1 Innovacin, Capital Humano y Creatividad en las Comunidades Autnomas Jorge Salgado 20 de julio de 2011 Estetrabajopretendearrojarnuevaslucesenlabsquedadelas variables queexplican lageneracin de innovacin, enfocndose enelcasodeEspaaysusdiecisieteComunidadesAutnomas.Dostrabajosorientanampliamenteaestedocumento:Florida (2010)yJones(2002).Sinembargo,estainvestigacinse distingueporutilizarunpaneldedatosyunaestimacinpor efectosfijos,distancindosedetrabajossimilaresque comnmenterecurrenaestimacionesdecortestrasversalespor MCOoMV. Adicionalmente, se aplican unaserie de herramientas delaEconomaRegionalyUrbanayseutilizaalaherramienta informtica gvSIG 1.11. 2 Yo creo que la verdad es perfecta para las matemticas, la qumica, la filosofa, pero no para la vida. En la vida, la ilusin, la imaginacin, el deseo, la esperanza cuentan ms. (Ernesto Sbato, 1948) 1.-Introduccin Las ltimas dcadas han sido profundamente marcadas por la creciente importancia de la economa del conocimiento. Las caractersticas fundamentales de esta nueva economa se asientanporunaparte,enelcontinuoincrementodelainversineneducacinyen generalenlasinstanciasligadasalareproduccindelconocimiento(e.g.centrosde investigacin) por otra, las particularidades estn presentes en la extensa aplicacin de los flujos de conocimientoen el desarrollo, produccin y distribucin de bienes y servicios, las dimensiones bsicas de la economa. Bajoestaargumentacin,ladefinicindeconocimientoenunsentidoeconmicopuede ser perfilada en dos vas1: i) en un sentido objetual cosificado- en donde el conocimiento esunproductoalqueseleaadevalor,siendoelcentrodeestapanormicanola aplicacin del conocimiento sino su produccin (Siggaard, 2000); y ii) como un conjunto dehabilidades,capacidades,mtodos,creatividadypersistencia,queseencuentran incorporadosenlossereshumanosysirvenparaidentificaryresolverproblemas mediante la recoleccin, la seleccin, y la interpretacin de la informacin, que provocan la gestacindenuevasideasqueseacumulanenformadeconocimientoconimportantes corolarios en el progreso econmico(OortyRaspe, 2007). Estainvestigacinpartedelasegundaconceptualizacinendondelashabilidadesylas capacidadesdelosindividuosparainnovarsonpuntosfocalesdelaeconomadel conocimiento;queasuvezestndeterminadasnosoloporlasdinmicasformalese informalesdeeducacinylaacumulacindeexperiencias,sinotambinporelentorno social, institucional y productivo en donde se construyen (Karlsson, et al., 2009). Enelcampoeconmico,desdelasegundamitaddelosochentasehandesarrolladouna granvariedaddemodelosdecrecimiento,enloscualeselconocimientoes endgenamente determinado.Su inclusin da lugar a que laseconomascrezcan a tasas positivasdeformaindefinida.Romer(1986)yLucas(1988),constituyenlosvrticesde estas familias de investigaciones. 1 El trmino de economa del conocimiento fue introducido inicialmente por Drucker (1959) y Machlup (1962). 3 Inicialmente los modelos de crecimiento con conocimiento, no contemplan a los corolarios espaciales, ni a las fricciones y diferencias en los procesos de transferencia y generacin de conocimientosentrelaseconomasyentrelosagentes.Sinembargo,esclaroquela difusin del conocimiento est lejos de ser perfecta y su generacin es desigual. Enestalnea,KarlssonyJohansson(2006)sealanquelatransmisindelconocimiento esun proceso espacial y temporalmente sincrnico, su generacin y utilizacin responden comnmenteaunamismalocalizacin.Porlotanto,actoressituadosendiferentes regiones tienen procesos de generacin y acumulacin cognitiva disimiles. Asumiendo entonces que la generacin de conocimiento es esencial para el crecimiento y que est asimtricamente distribuida en elespacio; diferentes localizaciones presentarn procesosdecrecimientosdivergentes,explicadosenparteporlaheterogeneidaddesu stock de conocimientos. Porotrolado,eneconomalosacercamientostradicionalesqueenfatizanlaimportancia delconocimientosecentranoselimitan-enlavaloracindelcapitalhumano.Enuna lneamsampliaFlorida(2002),hapropuestoredimensionaralacategorizacindel capital humano como fuente de innovacin y crecimiento econmico; en su lugar propone al capital creativo como motor del desarrollo y de la innovacin. La diferencia con la conceptualizacin usual del capital humano est en que Florida define alcapitalcreativonosoloincorporandoalosaspectosnetamenteeducativosfocalizados enlacienciayenlatecnologaquelosagentesabsorben-transfieren,tambinidentifica losefectospositivosdelasamenidadessocio-culturalesdelosespaciosurbanoso regionalesyloscategorizacomovariablesexplicativasdelosprocesosdeinnovaciny por efecto, de los acervos de conocimiento y de las potencialidades crecimiento econmico (Oort y Raspe, 2007). EnelmarcodelaUninEuropea,suagendasocioeconmicahaapuntaladodesdehace algunosaos,laimportanciadelaeconomadelconocimientocomounobjetivo estratgico.Enestesentido,sehaplanteadoconvertirseenlaeconomamsdinmicay competitivafundamentadaenelconocimiento,capazdegenerarcrecimientoeconmico sustentableconempleosdealtacalidadenelmarcodelacohesinsocialdetodoslos integrantes de la Unin (EU, 2000). 