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VI ENCUENTRO DE ECONOMÍA APLICADA
ELABORACIÓN DE UN INDICADOR SINTÉTICO DE LA NUEVA
ECONOMÍA PARA LOS PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA
Autor
Sánchez de la Vega, José Carlos
Profesor Titular de Universidad
Departamento de Economía Aplicada
Universidad de Murcia
Facultad de Economía y Empresa
Campus de Espinardo
30100, Murcia
Tlfno: (968) 36 37 68
Fax: (968) 36 37 45
E-mail: jcarlos@um.es
TÍTULO:
ELABORACIÓN DE UN INDICADOR SINTÉTICO DE LA NUEVA
ECONOMÍA PARA LOS PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA
Resumen
El presente trabajo se enmarca dentro de los esfuerzos por cuantificar la
denominada Nueva Economía. La implantación cada vez más importante de las
Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) en la sociedad, y su impacto
en las economías modernas plantean la necesidad de analizar este fenómeno desde todas
sus vertientes. Las grandes innovaciones tecnológicas, la profundización en el proceso
de liberalización de los mercados internacionales y los cambios en la gestión
empresarial, actúan como soporte y fuerzas impulsoras del avance de este modelo
económico.
Tomando como punto de partida la propuesta realizada por el Progressive Policy
Institute (PPI) en sus informes sobre la Nueva Economía en diferentes ámbitos de los
Estados Unidos, se adapta la misma al contexto europeo (14 países de la UE, excluido
Luxemburgo) mediante la aplicación del método Distancia-P de Pena Trapero (1977),
obteniendo un indicador sintético a partir de 19 variables agrupadas en 5 categorías
representativas de la Nueva Economía: trabajadores del conocimiento, globalización,
dinamismo y competencia, transformación a la economía digital e infraestructuras de
innovación.
El análisis de las disparidades existentes en el seno de la UE se complementa
con un estudio más detallado del caso español, dando cuenta de los esfuerzos públicos
previstos en el Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación
Tecnológica (2000-2003).
2
1. Introducción.
Desde mediados de los años 80, y al amparo del desarrollo de las nuevas
tecnologías, comenzó a debatirse sobre la existencia de un nuevo modelo económico
caracterizado por altas tasas de crecimiento, creador de empleo y compatible con una
inflación moderada. Las grandes innovaciones tecnológicas y la profundización en el
proceso de liberalización de los mercados internacionales, servirían como soporte y
fuerzas impulsoras del avance de este modelo para el que se acuñó el término Nueva
Economía (en adelante, NE).
En una primera aproximación, este concepto se identificaría con la innovación y
las nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (en adelante, TIC). Sin
embargo, ésta no sería más que una visión muy limitada ya que su trascendencia real
vendría representada además por aspectos como la globalización y las nuevas formas de
gestión empresarial.
Es evidente que estos tres aspectos suponen una significativa transformación de
la economía, particularmente importante cuando interactúan, puesto que provocan un
cambio radical que se explica con el término NE.
La globalización incluye la creación de mercados amplios y cambiantes, la
puesta en marcha de procesos de fusión y adquisición, el desarrollo de grandes flujos de
capitales, la movilidad de las áreas de negocio de las empresas o la creación de zonas
económicas supranacionales.
Los efectos directos de la innovación tecnológica se concretan en mejoras de
productividad y menores tensiones inflacionistas, pérdida de importancia relativa del
capital físico frente al conocimiento y la innovación, alteraciones en las estructuras
3
productivas, procesos de desregulación y liberalización e impulso de nuevas
profesiones.
Por último, las formas de gestión empresarial han de adaptarse al cambio a
través de procesos productivos más flexibles, fomento de la innovación, nuevas formas
de contratación y colaboración con clientes y proveedores, modificación de los hábitos
de trabajo tradicionales e importancia de la formación continuada.
Algunos indicios avalan las posiciones de aquéllos que defienden la existencia
de este nuevo modelo. Así, es innegable que nos encontramos ante una etapa de intensa
innovación tecnológica, que además se difunde cada vez con más rapidez. Es
igualmente evidente que los ciclos expansivos tienen una mayor duración y que se
desarrollan bajo un escenario de contención de precios y ganancias de productividad,
como también lo es la posición día a día más dominante de los productos intangibles
frente a los bienes físicos, así como la acuñación de nuevos conceptos al amparo de las
TIC1.
Sin embargo, para los más escépticos, el momento que vivimos no es
sustancialmente diferente a otros grandes cambios que se han producido en la historia
económica, que además tuvieron una mayor expansión en contraposición con el carácter
más localista de la NE. De hecho, los rasgos que permiten identificar este concepto los
encontramos fundamentalmente en los EE.UU.
