometria, Estadistica iEconomia Espanyola de la Universitat de Barcelona con la financiación de la Conselleria de Cultura y Educación

1

de la Generalitat Valenciana. POST01-126

2

COMERCIO, DIFUSION TECNOLOGICA Y CAPITAL HUMANO. ¿UNARELACION DE LARGO PLAZO?

Tomás del Barrio Castro (Universitat de Barcelona)

Enrique López-Bazo (Universitat de Barcelona)

Guadalupe Serrano Domingo (Universitat de Valencia)

Junio de 2001.

1. Introducción.

Diversas aportaciones en la literatura han postulado que el progreso técnico de una

economía puede estar determinado tanto por la acumulación de capital tecnológico nacional

como por el esfuerzo innovador y la acumulación de conocimientos en otras economías

mediante la difusión de dichos conocimientos. Aunque se ha argumentado que existen otros

canales de difusión, se ha enfatizado el papel del comercio de bienes como la vía a través de

la cual fluyen las innovaciones. En este sentido, una mayor apertura comercial potencia el

intercambio de información y de nuevas ideas así como el acceso a nuevas tecnologías que

permiten la acumulación de conocimientos y el avance tecnológico de la economía menos

avanzada. Asimismo, existe toda una línea de trabajos teóricos centrados en la

complementariedad entre el capital humano y la innovación como factor que favorece el

progreso técnico.

Aunque estas ideas no son nuevas, la literatura empírica centrada en estas ideas es muy

reciente, comenzando a partir del trabajo seminal de Coe y Helpman (1995). En este trabajo

empírico, el crecimiento de la productividad total de los factores, PTF, aumenta con la

acumulación del esfuerzo en I+D realizado por las economías, que aproxima el stock de

conocimientos tecnológicos que ésta posee. Cuando se considera la apertura al comercio

internacional, la PTF dependerá, además, de la difusión internacional de conocimientos, de

forma que los autores encuentran que ambos, el stock de I+D doméstico y el foráneo

3

favorecen el crecimiento de la productividad, resultado novedoso en la literatura que apoya la

existencia de importantes flujos de conocimientos internacionales que se transmiten a través

del comercio.

Engelbrecht (1997) tiene como objetivo determinar la robustez de los resultados

anteriores incluyendo el capital humano en el análisis. El resultado obtenido en este caso

apunta a una reducción de las externalidades positivas generadas por el comercio, aunque las

variables que lo aproximan continúan siendo significativas. En este análisis, la variable de

capital humano considerada corresponde a Barro y Lee (1993) y se refiere a los años de

escolarización de la población con una edad superior a 25 años, abarcando el período 1971-

1985. Frantzen (2000) realiza el mismo estudio para el período 1965-1991 y encuentra que

existe una relación a largo plazo entre la PTF el stock de I+D doméstico y el foráneo y el

capital humano. En la línea de Engelbrecht (1997), la inclusión del capital humano reduce

sensiblemente los parámetros estimados para el resto de variables y además obtiene unos

rendimientos del capital humano sorprendentemente bajos de acuerdo con la intuición que

subyace tras el modelo.

En la literatura reciente se ha llegado a resultados contradictorios sobre la relación (o

la ausencia de ella) que existe entre el capital humano y el crecimiento. A partir de un análisis

exhaustivo de las bases de datos existentes sobre esta variable, De La Fuente y Doménech

(2000) argumentan que dichos resultados pueden deberse, al menos en parte, a la baja calidad

de la información. En concreto, los autores encuentran una gran cantidad de ruido en los

datos, presentando inconsistencias tanto desde un punto de vista de sección cruzada como de

evolución temporal. Ante este resultado, De la Fuente y Doménech presentan una versión

revisada de los datos de Barro y Lee (1996) para los países de la OCDE que proporciona una

visión más realista de la información, tanto desde un punto de vista internacional como en

cuanto a su crecimiento, que las bases de datos precedentes.

4

Ante estos hechos cabe plantearse si los resultados obtenidos en los trabajos

anteriores, que analizan la relación entre la productividad y las externalidades tecnológicas

derivadas de la difusión de la tecnología vía comercio y el capital humano son sensibles a los

problemas de información detectados por De la Fuente y Doménech (2000).

Así, en este trabajo el objetivo es realizar un análisis más amplio en línea con las ideas

anteriores, explorando las relaciones a largo plazo entre las variables que tradicionalmente se

considera que intervienen en la difusión de conocimientos a través de los intercambios

comerciales y la robustez de dichas relaciones ante la inclusión de una medida de capital

humano revisada. Asimismo, cabe analizar si los resultados atribuidos a este factor en dichos

estudios son efectivamente bajos, o sin embargo están afectados por los mencionados

problemas de inconsistencia temporal e individual de los datos precedentes. Para llevar a cabo

este análisis se ha utilizado la información correspondiente a una muestra de 21 países de la

OCDE desde 1965 hasta 1995. El análisis mediante las técnicas habituales de estimación de

relaciones de largo plazo con datos de panel aporta evidencia a favor de las ideas enunciadas

en los párrafos anteriores. La difusión de conocimientos a través del comercio internacional

afecta de forma significativa la productividad de los países que comercian de forma que junto

a su esfuerzo en I+D doméstico resultan importantes el grado de apertura del país y el stock

de I+D foráneo al que accede a través del comercio. Sin embargo, una vez se incluye el

capital humano, el efecto de las variables que aproximan la difusión de conocimientos a través

del comercio deja de ser significativo. Además, se obtienen rendimientos de capital humano

importantes, más en la línea de lo que cabe esperar en una muestra de países desarrollados

como la OCDE. Así, dado que el conocimiento tecnológico proveniente del exterior es una

forma específica de capital humano asociado con la innovación y la adopción de nuevas

tecnologías no cabe decir que las externalidades derivadas de la difusión de conocimientos a

través del comercio internacional no sean relevantes para los países desarrollados. En la

5

medida en que las nuevas tecnologías serían inocuas para la productividad si no existiese

suficiente personal cualificado para hacerlas operativas en el entorno productivo doméstico y

dada la amplia definición del capital humano, el hecho es que existe un solapamiento entre

estas variables y el capital humano de forma que su efecto no es perfectamente separable.

