Patentes y Crecimiento EconómicoIntroducción Relación entre las Patentes y el Crecimiento...

IntroducciónRelación entre las Patentes y el Crecimiento Económico

Datos y MetodologíaResultados

Consideraciones finales

Patentes y Crecimiento Económico:¿Innovación de residentes o de no residentes?

Jacobo Campo Robledo

Grupo de Estudios Económicos

Superintendencia de Industria y Comercio

Noviembre de 2013

Campo (2013). Patentes y Crecimiento Económico Grupo de Estudios Económicos - SIC

Contenido

1 Introducción

2 Relación entre las Patentes y el Crecimiento Económico

3 Datos y Metodología

4 Resultados

5 Consideraciones finales

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1 Introducción

4 Resultados

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Introducción

Cuando un país se encuentra en el pleno empleo de sus factores deproducción, Capital y Trabajo, el residuo de Solow (1958) nos indicaque los crecimientos del Producto se deben a cambios tecnológicos yaque los factores no pueden incrementarse.

Esta hipótesis ha sido estudiada empíricamente por numerososinvestigadores a lo largo de los últimos 20 años desde la publicacióndel trabajo de Mankiw, Romer y Weil (1992).

Introducción

Cuando un país se encuentra en el pleno empleo de sus factores deproducción, Capital y Trabajo, el residuo de Solow (1958) nos indicaque los crecimientos del Producto se deben a cambios tecnológicos yaque los factores no pueden incrementarse.

Esta hipótesis ha sido estudiada empíricamente por numerososinvestigadores a lo largo de los últimos 20 años desde la publicacióndel trabajo de Mankiw, Romer y Weil (1992).

Introducción

En este orden de ideas, los incrementos del PIB explicados por el resi-duo contienen entre otros factores, la innovación y la propiedad indus-trial (Patentes y Marcas), que a su vez tiene efectos positivos indirectossobre el trabajo y el capital, y por ende sobre PIB.No obstante, no se ha contemplado clasificar las patentes registradaspor residentes y no residentes, con el fin de conocer cual es su im-pacto sobre el crecimiento económico. Apriori se puede pensar que elimpacto no es igual.

IntroducciónObjetivo

Estudiar la relación entre las Patentes (de residentes y de noresidentes) y el crecimiento económico empleando un modelo de

datos panel para 10 países de América Latina. A través detécnicas recientes de análisis econométrico para datos panel no

estacionarios se estima la relación de largo plazo entre los factoresde producción (Patentes, Capital y Trabajo) y el PIB.

IntroducciónVisión estratégica de la PI

La innovación constituye el mecanismo óptimo para garantizar la com-petitividad de un país en el largo plazo y asegurar que el crecimientoeconómico sea sostenible.

En un mundo altamente globalizado, la búsqueda permanente dealternativas para producir más y mejor con menos recursos es unfactor crítico que impulsa el crecimiento económico de los países ypermite transformaciones económicas de largo alcance.

IntroducciónVisión estratégica de la PI

La innovación constituye el mecanismo óptimo para garantizar la com-petitividad de un país en el largo plazo y asegurar que el crecimientoeconómico sea sostenible.

En un mundo altamente globalizado, la búsqueda permanente dealternativas para producir más y mejor con menos recursos es unfactor crítico que impulsa el crecimiento económico de los países ypermite transformaciones económicas de largo alcance.

Revisión de Literatura

Durante los últimos años ha existido un gran interés académico, en estudiar el efectoque tienen las patentes sobre el crecimiento económico de los países.

Trade off otorgamiento de patente en materia de incentivos

Park y Ginarte (1997) determinan que las patentes tienen un efecto positivosobre la acumulación de capital, lo cual a su vez tiene un efecto positivo sobreel crecimiento económico de los países.

Durante los últimos años ha existido un gran interés académico, en estudiar el efectoque tienen las patentes sobre el crecimiento económico de los países.