Además, incluso en este ámbito, los EE.UU., el denominado “boom” tecnológico
parece haber tocado techo, por lo que, en las demás economías, como las europeas, que
han incorporado con cierto desfase los avances y las nuevas formas empresariales,
1
Para un mayor detalle pueden consultarse los trabajos de Pulido (2000) o Argandoña (2001).
4
puede pensarse que es sólo cuestión de tiempo que también en ellas pierda fuerza el
efecto dinamizador de las TIC.
Sea como fuere, tanto si hablamos de nueva economía como si lo hacemos de la
“economía de lo nuevo”, no hay duda de que nos encontramos en una fase de cambio
sobre la que parece existir un cierto consenso respecto a los factores que impulsan o
condicionan dicho cambio.
Bajo este prisma, el presente trabajo aborda la cuantificación conjunta de las
nuevas tecnologías, la integración económica y las nuevas formas empresariales en el
contexto de la Unión Europea (UE), mediante la elaboración de un indicador sintético
que aglutine estas tres fuerzas y que permita obtener una ordenación de los países
estudiados.
Dada la inexistencia de una variable objetivo clara, se propone la aplicación de
un método de distancia, concretamente el método de la Distancia-P, el cual se explica de
forma sintética en el siguiente apartado. Posteriormente, en el tercer apartado se aborda
la aplicación de esta metodología al caso de los países de la UE, presentando los
principales resultados. Finalmente, se enumeran algunas conclusiones que se derivan de
este trabajo, haciendo especial mención a la situación que ocupa España y a los
esfuerzos que en el ámbito de las TIC se han previsto para reducir el desfase
tecnológico existente.
5
2. Método de la Distancia-P.
En el proceso de elaboración de indicadores agregados que tratan de dar cuenta
de la situación y evolución de una realidad económica, el primer paso consiste en
definir y acotar claramente el objeto de la medición. En la mayoría de los casos esta
variable objetivo está perfectamente identificada, de tal forma que la principal
complicación deriva de la obtención de relaciones estables que permitan modelizar el
comportamiento de aquélla a partir de indicadores parciales disponibles con mayor
frecuencia.
Sin
embargo,
en
otras
ocasiones,
esta
primera
fase
se
complica
considerablemente puesto que los conceptos que se pretenden medir no son sencillos de
definir por su amplitud y su carácter novedoso.
La segunda etapa consiste en la adecuada selección de los indicadores parciales
que incorporen con el mayor rigor y cantidad la información requerida. Este paso, que
debe hacerse atendiendo a criterios como los de disponibilidad, calidad estadística o,
sobre todo, significado económico, no presenta una excesiva complejidad cuando, como
ocurre en este trabajo, se hace uso de variables de frecuencia anual, lo cual evita
problemas derivados de la estacionalidad o el efecto calendario presente en series de
periodicidad inferior, y el análisis es estático.
No obstante, la principal dificultad con la que volvemos a encontrarnos radica en
la identificación y elección de variables que permitan aproximarnos a los conceptos
parciales que queremos medir, dada su imprecisión.
En nuestro caso, ni el objetivo final (concepto de NE), ni los intermedios
(globalización, dinamismo y competencia o transformación digital), permiten encontrar
fácilmente variables proxy que puedan ser utilizadas en la aplicación de los métodos
6
tradicionales de elaboración de indicadores sintéticos. Esta circunstancia impide el
recurso a procedimientos de obtención de las ponderaciones basados en los análisis de
regresión o de correlación entre dichas variables objetivo (dependientes) y los
indicadores parciales (independientes).
Finalmente, y asumiendo la idoneidad de las variables elegidas en respuesta a las
definiciones empleadas, sobre lo que volveremos en el apartado siguiente, la medición
de la NE a través de un indicador agregado obtenido a partir de parciales tropieza con
dos escollos básicos:
a) La dificultad de aditividad de los simples.
b) La dificultad de ponderar cada uno de ellos para llegar finalmente al
agregado.
Para solventarlos, se ha optado por utilizar el concepto de “distancia”, y más
concretamente, el método Distancia-P (DP) propuesto por Pena Trapero (1977).
El problema planteado surge de la existencia de datos correspondientes a p
características de “n” individuos (por ejemplo, países). En un primer nivel el objetivo es
reducir la dimensionalidad del conjunto de variables mediante la obtención de
indicadores parciales que sinteticen la información contenida en las variables elegidas
para cada categoría. Y, en un segundo nivel, obtener un indicador sintético de la nueva
economía (en adelante, ISNE) como agregación de los indicadores parciales que permita
una ordenación de los países de la UE en este contexto.
Genéricamente, siendo I  I1, I 2 ...Ii ...I n  el vector de los indicadores parciales
de cada categoría, donde Ii  fi x1i , x2i ,...xmi , el objetivo final es obtener un indicador
sintético o global de la forma I S  f S I1, I 2 ,...I n  .