2. Marco teórico de referencia.

El comercio internacional es uno de los canales a través de los cuales se

interrelacionan los niveles de productividad de distintas economías. Además de proveer de

una mayor variedad de bienes y servicios que aumenta la productividad de los factores locales

y favorecer la inversión directa en otros países, el comercio internacional favorece el

intercambio de información, de conocimientos y de nuevas ideas que favorecen el desarrollo

tecnológico de un país aumentando su productividad y su eficiencia en el desarrollo de nuevas

tecnologías o en la imitación de tecnología que se ha desarrollado en el exterior. De esta

forma, existen dos mecanismos a través de los cuales el comercio internacional incide sobre el

crecimiento doméstico: posibilita el acceso a productos que incorporan tecnología

desarrollada en otro país y permite el intercambio de información e ideas que de otra manera

implicarían un coste. Estos aspectos son especialmente importantes para aquellos países con

bajos niveles de tecnología.

De acuerdo con las ideas desarrolladas en Coe y Helpman (1995), la innovación en

una economía se realiza a partir de los conocimientos acumulados a partir de anteriores

experiencias de I+D y al mismo tiempo, contribuye a aumentar el stock de conocimientos

existente para innovaciones futuras. Por tanto, los esfuerzos de dicha economía en I+D y su

stock de conocimientos, serán factores determinantes de su productividad. Sin embargo, no

cabe considerar que este esfuerzo en I+D se desarrolla de forma aislada. En un mundo en el

que se establecen relaciones comerciales entre países, otras economías están inmersas en los

mismos procesos de innovación y acumulación de conocimientos, y en la medida en que las

6

relaciones comerciales implican un intercambio de bienes y servicios y también de

información e ideas, la productividad de una economía dependerá de su propio esfuerzo en

I+D y del esfuerzo que realicen otras economías con las que está relacionada comercialmente.

En concreto, la idea es analizar los beneficios indirectos para un país derivados de la

importación de bienes y servicios que incorporan la tecnología de sus socios comerciales. De

esta forma se construye una medida del stock de I+D foráneo1 al que cada país tiene acceso.

En ella se consideran todos los intercambios de cada país con el resto de la muestra,

recogiendo en este caso el stock de conocimientos medios que están implícitos en sus

importaciones.

Sin embargo, cabe considerar la composición de los intercambios. Para un país no va a

ser igualmente productivo comerciar con países con un nivel de tecnología similar o menor

que comerciar con países tecnológicamente líderes. En principio, cabe esperar que la

evolución de la productividad de aquellos países líderes en tecnología esté básicamente

determinada por su esfuerzo en innovación. Sin embargo, los países que no están

tecnológicamente tan desarrollados sí que verán su productividad determinada por la difusión

de conocimientos procedentes de su entorno comercial.

Según estas hipótesis, el análisis se desarrolla considerando que la muestra de países

se divide en dos grupos. Analizando la información disponible se observa que siete países:

Estados Unidos, Japón, Alemania, Francia, Italia, Reino Unido y Canadá, realizan más del

90% del gasto total en I+D del total de los países de la OCDE. Atendiendo a este hecho se

considera que dichos países forman el grupo de países más desarrollados tecnológicamente,

G7, frente al resto de países de la muestra.

1 Algunos autores han criticado el esquema de ponderaciones utilizado po Coe y Helpman para el cálculo del stock de I+Dforáneo. Entre otros Lichtenberg & Van Pottelsberghe de la Potterie (1998), Keller (1998, 1999), Funk (2001). En particular,las críticas contenidas en Keller (1998) han sido rebatidas en Coe y Hoffmaister (1999) y Bayoumi et al. (1999). No obstante,y dado el objetivo de este trabajo, se va a utilizar dicho esquema para construir la variable stock de I+D foráneo. VerApéndice.

7

Las ideas enunciadas en los párrafos anteriores se sintetizan en la ecuación (1) que

coincide con la propuesta por Coe y Helpman (1995):

itfit

ffit

7Gdit

d0iit SlogSlog7GSlogFlog ε+α+α+α+α= (1)

donde los subíndices i y t se refieren a cada país y período temporal, F es la productividad

total de los factores, S es el stock de capital tecnológico, con superíndice d en el caso del

stock de I+D doméstico y con superíndice f en el caso del exterior, G7 es una variable ficticia

que toma valor uno si se trata de un país perteneciente al G7 y ε es un término de error ruido

blanco.

Además, cabe considerar que el intercambio comercial facilita el intercambio de ideas

e información, es decir, facilita la difusión de conocimientos y el acceso al stock de tecnología

de los países con los que se comercia. Por ello, no sólo es conveniente considerar la dirección

de esa difusión de conocimientos, la cual vendría determinada por el esquema de

ponderaciones, sino que es conveniente medir la intensidad de dichos “spillovers” En este

sentido, una mayor apertura va a posibilitar el acceso a un mayor conjunto de conocimientos

que incidirá positivamente en la productividad doméstica, por lo que Coe y Helpman

proponen una modificación de la ecuación (1) en la que el stock de I+D foráneo interacciona

con una medida de apertura.

itfitit

Mffit

7Gdit

d0iit SlogMSlog7GSlogFlog ε+α+α+α+α=

donde Mit es la tasa de apertura del país i en el período t.