4 Noobstante,lageneracindeconocimientoascomolasmejorasentrminosde productividadydediversificacinindustrialorientadaalconocimientohansidoms evidentesenAsiayenAmrica.Enestesentido,lasiguienteinvestigacinpretende arrojarlucesenelcampodelasvariablesqueexplicanlageneracindenuevasideasinnovaciones-enfocndoseenelcasodeEspaaysusdiecisieteComunidades Autnomas. Dostrabajosorientanampliamenteaestedocumento:Florida(2010)yJones(2002).El primeroeselmsrecientedelaseriedetrabajossobreespacioscreativos,agentes talentosos,einnovacin,enelcualsedesarrollaunejercicioeconomtricodecorte transversalpara248reasmetropolitanasestadounidenses,quetienecomoobjetivo encontrar los determinantes de la generacin de innovacin. EstetrabajoseaproximaaFlorida(2010)poradoptarunenfoqueconceptualmente cercanoysedistingue:i)porlaelaboracindeunpaneldedatosenlugardeuncorte transversal- de estructura pool data, y ii) por la aplicacin de una estimacin por efectos fijos para evaluar comola innovacin puede ser explicada tanto por el capital humano, el gastoeninvestigacinydesarrollo,laestructuraproductivadealtatecnologayporlos estmuloscreativosquepuedabrindarunaComunidadenconsideracindesus caractersticas individuales. Adicionalmente, se diferencia de los trabajos tradicionales de capital creativo por elaborar unabrevediscusindeloshechosestilizadosdelaofertacultural,laestructura productivaylasdotacionesdecapitalhumanoencadaComunidadAutnomautilizando algunasdelasherramientasdelaEconomaRegionalyUrbanaygeoreferencando algunos indicadores con el paquete informtico gvSIG 1.11. Porotraparte,eltrabajodeJones(2002)esunorientadorterico.Comnmentelos trabajos de Florida han sido refutados por la poca claridad de las relaciones causales entre crecimiento, innovacin, creatividad y capital humano (as como por las fundamentaciones tericasdesupropuesta).Jones(2002)sedistingueporexplicitarenelmarcodeun modelo tipo Ramsey-Cass-Koopmans (modelo neoclsico) la generacin de ideas como un factordeproduccineneltotaldeloutputdeunaeconomayexplicitaademsque factores son determinantes en el nacimiento de las nuevas ideas. 5 Elrestodeestedocumentoestordenadodelasiguienteforma:laseccinsegunda desarrollaalgunoselementostericossobreinnovacin;laseccintercerapresentauna seriedehechosestilizadossobrelascaractersticasculturales,educativas,productivasy deinnovacinencadaComunidadAutnoma;laseccincuartaespecfica,estimay presenta los resultados del panel de datos que evala a los determinantes de la innovacin en el sentido de Florida;la quinta seccin concluye. 2.-Algunos elementos tericos Fundamentos pioneros de conocimiento, innovacin y crecimiento econmico Loseconomistasclsicosentreganalgunaspautassobrelaimportanciadelainnovacin, sin embargo, la teora neoclsica no profundiza en esta tradicin y analiza a la tecnologa y a la innovacin como un factor exgenamente relacionado conel proceso productivo, sinteorizar sobre la existencia de una relacin potencial entre ambos.Para los neoclsicos, la economa crece por la acumulacin de capital y por la intensificacin del trabajo, motivada por los objetivos demaximizacin de los beneficios (Elster, 1997). Para el enfoque crtico Marxista dentro de losobjetivos del sistema capitalista coexiste la necesidad de innovar, como nico factor de incremento de la plusvala relativa.Segn sta argumentacin,lainnovacinestmovilizadaporinteresesparticularesdeauto-expansin,quesegestanenlaesferadelaproduccin.Marxdistinguedosmecanismos diferentes de aumento de la plusvala: i) la absoluta, que involucra la intensificacin de la jornada de trabajo, y ii) la relativa que implica el incremento de la productividad y por lo tantoladisminucindelajornadadetrabajonecesariaparalarealizacindeuna operacina partir de laincorporacin de tecnologas, que adems impulsanla reduccin delvalordelafuerzadetrabajo.Enestesentido,lainnovacinesendgenamente determinada yfundamental en el proceso de expansin econmica (Delucchi, 2003). Mstarde,lasconceptualizacionessobreelroldelainnovacinenelcrecimiento econmicoseubicanenlostrabajosparadigmticosdeSchumpeter(1939)yDupriez (1947).LoscriteriosdeSchumpeterponennfasisenlageneracindeinnovacinyla subsecuente explosin de la inversin emprendedora que se desprende del flujo de nuevas ideas, por lo que la economa evoluciona por medio de un proceso de destruccin creadoraorientadoporlosinnovadores,endondenuevasideasreemplazanalasanteriores,es decir todos los bienes estaran sujetos aun ciclo de vida marcado por los procesos de I+D. 6 Dupriez, en una lnea cercana desarrolla un explicacinmsformal conun enfoque real y monetariosobrecomolainnovacinintervieneenloscicloseconmicosdelargoplazo (Ray, 2002). Elvnculoentreacumulacindeconocimientoyprosperidaddeunareginespuestoen relieveporeconomistasdeldesarrollocomoMyrdal(1954),Kuznets(1962),Hirchman (1958),yKaldor(1970),quienesenfatizanquelaaglomeracindecapitalhumanocrea beneficiosporencimadelarentabilidadprivadacosechadaporlosagenteseconmicos.Enmodelosmscontemporneosestebeneficiosocialesusualmenteconsideradocomo resultado de las externalidades del capital humano (Davies, 2002). Laimportanciadelashabilidadesycapacidadesdelafuerzadetrabajo,enunespacio urbanoascomolasfuerzasqueactanenlaatraccindeestetipodeagenteshaciaun determinadoemplazamientofuerondiscutidosdemanerapioneraporMarshall(1890), Vernon(1960),yJacobs(1969),muchosdesusaportesconfiguranelcorazndela