7
De forma simplificada2, el método DP plantea, inicialmente y dada la
heterogeneidad de las medidas de cada componente, la necesidad de expresar los
indicadores en unidades abstractas con independencia de las utilizadas en las variables.
Para ello se utiliza la noción de “distancia”, concretamente, se parte del concepto de
Distancia-F de Frechet.
Si designamos xMIN ,i al estado “norma o base de referencia” de dicho
componente (en nuestro caso el valor mínimo), dispondremos de un vector base de
referencia que designamos por X MIN y cuya expresión es:
X MIN  xMIN ,1, xMIN , 2 ,..., xMIN ,i ,...xMIN , n 
[3.1]
siendo n es el número de componentes. A partir de este vector, la Distancia-F tiene la
expresión:
n
x ji  xMIN ,i
i 1
i
DF  
n

di
i 1  i
[3.2]
donde x ji es el estado en que se encuentra el individuo j en el componente i-ésimo, di
la distancia de cada observación del componente i al valor mínimo del mismo y  i la
desviación típica de los valores de dicho componente.
La elección del vector de mínimos como vector base de referencia evita que se
obtengan valores negativos, así como interpretar los resultados parciales y el final en
términos de la situación de cada entorno respecto al hipotético país que presenta los
2
Un desarrollo más exhaustivo puede encontrarse en Pena Trapero (1977 y 1979) donde se aplica esta
metodología para la medición del concepto de bienestar.
8
menores valores en todos los componentes y por tanto la menor implantación de la NE,
permitiendo igualmente obtener una ordenación de los mismos3.
Por otro lado, la división por  i hace que las distancias se midan tipificadas
tomando como medida la desviación estándar. Con ello se consigue que las distancias
de cada componente queden expresadas en unidades abstractas y tenga pleno sentido la
aditividad. Igualmente, y como se señala en Pena Trapero (1979),  i puede
interpretarse como una ponderación4.
Sin embargo, el empleo de este concepto de distancia no es válido cuando se
presume que existe alguna relación directa entre variables o entre indicadores parciales,
puesto que en el indicador final cierta información aparecería duplicada. Por tanto, para
eliminar el efecto dependencia, es decir, la información ya contenida en otras variables
o en otros indicadores precedentes, se introduce un factor de corrección mediante el
coeficiente de determinación de las regresiones entre las diferentes variables o
indicadores parciales5.
Introduciendo este factor en la expresión [3.2] se obtiene la fórmula de la DP en
los siguientes términos:
n
DP  
di
i 1  i

 1  Ri2,i 1,i  2...1
3

[3.3]
Todos las variables contribuyen positivamente a los indicadores parciales, de igual forma que éstos lo
hacen en el indicador final (a mayor distancia mayor penetración).
4
“…las distancias entre los dos países, para cada componente, vienen ponderadas por la inversa de i,
de forma que la contribución de cada di al indicador global es inversamente proporcional a la desviación
típica del componente respectivo. Una justificación de esta forma de ponderación podría encontrarse en
la analogía con la regresión ponderada que se aplica en los modelos heterocedásticos. Así, parece lógico
dar menos importancia a aquellas distancias que tienen una gran variabilidad que a aquellas que la
tienen pequeña”.
5
Implícitamente, se está asumiendo que la dependencia existente en todos los casos es lineal (hipótesis de
linealidad).
9
El empleo de este nuevo concepto de distancia permite que, al introducir un
nuevo sumando, se elimine la información contenida en los anteriores sumandos a partir


del grado de asociación existente entre ellos6. Así, el factor 1  Ri2,i 1,i  2...1 deduce de
los valores observados la parte de la variación explicada por la dependencia lineal.
Por último, y dado que los resultados de la DP varían según el orden en que se
introduzcan las variables o los indicadores parciales, al modificarse los coeficientes de
determinación, es necesario seguir un método de jerarquización que permita obtener un
único orden de entrada en los indicadores parciales o en el agregado.
De forma simplificada, este método se aplica en las siguientes fases:
1) Se calcula la serie de valores de la DF obtenida al comparar cada país
con el vector base de referencia (vector de mínimos).
2) Posteriormente, se calcula la correlación entre la serie de valores de
cada componente para los distintos países y la serie de DF, ordenando los
componentes de mayor a menor según los valores del coeficiente de
correlación simple.
3) Seguidamente, se calcula la DP haciendo entrar los componentes
según el orden obtenido en la etapa anterior. Esta distancia puede
designarse DP1.
4) Se ordenan de nuevo los componentes, en esta ocasión a partir de la
correlación existente entre cada uno de ellos y la DP1, volviendo a
calcular la DP según este nuevo orden de entrada, designándola DP2.
6
Ivanovic (1963) utiliza como factor de corrección los coeficientes de correlación parcial (Distancia-I),
considerando así la dependencia entre un indicador y los que le preceden en el orden de entrada.