La literatura empírica sobre la relación entre difusión de tecnología a través del

comercio y productividad se ha centrado en el papel de las importaciones como canal efectivo

de difusión de tecnología, Coe y Helpman (1995), Engelbrecht (1997), Coe et al. (1997) entre

otros. En este caso se supone que las nuevas tecnologías están implícitas en las importaciones

o bien se pueden adquirir directamente vía importaciones. Sin embargo, autores como Funk

(2001) critican el hecho de olvidar que la demanda, es decir, las exportaciones también son

8

una vía que posibilita el intercambio de ideas y tecnología. En concreto, este autor enfatiza el

papel de los competidores de otros países y la necesidad del exportador de conocer las

exigencias de su cliente, sobretodo en términos de calidad y aspectos específicos del producto,

y el conocimiento adquirido a partir de la relación con los clientes a la hora de introducir

innovaciones en el proceso productivo y favorecer la productividad doméstica. En este

sentido, se ha considerado que ambos enfoques no son excluyentes por lo que se ha optado

por considerarlos de forma conjunta a través de la tasa de apertura de una economía definida

en un sentido amplio como suma de importaciones más exportaciones sobre el output. Así,

una interpretación más amplia de estas ideas implica considerar la tasa de apertura como otro

de los determinantes de la PTF.

La productividad total de los factores también depende del nivel de cualificación de la

mano de obra. La dotación de capital humano puede resultar decisiva para que una economía

no sólo innove, sino que también absorba y adapte las innovaciones foráneas. Los esfuerzos

en I+D de una economía se acumulan en forma de stock de conocimientos si existe suficiente

capital humano. Un aumento en el nivel de capital humano afectará a la habilidad de las

empresas para aprender y absorber las innovaciones desarrolladas por otras empresas, tanto en

el entorno doméstico como en el exterior. En este sentido, Engelbrecht (1997) amplía el

análisis de Coe y Helpman (1995) incluyendo el capital humano como otra vía de innovación,

el aprendizaje. Sus conclusiones apoyan la idea de la necesidad de incorporar esta variable

junto a la I+D doméstica y exterior ya que estas últimas son un concepto demasiado estrecho

para capturar el efecto del capital humano.

Así, el análisis empírico, planteado en un sentido amplio2 queda recogido en la

siguiente ecuación:

2 Lichtenberg y Van Pottelsberghe de la Potterie (1998) apuntan que la elasticidad de la PTF respecto al stock de I+D foráneoes sensible a la consideración de las variables como índices con 1985=1 como proponen Coe y Helpman (1995). La soluciónque proponen es estimar la relación con las variables en niveles añadiendo la apertura como una variable explicativaadicional. En principio, y a efectos de comparación, no se ha optado por esta solución ya que, como apuntan Bayoumi et al.

9

itfitit

Mfit

Hit

Mfit

fdit

7Gdit

d0iit SlogMHlogMSlogSlog7GSlogFlog ε+α+α+α+α+α+α+α= (2)

donde Hit es el capital humano 3 y ε es un término de error ruido blanco.

2. Análisis descriptivo.

Durante el periodo muestral que abarca el presente análisis, desde 1965 hasta 1995, se

ha observado una evolución de la PTF muy diferente entre los países que forman la muestra

analizada. Los países muestran una tasa media de crecimiento de la productividad de los

factores positiva a lo largo del período analizado.

TABLA 1. Estadísticos descriptivos. Crecimiento anual medio 1965-1995 (%).γF γM dsγ fsγ γH

United States 0.59 2.92 3.46 5.88 0.61

Japan 3.64 2.16 7.76 3.47 0.89

Germany 1.03 2.19 4.63 3.56 0.87

France 2.01 2.54 2.99 3.76 0.83

U. K. 1.62 1.35 1.25 3.87 1.25

Italy 1.86 2.75 4.86 3.65 0.55

Canada 0.85 2.55 5.41 3.53 0.68

Australia 1.15 0.29 8.36 3.91 0.94

Belgium 1.75 2.27 4.01 3.57 0.87

Switzerland 0.53 1.83 1.16 3.92 0.50

Denmark 1.42 1.19 4.29 3.77 0.30

Finland 2.32 1.03 7.16 3.95 1.17

Greece 2.28 2.81 14.07 4.04 1.21

Ireland 2.23 -1.44 6.49 3.06 0.82

Netherlands 1.78 1.53 2.15 3.69 0.99

Norway 2.33 0.91 6.85 3.67 0.46

New Zealand 0.14 0.20 3.65 3.96 0.54

Austria 1.53 2.53 5.86 4.26 0.85

Portugal 1.99 2.72 5.15 3.63 1.16

Spain 1.06 4.09 9.63 3.66 1.42

Sweden 1.11 1.64 6.06 3.77 0.78

Media Con G7 1.58 1.81 5.49 3.84 0.84 Sin G7 1.54 1.54 6.04 3.78 0.87

C. de variación Con G7 0.50 0.66 0.54 0.14 0.35 Sin G7 0.44 0.88 0.54 0.07 0.38

(1999) esta modificación tiene un efecto muy pequeño en la elasticidad estimada. No obstante sí que se ha incluido laapertura como un regresor adicional.3 En el apéndice estadístico se encuentra la definición y cálculo de cada una de estas variables.

10

A lo largo de las tres décadas analizadas, el país que experimenta un mayor

crecimiento de la PTF es Japón, seguido de Noruega, Finlandia, Grecia e Irlanda, que junto a

Francia, Holanda e Italia los países con menor índice de tecnología relativa en 1965. Esta

idea apunta hacia un acercamiento de los niveles de PTF relativos entre los países de la

OCDE tal y como se puede apreciar en la Figura 1.

