El ascenso de la economía del conocimiento

¿Qué es el conocimiento? ¿Cómo se difunde? ¿Y cuál es su valor?

 Crédito: Stuart Kinlough Getty Images  Hace casi 30 años, Paul Romer publicó un artículo sobre el valor económico del conocimiento. En ese artículo, argumentó que, a diferencia de los factores clásicos de producción (capital y trabajo), el conocimiento era un "bien no rival". Esto significaba que podía compartirse infinitamente y, por lo tanto, era lo único que podía crecer. en términos per cápita. El trabajo de Romer fue recientemente reconocido con el Premio Nobel, aunque solo fue el comienzo de una historia más larga. El conocimiento podría compartirse infinitamente, pero ¿eso significaba que podía ir a todas partes? Poco después del artículo seminal de Romer, Adam Jaffe, Manuel Trajtenberg y Rebecca Henderson publicaron un artículo sobre la difusión geográfica del conocimiento. Usando una técnica estadística llamada coincidencia, identificaron un "gemelo" para cada patente (es decir, una patente presentada al mismo tiempo y haciendo reclamos tecnológicos similares).

Luego, compararon las citas recibidas por cada patente y su gemelo. En comparación con sus gemelos, las patentes recibieron casi cuatro citas más de otras patentes que se originaron en la misma ciudad que las que se originaron en otros lugares. Romer tenía razón en que el conocimiento podía compartirse infinitamente, pero también, el conocimiento tenía dificultades para viajar lejos.¿Qué hizo el conocimiento pegajoso? Siguiendo los pasos de Romer y Jaffe, los académicos mapearon las redes de coautoría de los inventores . Esto demostró que era la red profesional de un inventor, no otros aspectos de la geografía (como el entorno institucional o la cultura compartida ) lo que explicaba la limitada difusión del conocimiento. A pesar de los rellenos de patentes y las publicaciones, el conocimiento de los inventores sobre su campo estaba limitado por el horizonte de su propia red de colaboración. En un par de décadas, comprendimos por qué el conocimiento estaba en el centro del valor económico, pero también por qué era una miel que todos querían pero pocos tenían.Cuando Romer publicó su artículo seminal sobre el crecimiento económico, yo tenía solo 10 años. Dieciséis años más tarde, estaba haciendo mi doctorado en la Universidad de Notre Dame. A diferencia de Romer, tenía montones de datos. Tenía datos sobre llamadas de teléfonos móviles que rastreaban redes sociales y movilidad humana. Tenía datos sobre el comercio internacional, que resumían los patrones de producción de los países con un detalle exquisito. Este último conjunto de datos fue la harina que necesitábamos para crear medidas empíricas de conocimiento, extendiendo las ideas de Romer al mundo del big data.La primera medida de conocimiento que publicamos ahora se conoce como una medida de relación . Mide el conocimiento que tiene una economía con respecto a una actividad específica. Aquí una actividad es un concepto amplio. Podría ser una industria (fabricación de camisas), un producto (una camisa), una tecnología (maquinaria de tejido) o incluso un área de investigación (textiles no tejidos). La relación mide el "potencial" de una economía para desarrollar una actividad que aún no está presente en ella. La afinidad respeta una propiedad importante del conocimiento, el hecho de que no es fácilmente transferible entre las actividades. Ser un experto en música no te hace bueno en los deportes. De manera similar, una economía que es buena para exportar productos electrónicos puede no tener experiencia en la minería.Medir la relación es bastante simple. Primero, necesitas construir una red que conecte productos similares. En nuestro caso, conectamos productos que solían exportarse juntos: camisas y blusas, manzanas y peras, autobuses y automóviles. Luego, se enfoca en un producto y usa esta red para contar la fracción de "productos hermanos" que ya exportó cada país. Si esa fracción es grande, predice que es más probable que el país comience a exportar ese producto. Y eso es exactamente lo que muestran los datos. Es más probable que las economías ingresen a una actividad cuando están en presencia de actividades relacionadas. Esto es cierto para países y productos , regiones e industrias , ciudades y patentes e incluso universidades y áreas de investigación . Esta El principio de relación , es tan robusto como un principio económico. Unos años más tarde, publicamos una segunda métrica que mide el conocimiento total en un país, región o ciudad. Esta medida se centró en la intensidad del conocimiento, el hecho de que el conocimiento no se puede agregar simplemente, ya que se superpone y viene en partes discretas. La idea básica era que el conocimiento de un lugar se expresaba en las actividades presentes en él, y el conocimiento de una actividad se expresaba en los lugares donde esa actividad estaba presente. Esto nos permitió definir el conocimiento de una manera completamente circular utilizando recursiones o una técnica matemática relacionada con el análisis de componentes principales. La buena noticia fue que esto no hizo suposiciones acerca de qué lugares o actividades eran más intensos en conocimiento. A esta métrica la llamamos Índice de Complejidad Económica. ¿Pero la complejidad económica reivindicó la visión de Romer? La respuesta fue un rotundo sí. Los países que eran más intensos en conocimiento eran más ricos y menos desiguales, y cuando tenían un exceso de conocimiento por unidad de PIB per cápita, crecían más rápido. La métrica mágica predijo el ascenso de Asia oriental, la crisis de Grecia y el estancamiento de América Latina. Sin embargo, estos hallazgos aún nos dicen poco sobre cómo el conocimiento llegó a nuevos lugares. Aquí es donde la investigación va a continuación. Cuando presento mi trabajo a académicos, empresarios, ministros y servidores públicos, generalmente me hacen la misma pregunta: “¿Qué es la lista?”. Lo que quieren decir es que quieren saber la lista de las actividades que están más relacionadas con su ubicación: una lista de dónde enfocar sus esfuerzos de desarrollo industrial. Pero nunca me gustó "la lista". Hace poco, con Aamena Alshamsi y Flávio Pinheiro, escribimos un artículo en el que exploramos millones de listas, en lugar de centrarnos en una sola. Las matemáticas demostraron que seguir una lista en orden decreciente decreciente era en realidad subóptimo. Esto se debió a que la lista contenía productos que estaban altamente relacionados, pero también eran callejones sin salida (es decir, productos que no estaban conectados a otros productos). Los callejones sin salida pueden ocupar un lugar alto en "la lista", pero a veces, es mejor centrarse en productos que son más difíciles de desarrollar pero que abren nuevos caminos. Además, las matemáticas mostraron que había una ventana de oportunidad limitada cuando era óptimo que los países se desviaran de las actividades más relacionadas. Ser demasiado ambicioso demasiado pronto llevó a proyectos de desarrollo fallidos. Ser demasiado conservador durante la ventana óptima desperdició una oportunidad.