10
5) Se itera el procedimiento 4) empleando ahora DP2 y se prosigue
sucesivamente hasta lograr la estabilización del resultado así obtenido.
Dado que el objetivo perseguido es difícil de señalar, el valor numérico del
indicador de distancia que obtenemos siguiendo la metodología anteriormente expuesta
carece de significación precisa, sin embargo, puede servir para comparar la situación de
los distintos países y establecer una ordenación de los mismos a partir de este criterio.
Igualmente, su aplicación a otros países o para los mismos en otro momento del
tiempo permite analizar los cambios en la posición relativa e incluso identificar los
factores causantes de los mismos.
En el apartado siguiente se detalla la elaboración del ISNE siguiendo este
criterio y se presenta una síntesis de los resultados obtenidos.
3. Principales resultados.
El referente principal de este trabajo es el índice de la nueva economía elaborado
por el Progressive Policy Institute (PPI) para diferentes ámbitos de los EE.UU.
Concretamente, se aceptan como punto de partida las 5 categorías del informe The State
New Economy Index del PPI7, en el que se realiza un estudio de la penetración de la
nueva economía en los Estados de los EE.UU, si bien se modifica tanto el sistema de
ponderaciones elegido, como las variables incluidas en cada categoría.
Este trabajo, así como otros anteriores8, plantea la elaboración de un indicador a
partir de cinco aspectos en los que se manifiesta o que condicionan la NE: la mayor o
menor proporción de puestos relacionados con trabajos más intelectuales, la
7
Para un mayor detalle, véase Atkinson y Gottlieb (1998 y 1999) o en la dirección
www.neweconomyindex.org.
8
New Economy Index of The Progressive Policy Institute (PPI) elaborado en Estados Unidos para tres
ámbitos: EE.UU. (noviembre 1998), Estados individuales (julio 1999) y áreas metropolitanas (abril
2001).
11
globalización de la economía, el dinamismo y competencia empresarial, la
transformación a la economía digital de la sociedad y la capacidad de innovación
tecnológica. En la siguiente tabla se recogen las diferentes categorías y subcategorías de
esta propuesta:
TABLA 1. CATEGORÍAS Y SISTEMA DE PONDERACIÓN DEL PPI.
Categoría
Ponderación
Knowledge Jobs
Office Jobs
Professional and Managerial Jobs
Educational Level
Globalization
Export Orientation
FDI
Dynamism and Competition
Gazelles
Churn
IPOs
Digital Transformation
Classrooms with Internet
Teachers with E-mail
Teacher Tech Training
Adults on Internet
Digital Government
“.com” Domain Names
Innovation Infrastructure
High-tech Employment
Scientists and Engineers
Patents
R&D
Venture Capital
2.5
0.75
0.75
1.0
2.0
1.0
1.0
3.0
1.0
1.0
1.0
4.0
0.33
0.33
0.33
1.0
1.0
1.0
4.0
0.75
0.75
0.75
0.75
1.0
Fuente: New Economy Index of The Progressive Policy Institute, 2001.
Tomando como referencia este informe, se han intentado encontrar variables
disponibles para 14 países de la UE9 similares a las propuestas en el mismo, de tal
forma que aportasen la mayor información sobre las categorías mencionadas:
trabajadores
del
conocimiento,
globalización,
dinamismo
y
competencia,
transformación digital e infraestructura de innovación.
9
No viéndose afectada la ordenación pretendida, dada la dimensión del país, se ha optado por excluir a
Luxemburgo como consecuencia de la ausencia de información relativa al mismo en algunas de las
variables utilizadas.
12
No obstante, su aplicación al caso de los países de la UE presenta limitaciones
como la ausencia de información relativa a alguna de las variables originales, la
dificultad para encontrar variables que se correspondan exactamente con las propuestas
por el PPI o la imposibilidad de encontrar datos homogéneos relativos a varios años con
el fin de realizar un estudio dinámico.
TABLA 2. INDICADORES PARCIALES.
CATEGORÍAS / VARIABLES
FUENTE
Trabajadores del conocimiento
Trabajadores que reciben formación por parte del empleador (%
empleo total).
Empleo en servicios intensivos en conocimiento (% empleo total).
Fuerza de trabajo con nivel educativo universitario (% total).
TUTB Newsletter, nº 15-16. Febrero 2001
Eurostat, Statistic in focus, Theme 9, 3/2002
EIRO, 2000
Globalización
Coeficiente de apertura externa (% PIB).
IDE-entradas (% PIB).
IDE-salidas (% PIB).
Eurostat, Statistic in focus, Theme 2, 26/2002
Eurostat, Statistic in focus, Theme 2, 30/2002
Eurostat, Statistic in focus, Theme 2, 30/2002
Dinamismo y competencia
PYMEs con acceso a Internet que usan B2B (% total).