Además, cabe destacar que estos países con mayores tasas de crecimiento medio de la

PTF, muestran a su vez las tasas más elevadas de crecimiento de su capital tecnológico

doméstico. Sin embargo, estas diferencias no son tan apreciables atendiendo al crecimiento

medio del stock de capital tecnológico procedente del resto de países con los que comercian o

bien del procedente de los siete países que realizan la práctica totalidad del esfuerzo

innovador de la OCDE.

Figura 1. Indices de Productividad total de los factores. (1985=1).

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

1.4

19651967

19691971

19731975

19771979

19811983

19851987

19891991

19931995

United StatesJapanGermanyFranceItalyUnited KingdomCanadaAustraliaBelgiumSwitzerlandDenmarkFinlandGreeceIrelandNetherlandsNorwayNew ZealandAustriaPortugalSpainSweden

11

La tasa de apertura muestra una evolución más regular. Aunque existen diferencias

apreciables en la variación de la tasa de apertura entre los países, en todos los casos, salvo en

Irlanda dicha apertura ha aumentado.

Por lo que respecta al stock de capital tecnológico doméstico se observan tasas de

crecimiento muy elevadas en algunos casos, siendo la media de un 5%, indicador que

confirma la elevada tecnificación de la mayoría de los países de la muestra durante los treinta

años considerados. En la Figura 1 se puede observar la evolución de esta variable, mucho más

homogénea que las anteriores, aunque no por ello se diluyan las diferencias existentes entre

países, destacando el elevado valor del índice alcanzado por Grecia, país con un menos índice

de capital tecnológico en 1965.

Figura 2. Indices de capital tecnológico doméstico. (1985=1).

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

U.S.JapanGermanyFranceItalyU.K.CanadaAust'liaBelgiumSwitz.DenmarkFinlandGreeceIrelandNether.NorwayN.Z.AustriaPortugalSpainSweden

El stock de capital exterior y el correspondiente a la media de los G7 no muestran

diferencias apreciables en cuanto a sus tasas de crecimiento para cada país y para la media.

12

Por tanto, cabe decir que la evolución de estas variables está fuertemente determinada por la

acumulación de conocimientos tecnológicos en los países considerados líderes tecnológicos.

Así, aunque estos países no tienen una tasa de crecimiento media del stock de I+D doméstico

muy elevada (salvo Japón, el resto muestra crecimientos sensiblemente inferiores a la media)

su volumen de capital tecnológico (entre las siete más del 90% del total) les permite un peso

dominante en el cálculo del capital tecnológico exterior cuya evolución muestra la Figura 3.

Figura 3. Indices de capital tecnológico exterior. (1985=1).

0

0.5

1

1.5

2

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

U.S.JapanGermanyFranceItalyU.K.CanadaAust'liaBelgiumSwitz.DenmarkFinlandGreeceIrelandNether.NorwayN.Z.AustriaPortugalSpainSweden

Según han detectado De la Fuente y Doménech (2000), los datos sobre capital humano

que han sido utilizados ampliamente en la literatura a menudo muestran perfiles poco

plausibles desde un punto de vista de sección cruzada y de serie temporal. Su debilidad se

debe a cambios en los criterios de clasificación así como otras inconsistencias en los datos

primarios. A partir de una gran variedad de fuentes que no han sido explotadas por autores

previos y eliminando los cortes bruscos en las series, debidos fundamentalmente a cambios de

13

criterio en la recogida de la información, De la Fuente y Doménech construyen unas series de

capital humano revisadas para 21 países de la OCDE, mucho más coherentes con la realidad

económica y la evolución de estas economías. Así, la medida utilizado como capital humano:

años de escolarización medios de la población mayor de 25 años, plantea una evolución

bastante suave y positiva de la variable capital humano. Sin embargo, analizando el detalle de

cada país, su evolución dista de ser homogénea, ver Figura 4. Cabe destacar el caso de países

como Portugal, Italia, Grecia y España que partiendo de los niveles más bajos de capital

humano en 1965 y muestran las mayores tasas de crecimiento medio en el período analizado

Figura 4. Indices de capital humano. (1985=1).

0.7

0.75

0.8

0.85

0.9

0.95

1

1.05

1.1

1.15

1.2

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

U.S.JapanGermanyFranceItalyU.K.CanadaAustraliaBelgiumSwitz.DenmarkFinlandGreeceIrelandNether.NorwayN.Z.AustriaPortugalSpainSweden

Dado que las series presentan una clara tendencia y debido a que el objetivo es realizar

una análisis de largo plazo de la relación que existe entre la PTF y la difusión de tecnología

que fluye a través del comercio internacional, difusión que se aproxima por el efecto del stock

de I+D doméstico, el stock de I+D que incorporan las importaciones y el grado de apertura así

14

como la interacción entre estas variables y también la interacción de éstas con el capital

humano, se realiza un análisis de la estacionariedad de las variables. Coe y Helpman (1995)

concluyen que sus variables, productividad, stock de I+D doméstico y foráneo, son no

estacionarias aunque reconocen el bajo poder del contraste de raíces unitarias para muestras

pequeñas4. Por ello, dado que estos autores realizan el análisis con 20 observaciones

temporales, obtienen resultados no concluyentes en sus contrastes de raíces unitarias (p. 870).

Tabla 2. Contrastes de raíces unitarias para datos de panel.