economa regional y urbana. Otrosfundamentostempranoseicnicos,orientadosporelexamendelosefectosdel conocimiento tcnico sobre la produccin, son los introducidos por Arrow(1962) y Solow (1956y1957)ambosavocanensustrabajosporlasignificacindelosmecanismode aprendizaje tcnico de la fuerza de trabajo para inducir a incrementos de la productividad. En el caso de Arrow, el proceso deLearnigby doing, esta relacionado por losestmulos de la acumulacin que el nuevo capital provoca sobre los trabajadores. Modelos de crecimiento endgeno y NEG Los modelos de crecimiento endgeno, ponen nfasis en el rol del stock de conocimiento y ensucrecimiento.Sugierenqueincrementoscontinuosenconocimientotecnolgico (Romer,1990)oenlaacumulacindecapitalhumano(Lucas,1988),sonlasfuerzas conductorasdetrsdelcrecimientoeconmico,sinembargo,estecrecimientonoesun resultado automtico, es por el contrario un conjunto de acciones y decisiones de todos los agentes involucrados en el desarrollo econmico incluido el gobierno. En estos modeloslosflujos de conocimiento tecnolgico, son usadosen dosperspectivas: i) en la produccin de un bien en especfico que es protegido mediante patentes, y ii) en el incrementodelstocktotaldeconocimientotecnolgicoquepuedegenerarposibles 7 efectosdedifusinaotrasfirmasinversorasenlaproduccindeconocimiento tecnolgico. Formalmentelasaproximacionesneoclsicasconsideranalainnovacincomoel resultadodelaampliacindelnmerodecalidades(GrossmanyHelpman,1991)delos bienes de una economa o del nmero de insumosque ofrece una economa en el proceso productivo(Romer,1986).Laorganizacinindustrialbrindaunanutridaexplicacin sobre los incentivos de las firmas por innovar,principalmente asociadas a la reduccin de costosmarginales,enescenariosdecompetenciaoligoplicaoescenariosmonopolistas (Dasgupta y Stiglitz, 1980; Lee y Wilde, 1980). DocumentosempricoscomolosdeGlaeseretal.(1995)encuentranunaevidencia favorable al planteamiento de Lucas. Simon (1998), adems de confirmar los resultados de Glaeseretal.,encuentraunaltopoderexplicativoentreelniveldecapitalhumanoyla empleabilidad de la fuerza de trabajo. Unfactorlimitanteconlasaproximacionesanteriores,eselsupuestodeacceso tecnolgicohomogneoalolargodelespacio.AnderssonyMantsinen(1980)mostraron enelcontextodeunaeconomamultiregionalquelaseconomasseencontraban influenciadas entre ellas por el acervo y el acceso de conocimiento que disponan. Engeneral,lasconsideracionesgeogrficassonesenciales,porquelageneracindenuevo conocimiento est siempre vinculado a elementos tcitos los cuales implican que su accesoessoloposiblemediantelainteraccinespacialmenteprxima.NijkampyPoot (1998)argumentan que la concentracingeogrfica del conocimientopuedeconducira procesos dinmicos de divergencia de las variables econmicas. Otro grupo de estudios, en el marco del crecimiento endgeno consiste enenfocarse en el poder explicativo del gasto en investigacin y desarrollo, incluyendoa esta variable como unfactordeproduccinGrilichesetal.(1990)encontraronevidenciaimportantedeesta relacin, aunque tambin estuvo exenta de una profundizacin en trminos espaciales. Unmarcotericoquetomacomopuntodepartidaladistribucinheterogneadelasactividades econmicas y que adems considera implcitamente las diferencias regionales deinnovacineslaNuevaGeografaEconmica.Fundamentaconlapresenciade economasaescalaymercadosimperfectoslaexistenciadefuerzascentrpetasy 8 centrfugasquedanlaspautasparalalocalizacindelasactividadeseconmicasyel desarrollodelosespacioregionales.Asimismo,sealaqueunavezqueunprocesode aglomeracin ha empezado este tender a reforzarse as mismo. Duranton y Puga (2001), sealan, en este marco la factibilidad de que actividades experimentales e innovadoras se localicen en regiones urbanas, mientras la produccin industrial estndar se descentralice en regiones menos desarrolladas. Conceptualizaciones ms amplias de innovacinFlorida (2010 y 2002), seala que la innovacin hasido ampliamente reconocida como el factor msimportante en elcrecimiento econmico, no obstante, seala quela capacidad deinnovarademsdeestarligadaconlaformacindelafuerzadetrabajo-capital humano-,esunresultadovinculadoconelambientelocal,queproveeincentivossocio-culturales para la gestacin de nuevas ideas. En la misma direccin, Desrochers (2001) hace hincapi en los vaco tericos y empricos sobrelageneracindeinnovacinenparticularsostienequeladiversidaddelas actividades econmicas de alta tecnologa concentradas en un espacio es un factor clave en el crecimiento regional, ya que proporciona agentes creativos de una variedad de perfiles que aumentan las posibilidades de expansin del conocimiento. Jacobs(1961)planteaqueciudadesabiertasydiversasatraenaagentestalentososque estimulanla creatividad, la innovacin yelcrecimiento. Glaeser et al. (1992)encuentran argumentosconsistentesconlaexposicindeJacobs,para171ciudadesdeEstados Unidos. Feldman (2002), seala que muchos de los trabajos que abordan la generacin de ideas nomuestraexplcitamentealroldelainnovacinenelcrecimientoeconmicoysostienela ambigedad causal entre innovacin, capital humano ycrecimiento econmico. Un modelo de flujos ideas ParanuestrosobjetivosJones(2002)brindaunrespaldotericosugestivosobrela importanciadelageneracindeideasenelcrecimientoeconmico.Adems,de explicitarladentrodelafuncindeproduccindelaeconoma,tambinexplicitauna funcin de generacin de ideas. 