Tasa media de crecimiento de la PAT (%).
Variaciones en la participación del empleo por sectores
(“turbulencia”).
Sociedades de reciente creación (% de las que ya cotizaban).
Eurostat, Information Society StatisticsPocketbook 2001
Comisión Europea. European
competitiveness report 2002
Comisión Europea. European
competitiveness report 2002
FIBV. Estadísticas, 2002
Transformación digital
Ordenadores conectados a Internet por cada 100 alumnos de
educación secundaria.
Hogares que usan PCs (% del total).
Usuarios de Internet por cada 100 habitantes.
Municipios con página web para los ciudadanos (% del total).
Dominios de Internet por cada 100 habitantes.
Eurostat, Information Society StatisticsPocketbook 2001
Eurostat, Information Society StatisticsPocketbook 2001
Eurostat, Yearbook 2002
Eurostat, Information Society StatisticsPocketbook 2001
Eurostat, Yearbook 2002
Infraestructura de innovación
Empleo en manufacturas de media y alta tecnología (% del total).
Aplicaciones de patentes por millón de habitantes.
Gastos en I+D (% PIB)
Capital riesgo (creación+ siembra + maduración).
EIRO.- Observatorio Europeo de Relaciones Laborales.
FIBV.- Federación Internacional de Bolsas de Valores.
EITO.- Observatorio Europeo de Tecnologías de la Información.
EPO.- Oficina Europea de Patentes.
13
Eurostat, Statistic in focus, Theme 9, 3/2002
Eurostat, Statistic in focus, Theme 9, 1/2002.
EPO, 2001
Eurostat, Statistic in focus, Theme 9, 6/2001
Eurostat, 2002
Dado que lo interesante del resultado no es tanto el valor del indicador como la
ordenación que de él se desprende, se ha creído oportuno utilizar un método que permita
sintetizar la misma información pero a través de criterios objetivos, mediante la
aplicación del método DP sobre las mismas categorías (en la tabla 2 se recogen los 19
indicadores finalmente elegidos, divididos en las cinco categorías, así como las fuentes
de las que se han extraído).
Una vez se ha realizado la selección de indicadores y se dispone de información
para cada uno de los 14 países, ésta se ha relativizado utilizando el PIB, la población o
el empleo, según el tipo de indicador, para evitar el efecto tamaño en los datos absolutos
(brutos) y, posteriormente, aplicar el método DP. En el siguiente cuadro se recogen los
principales resultados obtenidos para las categorías parciales y el indicador final
(ISNE):
CUADRO 1. VALORES DE LOS INDICADORES PARCIALES Y DEL AGREGADO.
País
Bélgica
Dinamarca
Alemania
Grecia
España
Francia
Irlanda
Italia
Holanda
Austria
Portugal
Finlandia
Suecia
Reino Unido
TC
3,038
5,257
3,209
1,142
1,702
3,521
3,374
1,585
3,305
1,658
0,000
4,602
5,307
4,671
GL
5,201
0,499
0,447
0,010
1,295
0,886
3,873
0,074
3,450
0,411
0,702
1,597
1,854
0,842
DC
3,205
2,175
3,812
4,397
3,466
3,153
6,543
2,257
1,354
2,866
4,024
3,070
3,210
5,572
TC: trabajadores del conocimiento.
GL: globalización.
DC: dinamismo y competencia.
TD: transformación digital.
II: infraestructura de innovación.
ISNE: indicador sintético de la nueva economía.
Fuente: elaboración propia.
14
TD
1,727
4,587
1,794
0,000
0,513
0,763
1,642
1,332
3,046
2,310
0,195
3,582
4,752
2,464
II
3,863
3,003
5,148
0,719
1,546
4,347
3,213
2,175
5,066
2,454
0,963
5,892
6,717
4,061
ISNE
5,761
4,610
4,032
1,651
2,549
4,013
6,207
1,703
4,861
2,216
1,204
5,521
6,382
5,509
Con objeto de disponer de una visión más clara de la posición relativa de los
diferentes países, se presenta el gráfico 1 elaborado a partir del cálculo de la media
simple de los valores del ISNE para los 14 países. Es evidente que no se trata de una
media real puesto que no considera la diferente importancia de los países, sin embargo,
como se ha señalado, permite visualizar las disparidades existentes entre los países
analizados.
GRÁFICO 1. SITUACIÓN DE LOS PAÍSES SEGÚN EL ISNE.
da
Bé
lg
Fi ica
n
Re lan
d
in
o ia
U
ni
do
H
ol
D an d
in
am a
a
A r ca
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an
i
Fr a
an
ci
a
Es
pa
ñ
A a
us
tr
ia
It
al
ia
Gr
ec
P o ia
rt
ug
al
la
n
Ir
Su
ec
ia
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Fuente: elaboración propia a partir del cuadro 1.