Im, Pesaran y Shin (1997) . Levin y Lin (1993)LM-Bar P-value t-Bar P-value t-stat P-value

Log F (t,c) 1.609 0.054 -1.413 0.079 0.171 0.568

c 2.592 0.005 -1.426 0.077 -1.426 0.013

Log M (t,c) 1.892 0.029 -1.502 0.067 -1.290 0.099

c 0.681 0.248 0.191 0.576 -0.159 0.437

Log Sd (t,c) 4.624 0.000 -4.111 0.000 4.364 1.000

c -0.958 0.831 3.509 0.999 -2.019 0.022

Log Sf (t,c) 4.976 0.000 -4.440 0.000 -0.603 0.273

c -2.500 0.994 2.294 0.989 -4.446 0.000

Log H (t,c) 0.316 0.376 0.504 0.693 5.559 1.000

c 0.519 0.302 0.843 0.800 -4.784 0.000

En la Tabla 2 se presentan los resultados obtenidos en el contraste de raíces unitarias

de las variables que intervienen en la ecuación (1). Los contrastes a los que se han sometido

son tres. Los contrastes propuestos por Im, Pesaran y Shin (1997) son contrastes de Dickey y

Fuller Aumentado (DFA) promedio, derivados de los DFA realizados para cada individuo de

4 En concreto, Im et al (1997) muestran que los test evaluados muestran bajo poder para N Y T menores que 25.

15

forma separada. Además permite tendencias heterogéneas entre individuos. Para realizar este

contraste el LM_Bar utiliza el estadístico Multiplicadores de Lagrange y el t-Bar utiliza el

estadístico t-ratio. El contraste propuesto por Levin y Lin (1993) es un DFA basado en un

modelo que permite tendencias comunes pero efectos individuales específicos para cada país.

A la luz de los resultados mostrados en la Tabla 2 se observa que en ningún caso se

puede concluir que las variables son estacionarias. Por lo que respecta a la productividad, se

acepta la hipótesis nula de no estacionariedad cuando se considera un modelo con constante y

tendencia en todos los casos. De igual forma, la apertura resulta no estacionaria según los tres

criterios cuando se considera un modelo con constante. En cuanto al stock de I+D doméstico

y foráneo no es posible rechazar la existencia de una raíz unitaria en un modelo con deriva

según Im et al. (1997), y con constante y tendencia según Levin y Lin (1993). Por último, el

stock de capital humano no es estacionario según todos los criterios en el caso en que se

considere la presencia de constante y tendencia en el modelo.

3. Resultados empíricos.

El modelo presentado en la ecuación (1) es más relevante cuando se considera el

desarrollo de la tecnología a medio o largo plazo que si se considera su evolución año tras

año. El motivo radica en que en el presente análisis se está considerando en qué medida el

progreso técnico está relacionado con la actividad de I+D doméstica, que evidentemente no da

sus frutos a corto plazo, y en qué medida le afecta la difusión internacional de tecnología a

través de las relaciones comerciales así como el capital humano. El intercambio de bienes va a

permitir un intercambio de información, nuevas ideas y nueva tecnología que requieren un

proceso de aprendizaje y maduración que puede durar varios años hasta que implique un

desplazamiento de la frontera de posibilidades de producción en la economía doméstica.

En primer lugar, y con el fin de comparar los resultados obtenidos con los trabajos de

referencia, se procede a estimar las ecuaciones (1) y (2) con el panel de datos de que se

16

dispone, es decir con las observaciones correspondientes a 21 países de la OCDE para el

período 1965-1995. Los resultados de la estimación se muestran en la Tabla 3.

TABLA 3. Productividad total de los factores.

(i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi)

dSlog 0.104 0.051 0.121 0.055 0.082 0.058

dSlog*7G 0.097 0.087 0.111 0.091 0.113 0.100

fSlog 0.137 0.035

fSlog*M 0.100 0.002

Hlog 0.843 0.945 1.088

M -0.184 -0.101

2R 0.714 0.738 0.691 0.737 0.713 0.744

Nota: Las estimaciones se han realizado con efectos fijos individuales que no se reportan en la Tabla. Se haestimado incluyendo efectos temporales pero los resultados no difieren de forma apreciable de los presentados.

En las estimaciones (i) y (iii) se muestran los resultados de la especificación

utilizada en el trabajo de Coe y Helpman (1995), desde ahora CH. Los signos de los

parámetros estimados son los previstos. Sin embargo, la estimación por mínimos cuadrados

ordinarios de una relación de cointegración, generalmente, está sesgada debido a problemas

de endogeneidad de las variables, por ello los correspondientes t-estadísticos no siguen una

17

distribución t de Student habitual con lo que no se puede realizar ningún tipo de inferencia

sobre su significatividad5.

Los parámetros estimados para el stock de I+D doméstico no difieren apreciablemente

respecto de los obtenidos por CH. Sin embargo, por lo que respecta al stock de I+D foráneo,

los parámetros estimados en (i) y (iii) son sensiblemente mayores debido a que en este caso se

está considerando un período temporal más amplio en el que los países que no pertenecen al

G7 experimentan fuertes crecimientos en el stock de I+D.

Cuando se incluye el capital humano en el análisis, estimaciones (ii) y (iv), se observa

una disminución del coeficiente estimado para el stock de I+D doméstico, sobre todo para

aquellos países que no pertenecen al G7, mientras que dicha disminución es ligera para los

que sí pertenecen a dicho grupo. En cualquier caso, su efecto continúa siendo positivo y

significativo a la hora de determinar la PTF. Además, la inclusión del capital humano en el

análisis permite observar, de acuerdo con los resultados de CH y Engelbrecht (1997), que el

impacto del stock de I+D doméstico sobre la productividad es mayor en el caso de los países

que acumulan casi la totalidad de los esfuerzos en I+D formal en la OCDE.