¿Pero podríamos alguna vez acelerar el flujo de conocimiento? Mejores datos y métodos nos permiten poner el flujo de conocimiento bajo el microscopio. Podemos observar cómo se mueve el conocimiento cuando los trabajadores cambian de trabajo o se quedan sin empleo . Podemos ver cómo los cambios en las tecnologías de comunicación y transporte afectan la difusión del conocimiento: desde la introducción de la imprenta en la Europa moderna temprana hasta la aceleración de los trenes en China . Podemos estudiar el papel de la migración en los flujos de conocimiento . Incluso podemos usar patentes para explorar la relación y la complejidad de las actividades innovadoras .

¿Qué nos traerá a continuación el estudio del conocimiento? ¿Llegaremos a un punto en el que mediremos el conocimiento interno bruto con la misma precisión con que medimos el producto interno bruto? ¿Aprenderemos cómo diseñar la difusión del conocimiento? ¿Continuará el conocimiento concentrándose en las ciudades? ¿O finalmente romperá las cadenas de la sociedad y se extenderá a todos los rincones del mundo? Lo único que sabemos con certeza es que el estudio del conocimiento es un viaje emocionante. Es posible que ya se haya recogido la fruta más baja, pero el árbol todavía está lleno de frutas y sabores. Vamos a escalarlo y explorar. FUENTE