9 Se parte de una economa cuyo producto totalt en el tiempo t est dado por: t = AtcKtuEt1-u, (i) Donde Kt eselstockdecapitalfsico Et eseltotalcapitalhumanoempleadoenla produccin de t, At es el stock total de ideas disponible en esta economa.Se asumen que u < o < 1 y o > u.Porloqueexistenrendimientosconstantesaescalaentre K y E cuandoelflujodeideas A esconstante.Yrendimientoscrecientespara K, E y A interactuandoconjuntamente.Estesupuestoreflejaquelasideasnosonrivaleso infinitamente expandibles.El producto tienela restriccin de factibilidad t = Ct + Kt +0t. Lainversinencapitalfsicotieneunaconstruccinusual: Kt = sKt JKt, K0 > u. La variable sK denotalafraccindelproductoinvertidoencapitalfsico,y J > u eslatasa exgenayconstantededepreciacin.Elcapitalhumanoempleadoparaproducir t est dado por: Et= tIt, (ii) , donde t es capital humano por persona y It es el monto total de fuerza de trabajo en la produccin de t.El capital humano individual est dado por el tiempo que invierte cada individuo en su preparacin lh, por lo que t es definido como t = cIht, > u . Finalmente, A elstockdeideas,tieneunaecuacindiferencialsimilaraladeJones (1995a): At = AtqEAtx Xt1-x (iii) ,donde EA eseltotaldecapitalhumanodedicadoalagestacindeideas,queestdado por: EAt= t0IAt (iv) En donde IA esel nmero de investigadorescon 0 u, y t es el nivel decapital humano de cada investigador; Xtes la dotacin de estmulos creativos que incluye a las instancias quedeacuerdoaFlorida(2010)promuevenlacreatividad(eventosartsticos,teatrales, cinematogrficos,etc.). Xt = sRt, X0 > u,porlotanto (1 sX sK) eslafraccinde producto consumido. 10 Losparamentosadquierenlosvaloresu < z < 1 ,y > uquepermiteque descubrimientospasadosincrementenlaproductividaddelosinvestigadores.La restriccinparalafuerzadetrabajoenlaeconomaestdadaporlassiguientes ecuaciones: Nt = Nocnt,No > u(v) IAt + It= It= (1 lt)Nt (vi) 3.-Hechos estilizados Innovacin Grfico No. 1 Funciones de densidad estimadas Solicitud de patentes por provincia 2001 y 2009 Fuente: INE Elaboracin: Jorge Salgado ElGrficoNo.1muestralosresultadosdelafuncindedensidadestimadaparael indicadordeinnovacin,aproximadoporelnmerodesolicitudesdepatentesencada unadelasprovinciasespaolas.Esclarocomolamayorpartedelamasabajolacurva 11 tanto en 2001 como en 2009, est concentrada en la izquierda. Es decir la mayor parte de provinciasposeeanualmenteentre0y100solicitudesmientrasexistendosfocosde innovacinBarcelonayMadrid,quemultiplicanalmenosen6vecesalamayora.En 2009,MadridacrecientasudistanciaconrespectoaBarcelona,mientraspermaneceun grupo de provincias con una limitada generacin de innovacin. Grfico No.2 Concesin de patentes cada 100.000 habitantes por Comunidad Autnoma 2001 Fuente: INE Elaboracin: Jorge Salgado 12 Grfico No.3 Concesin de patentes cada 100.000 habitantes por Comunidad Autnoma 2009 Fuente: INE Elaboracin: Jorge Salgado Los grficos 2 y 3 relativizan los resultados anteriores, y muestran la cantidad de patentes concedidasporcada100.000personasaunnivelmsagregado,elautonmico.Enesta perspectivalaComunidaddeNavarramuestraunaelevadageneracindeinnovaciones quesefortalecenhasta2009,desprendindose delrestodeComunidades,unadinmica similartienelugarconelPasVascoyAragn.Porotraparte,MadridyCataluareflejan tambinunaimportantecontribucin,noobstante,Madridaligualqueseconcluyenel Grfico No. 1 parece acrecentar aceleradamente sus innovaciones. Porotraparte,lasComunidadesconmenoresconcesionesdepatentesrelativasse encuentras en Extremadura y Castilla la Mancha. En el segundo caso incluso los resultados de 2009 son menores que los 2001. Cultura y capital humano EnestasubseccinseutilizaunaadaptacindelndicedeKrugman,lacualcomparala ofertaculturaldeunaComunidadAutnomaconrespectoalagregadonacional,esdecir midecundiferenteeslapresentacinanualdeeventosculturalesdeunespacio comunitario,enrelacinalaofertaculturaldeEspaaensuconjunto.Mientraslos 13 resultados sean ms alejados de cerocada Comunidad Autnoma tendr menos diversidad cultural(GordoyPrez,2003).DeacuerdoaFlorida(2010),espaciosculturalmentems diversossonproclivesaunamayorgeneracindeideas.Laecuacin(a)presenta formalmente al ndice: IK]s=__C]rCsr ] _C]Cs]_](a) Dondeelsuperndice i serefierealaComunidadAutnoma, muestraalavariable agregada para nivel nacional,el subndice s identifica a la agregacin de los de los eventos artsticos ofrecidos2; y el subndice j a un sector artstico en particular. De esta forma Cjr, y Cj representanalnmerodeeventosdeltipo j enlaComunidadAutnoma r yeneltotal nacionaldefinidopor .Mientras, Csr y Cs indicaneltotaldeeventosartsticosdela Comunidad Autnoma r, y del total nacional.ElsiguientecuadromuestralosresultadosporComunidadesAutnomasparaelperiodo 2005 hasta 2009: Cuadro No. 1 Aplicacin del ndice de Krugman a actividades culturales NDICE DE KRUGMANComunidades Autnomas AosAnlisis Descriptivo 20052006200720082009PromedioDes. Est.MximoMnimo Andaluca0,322630,342930,326640,321480,347950,3323260,012250,347950,32148 Aragn0,208190,196700,187180,135910,188220,183240,027770,208190,13591 