La inclusión del capital humano en la estimación genera una reducción importante en

los parámetros estimados para las variables que aproximan la difusión de tecnología a través

del comercio internacional de forma que éstos disminuyen de forma drástica, al tiempo que

aumenta su error estándar. Si bien esta reducción del valor de los parámetros estimados

también se observa en el trabajo de Engelbretch (1997), cabe apuntar que en su caso dicha

disminución no es tan acusada, ya que en su caso no se observaría una pérdida de

significatividad de dichas variables. Además, frente a una elasticidad estimada muy pequeña

5 Dado que las variables no son estacionarias según los resultados de la TABLA 2, los errores estándar de los coeficientesestimados no se muestran porque están sesgados, no obstante todos ellos son pequeños en comparación a los valores deestimación de los parámetros.

18

del capital humano 6, en el presente análisis se observa un coeficiente estimado para dicha

variable con un valor más realista en el contexto de los países industrializados de la OCDE.

Del mismo modo, se comprueba qué efecto tiene la inclusión del capital humano sobre

la apertura, definida como el volumen total de comercio, exportaciones más importaciones,

sobre PIB. En la estimación (v) se observa que esta variable tiene un efecto negativo sobre la

productividad, efecto que disminuye vez se incluye el capital humano.

Dado que las variables no son estacionarias, se ha comprobado la existencia de una

relación de cointegración en cada una de las seis estimaciones presentadas. La Tabla 4

muestra los resultados de los contrastes de cointegración utilizando los contrastes de

cointegración para datos e panel de Wu y Yong, para obtener detalles sobre la

implementación de este test véase McCoskey y Kao (1999), Kao (1999) y Pedroni (1999).

Todos los contrastes son significativos por lo que la hipótesis nula de no cointegración se ve

fuertemente rechazada. Por tanto, existe evidencia a favor de la existencia de relaciones de

cointegración entre las variables en todas las ecuaciones estimadas.

Tabla 4. Contrastes de cointegración.

Test (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi)

Wu y Yong -4.828 -4.344 -4.968 -4.311 -4.846 -4.268(P-Value) (0.000) (0.021) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

Kao (1999) -3.902 -3.516 -4.344 -3.490 -3.577 -3.499(P-Value) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

Pedroni (1997) -5.543 -5.230 -5.662 -5.292 -6.497 -5.652(P-Value) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

6 Engelbrecht (1997) acepta la significatividad del coeficiente estimado para el capital humano al 5% con un contraste a unacola. Si se considera dicho contraste a dos colas, se aceptaría la no significatividad de este parámetro.

19

A pesar de que los coeficientes de la Tabla 1 presentan el signo esperado, y que los

estimadores MCO son super-consistentes en las regresiones de serie temporal, se ha

demostrado que el sesgo de la estimación al que se ha aludido anteriormente puede ser

importante cuando se trabaja con muestras moderadas. De hecho, no existe razón para

suponer que este problema de sesgo en las estimaciones es despreciable en datos de panel al

incluir la dimensión de corte transversal. Dada la magnitud de los coeficientes estimados,

cabría incluso plantearse la posibilidad de que los signos de los parámetros no fuesen los

correctos.

Por ello, y con el fin de comprobar si los resultados de la Tabla 3 son robustos, se ha

procedido a aplicar un método de estimación que permite corregir dichos problemas de sesgo.

En concreto se ha utilizado el método Dynamic OLS (DOLS) para relaciones de cointegración

con datos de panel desarrollado por Kao y Chiang (1998), ya que dichos autores sugieren la

superioridad de este método sobre el Fully Modified OLS (FMOLS). Ambos métodos

permiten solucionar los problemas de sesgo que presenta la estimación de una relación de

cointegración por OLS y realizar así inferencia sobre la significatividad de las variables. Los

resultados de la estimación DOLS con un retardo y un adelanto de las variables explicativas

se muestran en la Tabla 5.

Las estimaciones (i) y (iii) de la Tabla 5 replican las ecuaciones utilizadas en el

análisis de Coe y Helpman (1995) para la muestra disponible: 1965-1995. Como se puede ver

comparando las Tablas 4 y 5, la estimación de la especificación preferida por CH en ambas

difiere sustancialmente en el valor de los parámetros ya que la estimación OLS sobrestima de

forma apreciable el efecto del stock de capital tecnológico doméstico en los países que no

pertenecen al G7 y el stock de capital tecnológico foráneo. No obstante, los signos de los

parámetros estimados son los esperados. De esta forma cabe concluir que existe una relación a

largo plazo entre la PTF y el stock de I+D doméstico. Además, existe una sólida evidencia a

20

favor de las teorías de Coe y Helpman en cuanto a la diferencia en el impacto de esta variable

cuando se considera el grupo de países que acumulan el 90 % del gasto en I+D frente al resto.

Tabla 5. Estimación de la relación a largo plazo de la PTF mediante DOLS.

(i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi)

dSlog 0.067(6.361)

0.032(2.643)

0.080(7.322)

0.033(2.570)

0.146(17.773)

0.045(3.729)

dSlog*7G 0.112(7.184)

0.105(6.881)

0.108(6.649)

0.102(6.491)

0.133(8.074)

0.104(6.809)

fSlog 0.062(2.899)

0.001(0.026)

fSlog*M 0.104(4.978)

0.038(1.711)

Hlog 0.584(5.301)

0.745(6.751)

0.955(10.350)

M -0.002(-0.098)

-0.097(-3.994)

2R 0.761 0.775 0.740 0.763 0.720 0.772

Nota: Las estimaciones se han realizado con el pool de datos desde 1965-1995 para 21 países de la OCDE,incluyendo un retardo y un adelanto de las variables explicativas. La variable dependiente el Log PTF. Todas lasregresiones incluyen efectos fijos por países que no se reportan en la tabla. Entre paréntesis se reportan los t-estadísticos.