Trade off otorgamiento de patente en materia de incentivos

Park y Ginarte (1997) determinan que las patentes tienen un efecto positivosobre la acumulación de capital, lo cual a su vez tiene un efecto positivo sobreel crecimiento económico de los países.

Park y Ginarte (1997)

Hall (1999)

Cimoli (2005)

Koléda (2004)

Park (2008)

Campo (2012)

Hall (1999)

Cimoli (2005)

Koléda (2004)

Park (2008)

Campo (2012)

Hall (1999)

Cimoli (2005)

Koléda (2004)

Park (2008)

Campo (2012)

Hall (1999)

Cimoli (2005)

Koléda (2004)

Park (2008)

Campo (2012)

Hall (1999)

Cimoli (2005)

Koléda (2004)

Park (2008)

Campo (2012)

Hall (1999)

Cimoli (2005)

Koléda (2004)

Park (2008)

Campo (2012)

Modelo

En este caso, se propone estimar la siguiente relación:

PIBit = αi + β1Lit + β2Kit + β3RPatit + β4NRPatit + εit (1)

Obteniendo β1, β2, β3, β4. El subíndice i denota los países(observaciones cross-section), y el subíndice t el tiempo.

Patentes Residentes y Patentes No Residentes, FBKF, Fuerza La-boral y PIB real, para 8 países latinoamericanos durante el periodo1990 y 2010. (OMPI y World Bank)

Los países considerados son Argentina, Brasil, Chile, Colombia,Ecuador, México, Perú y Uruguay.

Patentes Residentes y Patentes No Residentes, FBKF, Fuerza La-boral y PIB real, para 8 países latinoamericanos durante el periodo1990 y 2010. (OMPI y World Bank)

Los países considerados son Argentina, Brasil, Chile, Colombia,Ecuador, México, Perú y Uruguay.

Gráfica 1. Relación PIB y registro de patentes por residentes (derecha) porno residentes (izquierda), 1990 2010.

4 5 6 7 8 9 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Gráfica 2. Argentina

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 3. Brasil

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 4. Chile

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 5. Colombia

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 6. Ecuador

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 7. México

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 10. Perú

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Gráfica 11. Uruguay

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

Pruebas de Raíces Unitarias Panel

IPS (2003) - Heterogeneidad

Levin, Lin y Chu (2002)

Maddala y Wu (1999) (Fisher tipo ADF) - Heterogeneidad

Choi (2001) (Fisher tipo PP)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Breitung (2000)

Hadri (2000)

Prueba de Raíz UnitariaHadri y Rao (2008)

Esta prueba de Raíz Unitaria es de segunda generación (tiene en cuentala dependencia cruzada entre los individuos del panel) y adicionalmen-te puede incorporar un posible quiebre estructural. Extienden la pruebade Hadri (2000)

H0 : Todas las series son estacionarias

Utiliza un estadístico tipo LM

Hadri y Rao (2008) establecen los siguientes 4 tipos de modelos:

yit = αi + rit + δiDit + εit (2)

yit = αi + rit + δiDit + βitt + εit (3)

yit = αi + rit + γiδiDTit + βitt + εit (4)

yit = αi + rit + δiDit + γiδiDTit + βitt + εit (5)

Las variables dummy Dit y DTit ayudan a determinar el quiebre estruc-tural.

El estadístico Multiplicador de Lagrange (LM) que permite la presen-cia de un quiebre estructural en el panel de datos es:

L̂MT,N,k(ω̂) =1N

N∑i=1

ηi,T,k(ωi) (6)

L̂MT,N,k(ω̂) =1N

N∑i=1

ηi,T,k(ωi) (6)

L̂MT,N,k(ω̂) =1N

N∑i=1

ηi,T,k(ωi) (6)

Para corregir la posible correlación serial, Hadri y Rao (2008) pro-ponen seguir la metodología de Sul et al. (2005), la cual consiste enespecificar un modelo AR(p) para los errores estimados εit del modelocon quiebre que se haya seleccionado.