Asturias (Principado de)0,083840,079410,064100,095420,114470,0874480,018820,114470,06410 Balears (Illes)0,240250,248790,242140,277800,269900,2557760,017030,277800,24025 Canarias0,196360,199690,206110,198290,241470,2083840,018850,241470,19636 Cantabria0,247610,275430,275990,296360,286460,276370,018230,296360,24761 Castilla y Len0,068000,118640,085120,100040,132220,1008040,025630,132220,06800 Castilla-La Mancha0,097260,127390,130180,135070,158020,1295840,021730,158020,09726 Catalua0,262070,244500,221730,219090,180770,2256320,030640,262070,18077 Comunitat Valenciana0,105670,076740,095520,119280,146610,1087640,026240,146610,07674 Extremadura0,117650,144250,130160,120490,151800,132870,014830,151800,11765 Galicia0,130690,129420,150500,144750,145810,1402340,009550,150500,12942 Madrid (Comunidad de)0,083800,128160,150660,116990,163470,1286160,031000,163470,08380 Murcia (Regin de)0,159210,137700,168780,180920,215230,1723680,028720,215230,13770 Navarra (Comunidad Foral de)0,201100,201990,213550,211880,255320,2167680,022270,255320,20110 Pas Vasco0,104910,119550,122390,145220,141380,126690,016600,145220,10491 Rioja (La)0,266670,313420,331490,362790,361800,3272340,039800,362790,26667 2Se distinguen a cuatro sectores artsticos: Cine, teatro, danza y msica. 14 Anlisis Descriptivo20052006200720082009 Promedio0,1703490,1814530,1824860,1871640,205935 Desviacin estndar0,0784700,0801320,0793480,0828050,075791 Mximo0,3226300,3429270,3314900,3627950,361803 Mnimo0,0680010,0767440,0640960,0954160,114466 Fuente: INE En los resultados del Cuadro No.1 en una perspectiva global no muestran una importante dispersinentreComunidades.Deacuerdo,alacaracterizacindelndicelas Comunidades conmayor diversidad en sus amenidades culturalesson Asturias, Castillay Len,Valencia,PasVascoyMadrid.Lasdemayorespecializacinenunadeterminada rea artstica son Andaluca y La Rioja. Siguiendo a la conceptualizacin de los seguidores delosespacioscreativos.LascincoanterioresComunidadespodrangeneraruna atmosfera adecuada para la generacin de innovacin. Porotraparte,losgrficos5y6sonindicativasdelasdotacionesdecapitalhumanoen cada Comunidad. En 2001 el Pas Vasco, Madrid, Navarra, Catalua y Aragn muestran una poblacin titulada o ms, conun alto porcentaje.En2009,estas Comunidades conservan una buena parte de su poblacin titulada, aunque el Pas Vasco y Madrid muestra mayores crecimientos. Grfico No. 4 Porcentaje de la poblacin con titulacin superior o ms por Comunidad Autnoma 2001 Fuente: INE Elaboracin: Jorge Salgado. 15 Grfico No. 5 Porcentaje de la poblacin con titulacin superior o ms por Comunidad Autnoma 2009 Fuente: INE Elaboracin: Jorge Salgado Concentracin industrial Enestasubseccinsehaceunabreverevisindelaestructuraproductivadelas ComunidadesAutnomasmedianteelndicedeGinideespecializacinsectorial,que resumeladistribucindelascuotasabsolutasdelaproduccindecincograndes sectores:i)agricultura,energa,industria,construccin,yservicios.Paralosinteresesde estaseccinseobtendrlaevolucindeestendiceparaelsectorindustrial, caracterizados por ser el principal contribuidor de innovaciones. Engeneralcuandoelindicadortomaunvalordeceroelsectoresthomogneamente distribuido entre lasComunidades. Por el contrario, cuando alcanzael valor de uno, toda la produccin se concentra en pocos espacios. El ndice de Gini se fundamenta en Combes, et al. (2008) y corresponde a la expresin (b). 0]= 1 __vAB]rvABs] +_vAB]rvAB]-1__ [1c(b) Lavariable c,representaalnmerodesectoresyVABalvaloragregadobruto.La interpretacin de lossubndicesy superndiceses homognea ala del ndice de Krugman aplicado en la sub-seccin de cultura. 16 Grfico No. 6 Fuente: INE El resultado del ndice de Gini expuestos en el Grfico No. 7 es un imprtate indicativo de la existencia de un patrn de concentracin de la produccin industrial. Adems, de estar lejanodel0,muestraunaevolucinquefavorecealaconcentracin.ElGrficoNo.7 recoge como losempleados a nivel nacional en el sector industrial estn concentrados en Catalua, Madrid y Valencia.Grfico No. 7 Distribucin de los empleados en el sector industrial por Comunidad Autnoma 2009 Fuente: INE Elaboracin: Jorge Salgado 17 4.-Especificacin, estimacin y resultados Especificacin emprica Enestaseccinseplanteanlasespecificacioneseconomtricasenfuncindelmodelo terico de Jones (2002) y de los aportes de Florida (2002 y 2010) sobre las variables que inciden en la generacin de innovaciones. La estimacin se desarrolla a travs de unpanel datos,conunaestructurapooldataincorporandoefectosfijos,queesutilizada especialmente en el tratamiento de regiones y pases (Ramajo, 2003). En general, el pool data esuna extensin del modelo lineal bsico, la interpretacinde loscoeficientesfundamentales(R-cuadrado,R-cuadradoajustado,t-student,error estndar,Durbin-Watson,estadsticoF,entreotros)notienecambiosinterpretativos, adems,lainferenciapuededesarrollarseatravsdemnimoscuadradosysus generalizaciones (Sosa, 1999). Enlasestimacionesconvencionalesdeseriesdetiempoycortestrasversales,escomn quelasregionesincluidasenlaevaluacinpresentendiferentescaractersticas individualesnoobservablesquesignifiquencomplicacionesalanalizaralmodelo,no