En él pueden observarse las importantes discrepancias que se detectan en el
grado de implantación de la NE, siendo el valor de Suecia (158,9) más de cinco veces al
correspondiente al país con menor penetración, Portugal (30,0).
De forma complementaria, y a partir de los resultados obtenidos para el ISNE, se
ha realizado una clasificación utilizando los valores de los cuartiles, lo que nos permite
ubicar a los diferentes países en cuatro grupos dependiendo del mayor o menor grado de
penetración de la NE.
15
TABLA 3. NIVEL DE PENETRACIÓN DE LA NE SEGÚN LOS VALORES DE LOS CUARTILES.
(más de 126,7)
Suecia
Irlanda
Bélgica
Finlandia
Reino Unido
MEDIA ALTA (entre 94,5 y 126,7)
Holanda
Dinamarca
Alemania
Francia
(entre 62,2 y 94,5)
España
ALTA
MEDIA BAJA
BAJA
(menos de 62,2)
Austria
Italia
Grecia
Portugal
Fuente: elaboración propia.
Es necesario señalar que se trata de un análisis estático como consecuencia de la
ausencia de información homogénea para diferentes años y para todos los países de la
muestra, por lo que únicamente pretende obtenerse una ordenación.
De igual forma, difícilmente pueden establecerse comparaciones con otros
indicadores similares puesto que, o bien se refieren a ámbitos geográficos diferentes
empleando diferentes variables (propuesta del PPI) o bien se limitan a categorías
concretas (Índice de la Sociedad de la Información, ISI10).
No obstante, es interesante comprobar como la ordenación que se deriva del
indicador agregado11 obtenido de las categorías TD (transformación digital) e II
(infraestructura de innovación) y la correspondiente al ISI (referido a 1999),
considerando exclusivamente los 14 países estudiados (Luxemburgo tampoco es
considerado en este índice), es prácticamente la misma, a pesar del diferente número de
indicadores, muestra y metodología.
10
El ISI (Índice de la Sociedad de la Información) es un índice de países en función de su potencial
acceso a la llamada "Sociedad de la información" elaborado por IDC (International Data Corporation). Se
valora tanto la infraestructura en nuevas tecnologías como las oportunidades de uso en cada país, a partir
de 23 indicadores agrupados en 4 bloques: infraestructura informática, infraestructura en Internet,
infraestructura de telecomunicaciones y marco social.
11
Aplicando la misma metodología utilizada para el cálculo del ISNE, se ha obtenido un indicador
sintético a partir de las variables incluidas en estas dos categorías. Dado que la finalidad es comparar la
ordenación que del mismo se deriva con la que se obtiene en el ISI, se ha optado por no presentar los
resultados al no ser comparables directamente.
16
Se comprueba a partir de la tabla 4 como, salvo excepciones (sólo 4 países
mejoran o empeoran una posición), el orden obtenido a partir de uno y otro criterio es
prácticamente idéntico. Si bien ambos índices no son directamente comparables por el
diferente año de referencia, así como el diferente número de indicadores empleados (23
en el caso del ISI), la coincidencia casi perfecta en la ordenación nos permite confirmar
la idoneidad de la metodología utilizada.
TABLA 4. COMPARACIÓN TD-II VS. ISI.
País
Suecia
Finlandia
Dinamarca
Holanda
Alemania
Reino Unido
Austria
TD-II
1
2
3
4
5
6
7
ISI
1
2
3
4
6
5
8
País
Bélgica
Irlanda
Francia
Italia
España
Portugal
Grecia
=
=
=
=
+
+
TD
8
9
10
11
12
13
14
ISI
7
9
10
11
12
13
14
=
=
=
=
=
=
(+): países que mejoran su posición respecto al ISI.
(-): países que empeoran su posición respecto al ISI.
(=): países que mantienen su posición respecto al ISI.
Fuente: Information Society Index Update and Rankings, IDC (2000) y elaboración propia.
La ordenación obtenida en este trabajo concuerda con la que se podía intuir a
priori, como también el hecho de que se pongan de manifiesto importantes disparidades
entre los 14 países, fiel reflejo de los también diferentes niveles de desarrollo que
presentan.
Finalmente, si nos detenemos en el caso español, como puede observarse en el
gráfico 2, de la elaboración del ISNE se desprende que la brecha más importante se
encuentra en los indicadores parciales referidos a las categorías transformación digital e
infraestructura de innovación. Por este motivo es necesario hacer particular hincapié en
los aspectos ligados a la implantación de las TIC en España.
17
GRÁFICO 2. INDICADORES PARCIALES Y AGREGADO. ESPAÑA.