Los esfuerzos en I+D foráneos también son relevantes en la determinación de la PTF

indicando la existencia de un proceso de difusión de la tecnología a través del comercio.

Además, comparando las estimaciones (i) y (iii) de la Tabla 5 se puede observar un mayor

impacto de dicha difusión de la tecnología cuando se considera la intensidad de dicho

proceso, aproximado por la interacción de la apertura y el stock de capital foráneo, que

cuando se considera ésta ultima variable que aproximaría la dirección de los flujos de

conocimientos. Este último resultado confirma las hipótesis enunciadas por Coe y Helpman

(1995) en línea con Frantzen (2000) y aporta evidencia en contra del trabajo de Kao, Chiang y

21

Chen (1999)7 cuya conclusión refuta la existencia de un proceso de difusión internacional de

tecnología a través de las importaciones.

Cuando se incluye el capital humano como variable explicativa, estimaciones (ii) y

(iv), se observa una apreciable disminución del coeficiente estimado para el stock de I+D

doméstico, que en cualquier caso continúa siendo significativo y positivo, y apenas afecta al

coeficiente estimado para esta variable en los países pertenecientes al G7. Además en este

caso se puede ver, de acuerdo con los resultados de CH y Engelbrecht (1997), que el impacto

de dicha variable sobre el crecimiento de la productividad es notablemente mayor en el caso

de los países que realizan más del 90% del esfuerzo en I+D, que en el resto de países de la

muestra.

Sin embargo no cabe decir lo mismo de las variables que aproximan el efecto de la

difusión de tecnología. Mientras que en Engelbrecht (1997) la interacción entre la apertura y

el Sf, y en Frantzen (2000) el stock de I+D foráneo, sigue mostrando un coeficiente estimado

positivo y significativo aunque de menor valor que en la estimación que no incluye el capital

humano como explicativa, en el presente análisis el primer coeficiente no es

significativamente distinto de cero y el segundo cabría considerarlo significativo al 10% de

probabilidad. Además, frente a una elasticidad estimada muy pequeña del capital humano en

estos trabajos, ambos utilizan los datos de Barro y Lee (1993), en el presente análisis el valor

estimado de la elasticidad de esta variable, alrededor de un 0.6-0.7, es mayor, siendo un valor

más realista de acuerdo con la literatura microeconómica sobre los rendimientos privados de

la educación, ver, Krueger and Lindhal (2000), Topel (1999) and Temple (2000), y con el

contexto económico de los países industrializados de la OCDE.

7 Kao, Chiang y Chen (1999) replican el trabajo de CH utilizando sus mismos datos (desde 1970 a 1991) mediante DOLSentre otros métodos de estimación y no encuentran evidencia a favor de este último resultado. Sin embargo, Frantzen (2000)replican el trabajo de CH para el período 1965-1991 mediante DOLS encontrando evidencia a favor de la difusión detecnología a través del comercio en línea con el presente trabajo.

22

A continuación se estima la relación propuesta en la ecuación (2) considerando la tasa

de apertura8 como variable que aproxima el efecto de la difusión internacional de tecnología,

ver estimación (v) de la Tabla 5. En este caso, los coeficientes estimados del stock de capital

doméstico son mayores que en los casos anteriores. Además, el coeficiente estimado para la

tasa de apertura no resulta significativo y es negativo en línea con los resultados mostrados en

la Tabla 3. No obstante la inclusión del capital humano hace que el efecto negativo de la

apertura pase a ser relevante, de forma que los resultados apuntan que el capital humano

absorbe la capacidad explicativa de la tasa de apertura de forma que esta variable matiza el

efecto positivo de la primera sobre la productividad total de los factores.

Los resultados apuntan la importancia del capital humano como determinante de la

productividad total de los factores y, por tanto, como uno de los determinantes del

crecimiento económico está en consonancia con De la Fuente y Doménech (2000) y con

Bassanini y Scarpetta (2001). Así, si su elasticidad de largo plazo estimada respecto a la

productividad se puede situar en torno a 0.6-0.7, un año adicional de escolarización se espera

que incremente el nivel de productividad en torno al 6% (se considera una media de 10,2 años

de escolarización). Comparado con los trabajos precedentes, cuyos resultados se obtienen con

la información procedente de Barro y Lee (1993), el impacto de esta variable sería

sorprendentemente modesto, alrededor de un 1%, de acuerdo con lo esperado según la

intuición y las implicaciones de los modelos teóricos. Más aún, los resultados obtenidos

indican que la inclusión de esta variable absorbe la capacidad explicativa de las variables que

aproximan la difusión internacional de tecnología lo que sin embargo no significa que estas

últimas no sean relevantes para la determinación de la productividad de una economía. En la

medida en que las nuevas tecnologías serían inocuas para la productividad si no existiese

8 Se han estimado distintas especificaciones en las que se combinan log Sf, M log Sf y M. En todos los casos se acepta la nosignificatividad de M y M log Sf cuando log Sf interviene en la especificación. Se ha comprobado que estos resultados novarian si se considera como medida de apertura la ratio importaciones sobre PIB.

23

suficiente personal cualificado para hacerlas operativas en el entorno productivo doméstico y

dada la amplia definición del capital humano, el hecho es que existe un solapamiento entre

estas variables y el capital humano de forma que su efecto no es perfectamente separable.

4. Conclusiones.

Una parte de la literatura reciente se centra en las teorías que relacionan el crecimiento

económico y la innovación tecnológica. En estos trabajos se enfatiza la importancia de la

difusión de conocimientos tecnológicos como uno de los determinantes de la PTF de una

economía. Una de las vías a través de las cuales se produce esta difusión de información,

nuevas ideas e inputs tecnológicos es el comercio.