obstante,laasociacindeinformacinenelpooldedatos,presentalaposibilidadde controlarlaheterogeneidaddelasregionesevitandoelriesgodeobtenerresultados sesgados, por medio de la modelizacin de efectos fijos o aleatorios (Ramrez, 2002). El pool de datos de efectos fijos utilizado puede definirse como una relacin lineal entre la variable independiente y las explicativas de la siguiente manera: yt = X|t +ut(1) Donde i,representaacadaunidadtransversal(i = 1,2, . . , I) y t alnmerodeperiodos(t = 1,2, , I). X esunvector(fila)quecontienekvariablesexplicativas, esunvector conkparmetros,yuIt eseltrminodeerrorquecontienetrescomponentes formalizados en la siguiente ecuacin: ut = y +t +ct(2) El primer trmino y, representa a los factores no observables que difieren por Comunidad Autnoma pero no en el tiempo (por ejemplo disposiciones o regulaciones propiasdecada 18 ComunidadAutnoma);t indicachoquesquevaraneneltiempoperonopor comunidades (se trata de efectos que involucran a todos las regiones de forma simultnea, comolosefectosdelacrisisde2008)y ct representaefectospuramentealeatoriosque especficamente afectan a una regin en un determinado perodo.Por simplicidad, en las estimaciones desarrolladas se supone que t = u. En nuestromodelo la variable dependiente yt es una medida de innovacin basada en el nmerodepatentesdecadaComunidadAutnoma.DeacuerdoaGriliches(1998),las patentes son una til y cercana aproximacin para dimensionar el flujo de nuevas ideas en unaregin.Pordefinicin,unapatenterecogeaunaideanueva,quehaadquiridouna valorizacin especial por los recursos que requieren para ser registrada y conservada. Los estudios sobre innovacin tecnolgica han usado ampliamente al nmero total de patentes relativizadosparaunnmeroconcretodeagentes.Enestecasoseoptaporevaluaral nmerodepatentescada100.000personasentodaslasComunidadesAutnomas, siguiendoaFlorida(2010).Finalmente,seoptaporobtenerlogaritmosdeestavariable. Por lo tanto, la variable dependiente puede ser especificada como: yt = log _AtPoblocion totol1uu.uuu] (S) Para la especificacin de las variables explicativas se considera:i)al nivel de capital humano medido con el porcentaje de la poblacin con un niveldetitulacinsuperioromayor,lavariablesiguealasaproximacin de Glaeser et al.(1995) y se denota por ECt;ii)elgastoeninvestigacinydesarrollorecibidoporcadaComunidad Autnoma en trminos porcentuales con respecto al total, especificado por It;iii)el nmero de cientficos e ingenieros graduados cada ao, como porcentaje deltotaldetitulados,esexpresadoformalmentepor Sct,comprendeuna aproximacin del talento cientfico joven;iv)amenidadesculturalesmedidasporelnmerodeeventosteatrales, musicales,cinematogrficosydedanzanormalizadosparaeltotal,se denota por Rt; v) lascaractersticastecnolgicasdelaestructuraproductiva,medidacomo el nmero deindustrias de alta tecnologa localizadas en cada Comunidad 19 Autnoma,Mansfield(1986),encuentraquelasindustriasfarmacuticas, qumicas,metalmecnicas,tiendenaserfuentesimportanteenla generacin de sus ideas, Florida (2010) suma a las anteriores las industrias relacionadasconequiposinformticos.Enestaestimacin ICt seagregan todas las anteriores. Al igual que para la variable dependiente seopta por obtener el logaritmo natural de cada variable explicativa, el vector de explicativos se expresa como: X|t =[0 + [1ECt +[2It +[3Sct +[4Rt + [5ICt(4) t = 1,2, , Ii = 1,2, . . , I Porotrolado,laespecificacindelcomponentedeerror,sesujetaaunaestimacin desarrollada mediante efectos fijos. Tradicionalmente, el modelo donde la heterogeneidad inobservable es tratada como un conjunto adicional de coeficientes a estimar, junto con los[ estimadores,sedenominaefectosfijos.Estemodelo,suponequelasdiferenciasentre unidadespuedencaptarsemediantediferenciaseneltrminoconstante,aadiendouna variableficticia(dummy)atodasmenosunadelasunidadesdelaseccincruzadao transversal. Porlo tanto,loscoeficientes estimados serncercanosa un promedio, de los quecadaComunidadAutnomapresentarasisepudieraestimarunmodeloparacada una. Conefectosfijos,laespecificacindelmodelo,consideraenlaexpresindeltrminode error(ut= y +t + ct)a t= u yaltrmino yI comounaconstantediferentepara cadaunadelascomunidades.Almismotiemposeagreganalmodelo I 1 variables dicotmicas: yt = |1 +ECit +Iit +Scit +Rit +ICit] +(J1ty1 + +J(I-1)ty(I-1)) +ct(S) t = 1,2, , Ii = 1,2, . . , I EndondeparacadaComunidad,lavariable Jtadoptavaloresde1y0.CuandolaComunidad] igualacon i lavariableficticiaseriguala1,ysiesdistintade i, esiguala cero. El modelo anterior puede ser expresado matricialmente como: y = X+ Zy +e (6) 20 En donde y es un vector columna ordenado por Comunidades Autnomas y por el periodo detiempo,con II observaciones; X esunamatriz II KS,siendolaprimeracolumnauna constanteiguala1; esunvectorcolumnacon K parmetros,quesonelobjetivodela estimacin; Z esunamatriz II (I 1) endondecadacolumnarepresentaalavariable ficticia.Finalmente, e esunvectorcolumna II,deltrminodeerror.Larepresentacin matricial del modelo a estimar es: Si c satisfacelossupuestosdelmodelolinealclsico,elmtododemnimoscuadrados producir losmejores estimadoreslinealesinsesgados para el vector . Por consiguiente, laformaderesolverelproblemadelaheterogeneidadnoobservableesatravsdela agregacin de I 1variables adicionales las cuales capturan el efecto sobre el intercepto en cada Comunidad Autnoma. Estructura de los datos Paralaconstruccindelpaneldedatoslasseriessonobtenidasdelassiguientes instancias: i) Instituto Nacional de Estadsticas de Espaa (INE), ii) Ministerio de Industria TurismoyComercioyiii)delMinisteriodeCulturadeEspaa.Entodosloscasosel periododeanlisisiniciaen2001yconcluyeen2009;seincluyealas17Comunidades Autnomas, y se opta por excluir del ejercicio a Ceuta y Melilla, por incompatibilidades con la informacin requerida.El Cuadro No. 2 resume algunas de las propiedades estadsticas de las series evaluadas. 