Así mismo, para corregir la dependencia cruzada entre individuos,proponen seguir una metodología bootstrap presentada por Maddala yWu (1999), para derivar la distribución empírica del estimador delestadístico LM.

Para corregir la posible correlación serial, Hadri y Rao (2008) pro-ponen seguir la metodología de Sul et al. (2005), la cual consiste enespecificar un modelo AR(p) para los errores estimados εit del modelocon quiebre que se haya seleccionado.

Así mismo, para corregir la dependencia cruzada entre individuos,proponen seguir una metodología bootstrap presentada por Maddala yWu (1999), para derivar la distribución empírica del estimador delestadístico LM.

Prueba de Cointegración PanelPedroni (1999, 2004)

Esta prueba permite tener en cuenta la heterogeneidad entre los miem-bros del panel. Se estima por FMOLS ó DOLS.

H0 : No Cointegración en el panel

Basada en 2 tipos de pruebas, conformadas por 7 estadísticos

Within-Dimension - Agrupan los coeficientes autorregresivos de los miembros

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Between-Dimension - Promedia los coeficientes estimados para cada miembro

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Panel v-statistic

Panel ρ-statistic

Panel PP-statistic

Panel ADF-statistic

Group ρ-statistic

Group PP-statistic

Group ADF-statistic

Raíces Unitarias

Tabla 1. Resultados Pruebas de Raíces Unitarias (Niveles) - PrimeraGeneración

Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico

Levin, Lin & Chu t* 0.098 -0.418 1.069 -0.474 1.553

Breitung t-stat -0.627 0.516 -2.932 1.944 1.016

Im, Pesaran and Shin W-stat 0.065 0.609 -2.537 -0.580 0.459

ADF - Fisher Chi-square 17.106 16.843 37.184 19.631 27.375

PP - Fisher Chi-square 7.053 15.928 13.276 21.089 29.739

Hadri Z-stat 9.57173*** 9.83644*** 7.62121*** 3.31599*** 5.15155***

(***) Rechaza Hipótesis nula al 1%

(**) Rechaza Hipótesis nula al 5%

(*) Rechaza Hipótesis nula al 10%

Ln(NRP)Prueba

Ln(Y) Ln(L) Ln(K) Ln(RP)

Raíces Unitarias

Tabla 2. Resultados Pruebas de Raíces Unitarias (Diferencia) - PrimeraGeneración

Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico

Levin, Lin & Chu t* -7.30538*** -6.40865*** -7.6862*** -5.56692*** -6.33139***

Breitung t-stat -3.22365*** -4.15712*** -3.81739*** 0.1902* -1.71111**

Im, Pesaran and Shin W-stat -4.85325*** -5.71363*** -4.76448*** -6.7199*** -7.18561***

ADF - Fisher Chi-square 56.3103*** 67.2907*** 55.7524*** 75.7014*** 81.9498***

PP - Fisher Chi-square 53.6995*** 71.6274*** 62.7853*** 27.783*** 96.4479***

Hadri Z-stat 0.29898 1.14229 -0.34925 0.39422 0.67438

(***) Rechaza Hipótesis nula al 1%

(**) Rechaza Hipótesis nula al 5%

(*) Rechaza Hipótesis nula al 10%

∆∆∆∆Ln(NRP)Prueba

∆∆∆∆Ln(Y) ∆∆∆∆Ln(L) ∆∆∆∆Ln(K) ∆∆∆∆Ln(RP)

Raíces Unitarias

Tabla 3. Resultado Prueba de Raíce Unitaria - Hadri y Rao (2008)

Quiebre Model AR Quiebre Model AR Quiebre Model AR Quiebre Model AR Quiebre Model AR