Asimismo, resulta relevante que la economía hacia la que se produce este

desbordamiento tecnológico cuente con suficiente trabajo cualificado, con suficiente capital

humano para poder trabajar con esas nuevas tecnologías foráneas, de ahí que la

complementariedad del capital humano con el stock de tecnología sea un aspecto igualmente

relevante en la determinación de la PTF. No obstante, los resultados obtenidos no corroboran

esta hipótesis obteniendo resultados modestos o contradictorios sobre el efecto del capital

humano en la PTF. Ante estos hechos cabe plantearse si dichos resultados son robustos, o bien

son sensibles a los problemas de inconsistencia temporal e individual de los datos de capital

humano precedentes detectados por De la Fuente y Doménech (2000)

En este trabajo se ha realizado un análisis en línea con las ideas anteriores, explorando

las relaciones a largo plazo entre las variables que tradicionalmente se considera que

aproximan el efecto de la difusión de conocimientos a través de los intercambios comerciales

y la robustez de dichas relaciones ante la inclusión de una medida de capital humano revisada.

Los resultados obtenidos mediante las técnicas habituales de estimación de relaciones

de largo plazo con datos de panel aportan evidencia a favor de las ideas enunciadas en los

párrafos anteriores. La difusión de conocimientos a través del comercio internacional afecta

24

de forma significativa la productividad de los países que comercian de forma que junto a su

esfuerzo en I+D doméstico resultan importantes el grado de apertura del país y el stock de

I+D foráneo al que se accede a través del comercio. Sin embargo, una vez se incluye el capital

humano, el efecto de las variables que aproximan la difusión de conocimientos a través del

comercio deja de ser significativo. Además, se obtienen rendimientos de capital humano

importantes, más en la línea de lo que cabe esperar en una muestra de países desarrollados

como la OCDE respecto a lo que se obtenía en trabajos precedentes. Así, dado que el

conocimiento tecnológico proveniente del exterior es una forma específica de capital humano

asociado con la innovación y la adopción de nuevas tecnologías no cabe decir que las

externalidades derivadas de la difusión de conocimientos a través del comercio internacional

no sean relevantes para los países desarrollados. En la medida en que las nuevas tecnologías

serían inocuas para la productividad si no existiese suficiente personal cualificado para

hacerlas operativas en el entorno productivo doméstico y dada la amplia definición del capital

humano, el hecho es que existe un solapamiento entre estas variables y el capital humano de

forma que su efecto no es perfectamente separable. Además, si se considera que en un entorno

competitivo el capital humano también se adapta de forma relativamente rápida conforme van

aumentando los flujos de información para aprovecharlos de forma eficiente en el sistema

productivo todavía es más plausible que, si bien la difusión de tecnología es importante a la

hora de determinar el crecimiento de la PTF, su efecto no sea claramente separable de efecto

del capital humano.

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6. Apéndice estadístico. Fuentes de información y definiciones.

Para cada país de la muestra, la productividad total de los factores se define como: Fi = Y / (

K1-α Lα ) donde Y es el producto interior bruto (PIB) al coste de los factores, K es el stock de capital

27

físico, ambas a precios constantes, L es el empleo en el sector privado productivo y α es el promedio

de la participación de las rentas salariales en el PIB a precios constantes en el período analizado.

Todas las variables se han construido como índices con 1985=1. La información procede de la

“Business sector database” de la OCDE. Los años para los que no se dispone de información se han

estimado a partir de la información de las “Penn World Tables” .

Las medidas de apertura se han calculado a partir de la información sobre las exportaciones y

las importaciones de bienes de cada país de la “Business sector database” de la OCDE. (en términos

nominales y construidas como índices con 1985=1).

Las estimaciones del stock de capital tecnológico doméstico, ditS , se han obtenido mediante el

método de inventario permanente, suponiendo una tasa de depreciación δ =0,05, ver Coe y Helpman

(1995):

)1t(i)1t(iit RS)1(S −− +δ−=

donde iR es el gasto en I+D en el sector privado productivo de cada país a precios constantes

procedente de la “Main Science and Technology indicators” de la OCDE. Para los años en que no se

dispone de información sobre esta variable se ha realizado una estimación sobre la base de la regresión

de los gastos reales en I+D sobre la inversión real y una tendencia. El dato de capital tecnológico

inicial se ha calculado según el método de Griliches (1979) a partir de la ecuación:

( )δ+=

gR

S 0iit

donde g es el promedio de la tasa de crecimiento logarítmica anual de los gastos reales en I+D en el período

disponible.

El stock de capital tecnológico exterior, fitS , se define como una media ponderada del stock

de capital tecnológico doméstico del resto de países con los que se comercia, siendo las ponderaciones

los patrones de comercio bilateral entre el país de referencia y los otros 20 países de la muestra. Se

utilizan los porcentajes de comercio bilateral con respecto a un año representativo porque están mejor

apoyados por los datos que los patrones de comercio bilateral que cambian anualmente sujetos a

28

comportamientos muy erráticos, Frantzen (2000). En concreto se utilizan los correspondientes a 1990

procedentes de Coe y Helpman (1995).

Por último, el stock de capital humano se mide en términos de años medios de escolarización

de la población mayor de 25 años, procedente de De la Fuente y Doménech (2000) que implican una

revisión y mejora de datos de Barro y Lee (1996) de acuerdo con el panorama económico y la

evolución de los países considerados. Los años para los que no se dispone de información se han

estimado a partir de la regresión entre ésta variable y la tasa bruta de matriculación en secundaria y

una tendencia. La tasa bruta de matriculación en secundaria procede del “Statistical Yearbook” de la

UNESCO.