3 Kindica el nmero total de indicadores para la estimacin. 21 Cuadro No. 2 Resumen estadstico Y?H?G?ED?B?I? Mean 6.0471380.2065140.0610240.2787150.0596210.045107 Median 4.7867500.1970000.0220000.2817600.0531660.045298 Maximum 15.9051900.3460000.3170330.4276700.1335880.057085 Minimum 1.4906170.1240000.0037370.1304820.0259140.031904 Std. Dev. 3.2960770.0481370.0800500.0588690.0272480.005114 Skewness 0.8647260.0083230.018419-0.2360101.068700-0.188527 Kurtosis 2.8538540.0341130.0528142.9846193.1347733.387034 Observations 144144144144144144 Cross sections 161616161616 Fuente: INE, Ministerio de Cultura de Espaa. En primera instancia la variable de aproximacin a la innovacin, la variable endgena del paneldedatos,correspondealnmerodepatentesconcesionadasanualmenteencada Comunidadporcada100.000habitantes.Laseriessefundamentanenlasestadsticasde propiedad industrial elaboradas por la Oficina Espaola de Patentes y Marcas4. Encuantoalaelaboracindelasvariablesexplicativas,laseriedecapitalhumano comprende a la poblacin de ambos sexos de 16 y ms aos que ha alcanzado al menos un nivel de instruccin superior con respecto al total de la poblacin, la serie se desprende de la Encuesta de Poblacin Activa. Lasegundavariableexplicativa,concernientealgastoeninvestigacinydesarrolloesla sumatoriadelgastototaldelaadministracinpblicayeldelasempresasprivadasen esterubro,elindicadoresrecogidoentrminosporcentualesynoincluyealgastoen educacin. Las seriesde investigacin y desarrollo se sujetana losIndicadores de Ciencia y Tecnologa, presentados por el INE. La siguiente variable de cientficos e ingenierostitulados cada ao con respecto al total de universitarios titulados se nutre de lasestadsticas de Enseanza Universitaria en Espaa 4 DeacuerdoalINEunapatentecomprendeunttuloquereconoceelderechodeexplotaren exclusivalainvencinpatentada,impidiendoaotrossufabricacin,ventaoutilizacinsin consentimientodeltitular.Comocontrapartida,laPatenteseponeadisposicindelpblicopara general conocimiento. 22 presentadas por INE e incluye al sector pblico y al privado. Siguiendo a Florida (2010), se opt por incluir a las carreras detalladas en el cuadro siguiente5 Cuadro No. 3 La variable de amenidades culturasse construye a partir de la informacin del Ministerio deCulturadeEspaaydelosindicadoresdeculturayociodelINE.Inicialmentese agregan loseventos teatrales, musicales, de danza y cinematogrficosque tienenlugar en cadaComunidadanualmenteyposteriormenteseobtienenvaloresporcentualescon respecto del total a nivel nacional. Grfico No. 8 Finalmente, la variable de industrias de alta tecnologa sedirecciona por la propuesta de Florida(2010),Mansfield(1986)yLevinetal.(1987);quienesargumentanquelas industrias farmacuticas, qumicas, petroleras, deestructuras metlicas, demaquinaria, y deequiposinformticossecaracterizanporsualtonmerodepatenteseinnovaciones. Esta aproximacinse sustenta en la clasificacin CNAE93 elaborada por el INE. El cuadro siguiente sintetizaalasindustriasincluidasenestavariablequeesutilizadaentrminos porcentuales con respecto al nmero total de empresas en cada Comunidad: 5Se debe considerar que no todas la Comunidades ofrecen toda la oferta universitaria considerada. Titularidades seleccionadas BioqumicaCc. BiolgicasCc. MatemticasCc. del Mar BiotecnologaCc. FsicasCc. Qumicas ESTUDIOS DE ARQUIT. E INGEN. Cc. AmbientalesCc. GeolgicasCiencia y Tec. AlimentosESTUDIOS DE ARQ. E ING. TCN. 23 Cuadro No. 4 Sectores Incluidos en el Anlisis Sectores Incluidos en el Anlisis 11 Extraccin de crudos de petrleo y gas natural 120 Extraccin de minerales de uranio y torio 13 Extraccin de minerales metlicos 14 Extraccin de minerales no metlicos ni energticos 15N Industria de productos alimenticios y bebidas 17N Industria textil 23 Coqueras, refino de petrleo y tratamiento de combustibles nucleares 24N Industria qumica 27N Metalurgia 28N Fabricacin de productos metlicos, excepto maquinaria y equipo 29N Industria de la construccin de maquinaria y equipo mecnico 30 Fabricacin de mquinas de oficina y equipos informticos 33N Fabricacin de equipo e instrumentos mdico-quirrgicos, de precisin, ptica y relojera 34 Fabricacin de vehculos de motor, remolques y semirremolques 72N Actividades informticas 73 Investigacin y desarrollo Fuente:INE. Estimacin del pool de datos Acontinuacinsepresentaunaseriedeestimacindelmodeloplanteadoenlasub-seccin anterior que brindaron resultados interesantes y en mayor se caracterizan por sus buenosestadgrafos.Enalgunoscasosseoptporrezagaralasvariablesdegastoen innovacin y desarrollo y la que agrega a los titulados como cientficose ingenieros. 