Tecnología dentro y entre empresas


Los economistas y sociólogos llevan mucho tiempo interesados ​​en estudiar las tecnologías involucradas en la producción. Volviendo a los trabajos seminales de Ryan y Gross (1943) y Griliches (1957) sobre la difusión de variedades híbridas de maíz, el enfoque dominante para medir la tecnología ha reflejado si un adoptante potencial utiliza alguna tecnología nueva o avanzada. Además, al estudiar el ritmo y las barreras de la difusión de la tecnología, los principales intereses de los investigadores se han centrado en estudiar el efecto de la tecnología en la productividad (p. Ej., Bartel et al. 2007, Juhasz et al. 2020), salarios (Krueger 1993) y competencias y polarización laboral (Acemoglu y Autor 2011). Esto ha motivado a los investigadores a medir el uso de tecnologías avanzadas (normalmente unas pocas) por parte de empresas en numerosos sectores. Los ejemplos más comunes son las medidas de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) a nivel de empresa (por ejemplo, la Oficina del Censo de EE. UU., La Encuesta sobre tecnologías de la información y la comunicación, la Encuesta empresarial anual, la Eurostat y la Encuesta comunitaria sobre el uso de las TIC).

A pesar de todos los avances, las medidas tecnológicas existentes aún no llegan a proporcionar una caracterización completa de la tecnología dentro de las empresas. Desde un punto de vista tecnológico, las empresas siguen siendo en gran medida “cajas negras”. En primer lugar, la cantidad de tecnologías que normalmente se cubren es bastante limitada en comparación con la cantidad de tecnologías involucradas en los procesos de gestión y producción de una empresa. En segundo lugar, debido a que la mayoría de las encuestas se centran en el uso de determinadas tecnologías avanzadas, es imposible comprender cómo se produce la producción en empresas que no utilizan estas tecnologías avanzadas (es decir, la mayoría de las empresas de facto en los países en desarrollo). En tercer lugar, dado que la unidad de análisis es la empresa, los estudios existentes no están diseñados para estudiar qué funciones comerciales se benefician de cada tecnología. Por último, las encuestas existentes no revelan si una tecnología se utiliza ampliamente o solo de forma marginal.

La encuesta de adopción de tecnología a nivel de empresa (FAT)

Para superar estas limitaciones, hemos desarrollado un nuevo enfoque para medir la adopción de tecnología que cambia la unidad de análisis de la empresa al nivel de función empresarial: la encuesta de adopción de tecnología a nivel de empresa (FAT) (Cirera et al. 2020). La encuesta fue diseñada con la asistencia de un gran número de expertos en tecnología y sector que ayudaron a identificar las funciones clave del negocio, las tecnologías que las empresas pueden utilizar para realizar las principales tareas en cada una de las funciones del negocio seleccionadas y el ranking de tecnologías según su sofisticación. La encuesta cubre siete funciones comerciales generales (GBF) que son comunes a todas las empresas, independientemente del sector en el que operan. Además, para diez grandes sectores, hemos identificado sus funciones comerciales clave específicas del sector (SSBF) y las principales tecnologías que se pueden utilizar para implementarlas. La Figura 1 muestra las funciones comerciales generales identificadas y las tecnologías que se pueden utilizar, desde las más básicas hasta las más sofisticadas. De manera similar, la Figura 2 desglosa las actividades de producción específicas del sector de la industria de procesamiento de alimentos en las funciones comerciales clave y las tecnologías que se pueden utilizar para lograrlas. Los otros nueve sectores en los que recopilamos información sobre tecnologías específicas del sector son agricultura, ganadería, vestuario, automotriz, farmacia, mayorista y minorista, transporte terrestre, banca y servicios de salud. En total, la encuesta FAT cubre 59 funciones comerciales (funciones comerciales generales y específicas del sector) y 287 tecnologías asociadas con ellas.

Figura 1 Funciones comerciales generales y sus tecnologías

Figura 2 Funciones y tecnologías comerciales específicas del sector en el procesamiento de alimentos

La primera ronda de la encuesta se aplicó a una muestra representativa de empresas en Senegal, Vietnam y el estado brasileño de Ceará. Para cada país, el marco de muestreo se basa en los datos censales de establecimientos más completos y actualizados disponibles en las respectivas Oficinas Nacionales de Estadística (ONE) o información administrativa similar. Recopilamos datos de 3.996 establecimientos, incluidos 711 establecimientos en el estado de Ceará en Brasil, 1.786 establecimientos en Senegal y 1.499 establecimientos en Vietnam.

Una nueva medida de sofisticación tecnológica

La encuesta pide a las empresas que primero enumeren todas las tecnologías que se utilizan en cada función empresarial y luego especifiquen cuál es la más utilizada. Con esta información, construimos medidas de nivel de función empresarial de la sofisticación de la tecnología más utilizada y de la gama completa de tecnologías utilizadas en la función empresarial. Ilustramos cómo estas medidas de sofisticación pueden caracterizar el panorama tecnológico de las empresas mediante la realización de un estudio de caso de dos empresas individuales, con énfasis en dos índices: (i) MOST, que refleja la sofisticación de la tecnología más utilizada en una función empresarial; y (ii) EXT que mide la sofisticación del conjunto de tecnologías utilizadas para realizar una función comercial.