120
100
80
60
40
20
0
Trabajadores del
conocimiento
Globalización
Dinamismo y
competencia
Transformación
digital
Infraestructura
de innovación
ISNE
Fuente: elaboración propia a partir del cuadro 1.
Como complemento a la anterior información se presenta el gráfico 3 elaborado
a partir de 15 indicadores tecnológicos referidos al año 2000 que evidencian el desfase
existente, cuantificado en este caso respecto a la media de la UE.
GRÁFICO 3. PRINCIPALES INDICADORES TECNOLÓGICOS. ESPAÑA (UE = 100). AÑO 2000.
Patentes
15.2
20.0
Hogares con Internet
Dominios
33.3
Export. T IC
45.1
PCs
48.0
Usuarios
52.9
Import. T IC
62.9
Graduados en CyT
67.7
71.4
Empleo T IC
Empresas con Internet
73.0
Municipios con páginas web
73.2
PYMEs que usan B2B
92.6
Hogares con PCs
93.1
Móviles
98.4
Mercado T IC
105.0
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
Fuente: elaboración propia a partir de INE (2002), Estadísticas de I+D, indicadores básicos.
18
100.0
120.0
En él puede observarse como sólo en un caso (volumen del mercado TIC),
España se sitúa por encima de la media, presentando las principales deficiencias en
indicadores como patentes (19,0 por millón de habitantes), hogares conectados a
Internet (1,0%), dominios de Internet (0,9 por cada 100 habitantes) o exportaciones TIC
(4,1% del total).
Por el contrario, los valores más próximos a la media los encontramos en el
número de teléfonos móviles (61,6 por cada 100 habitantes), hogares que usan PCs
(27,0% del total), PYMEs que hacen uso del B2B (25,0% del total) y municipios con
páginas web para los ciudadanos (41,0% del total).
En síntesis, la implantación de las TIC medida a través de estas variables se cifra
en torno al 63,5% de la media de la UE. Si a ello añadimos que los gastos en I+D en
porcentaje del PIB (0,94% en el año 2000) se sitúan por debajo del 50% de la media
(1,93%), queda patente la necesidad de realizar un importante esfuerzo por parte de
todas los sectores institucionales para conseguir reducir (o eliminar) los importantes
desfases existentes respecto a la media europea.
Algunos de los objetivos estratégicos sobre los que se debe priorizar el gasto se
refieren al incremento en el nivel de la ciencia y la tecnología españolas, a la elevación
de la competitividad de las empresas y su carácter innovador, a la mejora en el
aprovechamiento de los resultados de I+D, al fortalecimiento del proceso de
internacionalización de la ciencia y las tecnologías españolas o al incremento de los
recursos humanos cualificados, tanto en el sector público como el privado.
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A partir de estas ideas, el Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e
Innovación Tecnológica (2000-2003) pretende actuar sobre los indicadores económicos
y humanos concretos asociados a dichos objetivos en los términos que aparecen en el
siguiente cuadro.
CUADRO 2. INDICADORES ASOCIADOS A LOS OBJETIVOS ESTRATÉGICOS.
Indicadores de recursos económicos
1998
2003
Gasto en I+D respecto al PIB (%)
0,95
1,29
Gasto en I+D+I respecto al PIB (%)
1,55
2,00
Gasto en I+D ejecutado por el sector empresarial (% total)
49,1
65,3
Empresas innovadoras respecto al total de empresas (%)
12
25
Creación de nuevas empresas de base tecnológica
--
100
1998
2003
Nº de investigadores por 1.000 de población activa
3,3
4,0
Investigadores en el sector empresarial (% del total)
23
27
Personal de I+D por 1.000 de población activa
5,5
7,0
Personal de I+D en el sector empresarial (% del total)
37
44
Nuevos contratos y plazas de investigador en el sistema pco. de I+D
--
2.000
Inserción de doctores en el sector empresarial
--
500
Inserción de tecnólogos en PYMES y centros tecnológicos
--
1.000
Indicadores de recursos humanos
Fuente: Resumen del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica (2000-2003),
Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT).
Para lograr estos objetivos se ha confeccionado un escenario presupuestario en el
que las hipótesis generales son: i) el mantenimiento de la condición de prioridad
estratégica de las actividades de I+D+I como política de gasto público, ii) el mayor
protagonismo que debe tomar el sector privado en las actividades de I+D+I
incrementando sus inversiones y iii) la indispensable disponibilidad de recursos
humanos cualificados.
Es evidente que por sí solos estos esfuerzos no son suficientes para conseguir los
ambiciosos objetivos previstos, sino que se hace indispensable la contribución del sector
privado, en particular de las empresas, las cuales deben adoptar un mayor protagonismo
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en el desarrollo tecnológico, acorde con el que tienen en otras economías de nuestro
entorno.