ARG 2001 3 1 2001 3 1 2004 3 4 2001 3 3 2002 3 2

BRA 2004 2 3 2002 3 0 1993 2 1 1997 1 4 1997 0 3

CHI 1997 2 1 1999 3 0 2001 3 4 2009 2 1 2001 2 1

COL 1999 3 2 1999 3 2 2004 3 2 2001 1 4 2002 1 4

ECU 1999 3 0 1999 3 1 2001 3 0 2001 1 0 2002 2 1

MEX 2009 1 1 1995 1 1 1999 3 4 1999 0 4 1999 1 4

PER 2001 3 3 2000 1 0 2003 1 0 2009 2 4 2009 2 3

URY 2002 3 0 2002 3 1 2003 1 0 1997 3 4 1997 3 3

Estadístico LM 6.325 15.834 22.390 19.492

P-Value Asintótico 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

P-Value Bootstrap 0.0260 0.0470 0.0051 0.0362

Ln(NRP)Ln(L) Ln(RP)

0.0460

0.0000

Ln(Y) Ln(K)

Cointegración

Tabla 4. Resultado Prueba de Cointegración - Pedroni

Estadístico Prob.

Panel v-Statistic 7.892833 0.0000

Panel rho-Statistic 0.511618 0.6955

Panel PP-Statistic -3.004954 0.0013

Panel ADF-Statistic -1.00323 0.1579

Group rho-Statistic 1.729542 0.9581

Group PP-Statistic -3.684522 0.0001

Group ADF-Statistic -1.586752 0.0791

Relación de Largo Plazo

La ecuación de largo plazo estimada

PIBit = 7,54+0,519Lit +0,375Kit +0,025RPatit +0,044NRPatit (7)

Los resultados presentan evidencia estadística sobre la existenciade una relación de largo plazo entre las Patentes, el Capital, elTrabajo y el PIB para los 8 países considerados.

Los derechos de propiedad industrial tienen un efecto positivo ysignificativo sobre la innovación, y por tanto sobre el crecimien-to económico, al generar, por medio de la protección de nuevosproductos y marcas, la generación de nuevos factores, mercadosy por consiguiente el incremento de la productividad.

Los resultados presentan evidencia estadística sobre la existenciade una relación de largo plazo entre las Patentes, el Capital, elTrabajo y el PIB para los 8 países considerados.

Los derechos de propiedad industrial tienen un efecto positivo ysignificativo sobre la innovación, y por tanto sobre el crecimien-to económico, al generar, por medio de la protección de nuevosproductos y marcas, la generación de nuevos factores, mercadosy por consiguiente el incremento de la productividad.

En general, aun incremento del 1 % en el capital, a largo plazo, elPIB se incrementa en 0.38 % aproximadamente. Un incrementodel 1 % en la fuerza laboral, en el largo plazo, incrementa el PIBen un 0.51 %. Finalmente, y parte del propósito de este estudioempírico, ante un incremento de las Patentes registradas por resi-dentes en un 1 %, a largo plazo, provoca un incremento del PIBde 0.025 %, mientras que el incremento del 1 % en el registro depatentes por no residentes incrementa el PIB en 0.044 %.

Esto sugiere que tanto las patentes de invención registradas por re-sidentes como las registradas por no residentes tienen un impactopositivo sobre el crecimiento económico de los países latinoame-ricanos.

Adicionalmente, la baja elasticidad del PIB con respecto a las pa-tentes tanto de residentes como de no residentes se explica por elexcaso nivel de innovación que se registra en la mayoría de paísesde América Latina.

Esto sugiere que tanto las patentes de invención registradas por re-sidentes como las registradas por no residentes tienen un impactopositivo sobre el crecimiento económico de los países latinoame-ricanos.

Adicionalmente, la baja elasticidad del PIB con respecto a las pa-tentes tanto de residentes como de no residentes se explica por elexcaso nivel de innovación que se registra en la mayoría de paísesde América Latina.

GRACIAS...!

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