La Figura 3 presenta, en cuatro gráficos de araña, las medidas de EXT (derecha) y MOST (izquierda) para cada una de las funciones comerciales generales (arriba) y específicas del sector (abajo) para dos empresas procesadoras de alimentos (grande en azul discontinuo, pequeña en rojo sólido). En general, la gran empresa utiliza tecnologías más sofisticadas que la pequeña. Sin embargo, la brecha entre la sofisticación de las tecnologías utilizadas en ambas empresas varía considerablemente según la medida tecnológica, el tipo de función comercial y la función comercial específica que consideremos.

figura 3 Ejemplo de dos empresas de procesamiento de alimentos en Senegal

Nota: Se seleccionan dos empresas de procesamiento de alimentos en Senegal para proporcionar un ejemplo de los índices de tecnología. Los tamaños de la empresa A y B son nueve y 100 empleados, respectivamente.

Datos sobre nuevas tecnologías: gran variación tecnológica dentro de la empresa y heterogeneidad en las ‘curvas tecnológicas’

Nuestro análisis revela una gran variación en la sofisticación de las tecnologías utilizadas en la producción en todos los niveles de agregación, pero la variación en la sofisticación aumenta cuanto más desagregadas están. Específicamente, encontramos una mayor variación en la sofisticación de la tecnología en las funciones comerciales de una empresa (es decir, dentro de la empresa) que entre las empresas, y una mayor variación entre las empresas que entre los países / regiones. Tanto a nivel nacional como regional, documentamos una relación positiva entre la variación entre empresas en la sofisticación y el desarrollo de la tecnología. Esta gran variación dentro de la empresa en la sofisticación tecnológica desacredita la noción de que la tecnología es uniforme dentro de las empresas y que las empresas utilizan tecnologías sofisticadas o rudimentarias en todas sus funciones. La variación dentro de la empresa en la sofisticación de la tecnología aumenta con el nivel promedio de sofisticación en la empresa y con el tamaño de la empresa. Estos patrones sugieren que la heterogeneidad en la tecnología entre las funciones comerciales puede estar impulsada por la heterogeneidad en el valor de tecnologías más sofisticadas en lugar de la heterogeneidad en los costos de adopción de tecnología.

Para explorar más esta hipótesis, estudiamos cómo la sofisticación de la tecnología en una función empresarial varía con la sofisticación promedio a nivel de empresa. Para cada función empresarial individual, documentamos relaciones estables entre empresas entre la sofisticación a nivel de función empresarial y la sofisticación media de la empresa. A esta relación la llamamos “curva tecnológica”. Las curvas de tecnología representan una gran parte de la variación entre empresas en la sofisticación de la tecnología a nivel de función empresarial, con un R2 promedio de 0,39. Más importante aún, existe una gran heterogeneidad entre las funciones comerciales en la pendiente de las curvas tecnológicas. Para las funciones comerciales generales (Figura 4, Panel A), las funciones con curvas tecnológicas más pronunciadas son la administración y planificación comercial, mientras que la función de ventas tiene la curva más plana. Para el procesamiento de alimentos (Figura 4, Panel B), se observan las curvas tecnológicas más pronunciadas para el envasado y el almacenamiento de alimentos. Estos hallazgos sugieren que un impulsor crítico de las diferencias tecnológicas dentro de la empresa son las no homoteticias en la producción.

Figura 4 Las curvas tecnológicas

Panel A: Funciones comerciales generales

Panel B: Sector específico: Procesamiento de alimentos

Tecnología y productividad

Nuestras medidas de sofisticación promedio a nivel de empresa están correlacionadas positivamente con la productividad. Pero quizás un resultado más sorprendente es que la productividad también se correlaciona positivamente con la variación dentro de la empresa de la sofisticación de la tecnología en todas las funciones comerciales después de controlar la sofisticación promedio a nivel de la empresa. Esto podría interpretarse como evidencia del valor de dedicar tecnologías más sofisticadas a funciones comerciales más relevantes.

Concluimos nuestro análisis realizando dos ejercicios de contabilidad del desarrollo que arrojan luz sobre dos debates clásicos: (i) los impulsores de las diferencias de productividad entre países y (ii) la dispersión de la productividad entre países mucho mayor observada en la agricultura que en los sectores no agrícolas . Estimamos que las diferencias entre empresas en tecnología representan un tercio de la brecha que existe entre las empresas en el 90% superior y el 10% inferior de la distribución de la productividad. Las diferencias entre países en la tecnología de la empresa promedio en la agricultura y en las actividades no agrícolas representan una quinta parte de la relación entre la brecha entre países en la productividad en las empresas agrícolas y la brecha entre países en la productividad en las empresas no agrícolas .

Referencias

Acemoglu, D y D Autor (2011), “Capítulo 12 – Habilidades, tareas y tecnologías: implicaciones para el empleo y los ingresos”, en Manual de Economía Laboral, Vol. 4: 1043-1171.

Bartel, A, C Ichniowski y K Shaw (2007), “¿Cómo afecta la tecnología de la información a la productividad? Comparaciones a nivel de planta de innovación de productos, mejora de procesos y habilidades de los trabajadores ”, Revista trimestral de economía 122 (4): 1721-1758.

Cirera, X, D Comin, M Cruz y KM Lee (2020), “Tecnología dentro y entre empresas”, Documento de debate CEPR 15427.

Griliches, Z (1957), “Maíz híbrido: una exploración en la economía del cambio tecnológico”, Econometrica 25 (4): 501-522.

Juhasz, R, MP Squicciarini y N Voigtlander (2020), “Adopción de tecnología y crecimiento de la productividad: evidencia de la industrialización en Francia”, Documento de trabajo NBER 27503.

Krueger, AB (1993), “Cómo las computadoras han cambiado la estructura salarial: evidencia de microdatos, 1984-1989”, Revista trimestral de economía 108 (1): 33-60.

Ryan, B y N Gross (1943), “La difusión de semillas de maíz híbridas en dos comunidades de Iowa”, Sociología rural 8 (1): 15-24.

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