Dichos esfuerzos nos aproximarán a los niveles de penetración de nuestros
principales socios comerciales, y permitirán aprovechar los beneficios potenciales
derivados de la transformación en los procesos de producción y de las mejoras en la
productividad, amén de la reducción en los costes derivados de la dependencia
tecnológica y del desfase en la difusión tecnológica. En definitiva, una aproximación en
los niveles de penetración de las TIC debe servir como estímulo a la modernización de
nuestra economía y a la convergencia en los niveles de renta.
4. Conclusiones
Parece existir un elevado consenso a la hora de señalar el desarrollo durante las
últimas décadas de un nuevo modelo de crecimiento sustentado en la globalización, en
novedosas formas de organización empresarial y en importantes innovaciones al amparo
de las denominadas TIC. El hecho de que pueda o deba utilizar el concepto de Nueva
Economía tal vez sea más discutible, sin embargo, es evidente que se han producido
cambios sustanciales en las economías modernas que obliga a realizar esfuerzos por
explicar y medir este fenómeno.
En esta dirección se enmarca el presente trabajo, y más concretamente, en el
objetivo de sintetizar en un único indicador las diferentes vertientes que definen o
abarca la NE. La ambigüedad del término, e incluso de sus componentes, obliga al
recurso a un método de distancia para lograr este objetivo que, aunque pueda presentar
importantes limitaciones, parece el más adecuado frente al empleo de criterios
subjetivos que en poco o nada consideran la naturaleza de la información relevante.
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Aceptada su idoneidad, los resultados obtenidos muestran, en primer lugar, la
existencia de importantes desfases en el desarrollo de la NE dentro de la UE, y que éstos
se agudizan cuando atendemos a un sector emergente como es el de las TIC. En buena
lógica, el tipo de productos que ofrece y las necesidades de inversión que requiere
justifica su implantación más avanzada en aquellos países cuyos niveles de renta y
bienestar son más elevados. Por ello, no es extraño que las disparidades en los niveles
de renta per cápita, se reproduzcan también en estos términos.
En segundo lugar, y de forma más detallada, la clasificación por grupos señala a
Portugal, Grecia, Italia y Austria como los países de la UE con menor penetración de la
NE, y a Suecia, Irlanda, Bélgica, Finlandia y Reino Unido como aquéllos donde la
implantación es más importante, además, estos resultados concuerdan con los obtenidos
por otros indicadores sintéticos como el Índice de la Sociedad de la Información (ISI).
Por último, España presenta un nivel de penetración medio-bajo, básicamente
justificado por el desfase existente en los indicadores ligados a la transformación digital
y la innovación. A pesar de los avances evidenciados en los últimos años (expansión de
Internet, desarrollo de la "administración en línea" o crecimiento del mercado TI), la
"brecha digital" es aún muy importante, haciéndose necesario un plan estratégico
conjunto que permita nuestra incorporación plena a la Sociedad de la Información o,
cuando menos, llegar a valores más acordes con nuestro nivel y desarrollo económico.
En definitiva, este trabajo debe concebirse como un primer intento de abordar la
penetración de la NE en la UE que permite ofrecer una visión general de la situación en
la que se encuentran los diferentes países en este contexto y que, con las pertinentes
modificaciones y mejoras, puede servir como punto de partida a posteriores estudios.
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5. Referencias bibliográficas.
- Argandoña, A. (2001): "Dimensiones económicas de la Nueva Economía", Seminario
"La Revolución digital: Nueva economía e integración social", Cursos de verano de la
UPV, septiembre de 2001.
- Atkinson, R.D. y Court, R.H. (1998): “The New Economy Index: Understanding
America´s Economic Transformation”. Progressive Policy Institute, Special Report.
- Atkinson, R.D., Court, R.H. y Ward, J.M. (1999): “The State New Economy Index:
Benchmarking the Economic Transformation in the States”. Progressive Policy
Institute, Special Report.
- Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología (2000): Resumen del Plan Nacional
de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica (2000-2003).
Ministerio de la Presidencia, Secretaría de Estado de la Comunicación, Madrid.
- INE (2002): Estadísticas de I+D, Indicadores básicos.
- Ivanovic, B. (1963): Classification of Underveloped Areas According to Level of
economic Development. International Ars and Sciences Press, Eastern European
Economics, vol. II, núms. 1-2, Nueva York.
- Pena Trapero, J.B. (1977): Problemas de la medición del bienestar y conceptos afines.
Instituto Nacional de Estadística, Madrid.
- Pena Trapero, J.B. (1979): "La distancia P: un método para la medición del nivel de
bienestar". Revista Española de Economía, nº 4, pp. 50-91.
- Pulido, A. (2000): "Crecimiento y nueva economía: realidades, esperanzas y
exageraciones". Actas de la XIV Reunión de ASEPELT España, Oviedo, junio de 2000.
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