24 Cuadro No. 5 Estimaciones del modelo de generacin de ideas con un pool de datos y efectos fijos Cross-section fixed (dummy variables) White cross-section standard errors & covariance (no d.f. correction) 12345678 ECit 0.816461 (0.0000) 0.823949 (0.0000) 0.892528 (0.0000) 0.821418 (0.0000) 0.824200 (0.0000) 0.796171 (0.0000) 0.738824 (0.0000) It 0.018289 (0.9087) 0.245024 (0.1931) 0.027186 (0.8613) 0.172157 (0.0878) 0.171383 (0.0808) 0.198624 (0.0791) 0.184613 (0.1326) It-1 0.080162 (0.4364) 0.061988 (0.4528) It-2 0.050085 (0.6059) 0.017431 (0.8331) 0.026264 (0.7873) Scit 0.017521 (0.9011) 0.015956 (0.9104) 0.137469 (0.5231) 0.033564 (0.8283) Scit1 0.059338 (0.5775) 0.047830 (0.6669) 0.005063 (0.9732) Scit2 0.320400 (0.0709) 0.319117 (0.0716) 0.297579 (0.1067) Rit 0.121326 (0.5147) 0.130158 (0.4744) 0.104662 (0.6120) 0.448365 (0.0604) 0.439243 (0.0767) 0.433198 (0.0328) 0.463715 (0.0431) ICit 0.671882 (0.2887) 0.665456 (0.2666) 0.712528 (0.0010) 0.729327 (0.0032) 0.724727 (0.0000) 0.973160 (0.0128) C 2.866548 (0.0004) 3.465340 (0.0007) 2.649006 (0.0007) 3.226934 (0.0000) 4.093532 (0.0000) 3.927082 (0.0000) 3.995139 (0.0000) 4.429012 (0.0000) R20.9088930.9088800.8838450.9070650.9267830.9266910.9265110.925037 R2 o]ustoJo0.8940790.8949180.8671190.8936820.9076470.9085700.9093630.907546 w1.8365471.8373801.4550781.7803531.7832381.7671081.7812251.725093 Akaike-0.510991-0.524736-0.295874-0.518898-0.672006-0.68861-0.70401-0.684154 Observaciones144144144144144112112112 EngeneralelestadgrafoR-cuadradopresentaunajustealto,lapruebaFrechazala hiptesis nula de no explicacin conjunta de las variables al 99% de nivel de confianzay el valordeDurbinWatson,indicaquenoexistenproblemasdeautocorrelacinparaun nivel de confianza del 99% , en la mayora de los casos. Deacuerdo,alCuadroNo.5esevidentequeparaelcasoEspaollavariabledeCapital Humanoposeeunsobresalientepoderexplicativoenlageneracindeinnovaciones.En todoslosmodelosestasecaracterizaportenerbuenaspropiedadesestadsticasypor comportarse de acuerdo a lo esperado en contrastacin con la teora. Ella es seguida por la 25 variabledeindustriasdealtatecnologa,sesugiereasquelosemplazamientos productivos de ciertas industrias inciden positivamente en la generacin de nuevas ideas. Lavariabledeamenidadesculturalespresententodaslasestimacionesel comportamientoesperado,enunabuenapartesusestadgrafospasaronlaspruebasde significacin individual aunque no con la claridad que las variables de capital humano. Finalmente,lavariabledegastoeninvestigacinydesarrollomostrciertonivel explicativoenalgunasestimaciones,mientraslaquerecogealnmerodecientficose ingenieros graduados en cada ao parece no explicar la generacin de patentes. Los ejercicios economtricos anteriores brindan pequeas intuiciones sobre la generacin depatentes,noobstante,puedensustentarnuevostrabajosquebridenuntratamiento msprofundo alas estimaciones dinmicaso impulsennuevas modelizaciones empricas implementando efectos aleatorios con efectos dinmicos estimados por GMM. 5.-Conclusiones Los resultados anteriores entregan buenas seales sobre la relevancia del capital humano sobrecualquierotravariableenlageneracindeinnovacin.Enestesentidocomose present en la tercera seccin las Comunidades deMadrid, PasVasco, Navarra, Cataluay Aragn poseen las mejores condiciones a nivel nacional. Porotraparte,lavariabledelocalizacindeindustriasdealtatecnologaquemostr buenaspropiedades,podrajustificarlasbrechasenlageneracindeinnovacinpara loscasosdeCataluayMadrid,queconfiguranalasregionesdemayorconcentracinindustrial y de innovacin. Porltimo,lavariabledeamenidadesculturasaunquenomuestraelmismopoder explicativo que las anteriores, responde al comportamiento terico esperado y en muchos casossuperalaspruebasdehiptesis,esprobablequemejoresindicadoresendices debanserdiseadosparacapturarmejorsupoderexplicativoenlageneracinde innovacin. 26 Engenerallosprocesosdegeneracincognitivasoncomplejos,dinmicos,endonde actanmltiplesfuerzas,noobstante,laevidenciadeestedocumentesugierequeEl capitalmsvaliosodetodoseselquesehainvertidoensereshumanos.(Marshall, 1890).Esdecir,elcapitalhumanotieneelmayorpoderexplicativo,enlageneracinde nuevas ideas. Los ejercicios economtricos anteriores brindan pequeas intuiciones sobre la generacin de patentes debenser profundizados y depurados, no obstante, pueden sustentar nuevos trabajos que briden un tratamiento ms riguroso a las estimaciones dinmicas o impulsen nuevas modelizaciones empricas implementando efectos aleatorios con efectos dinmicos estimados por GMM. 27 Bibliografa -Combes, P. et al. 2007, Spatial Wage Disparities: Sorting Matters!, Journal of Urban Economics. -Desrochers,P.2001.LocalDiversity,HumanCreativity,andTechnological Innovation, Growth and Change, Vol.32. -Drucker,P.1959,LandmarksofTomorrow:AReportontheNewPost-modern World, Harper, New York. -Florida, R. 2002. The Rise of the Creative Class:And How Its TransformingWork, Leisure, Community and Everyday Life. New York: Basic Books. -Glaeser, E., Scheinkman, J. D., Shleifer, A. 1995. 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