Cualquier directivo de una gran compañía busca respuestas a la pregunta de ¿Hacia dónde tienen que mirar las empresas a la hora de definir su estrategia? Innovación, digitalización, internacionalización, automatización…. ¿Pero realmente miramos hacia dónde debemos? Una perspectiva distinta es considerar estas líneas de actuación herramientas indispensables para llegar a la raíz. Tenemos que buscar aumentar nuestra productividad si queremos continuar con las tasas de crecimiento o mejorarlas. Analicemos la relación entre las tasas de crecimiento a nivel macro y la productividad, teniendo en cuenta los ratios entre la productividad y el coste de las nuevas ideas.

Análisis de la productividad desde una perspectiva macroeconómica

Buscando información al respecto podemos encontrar artículos ciertamente interesantes, como el publicado por Nicholas Bloom, Charles I. Jones, John Van Reenen y Michael Webb sobre el creciente coste de las nuevas ideas y su consiguiente impacto en la productividad (Puedes descargarte el artículo en pdf en este enlace, realmente merece la pena leerlo. Are Ideas Getting Harder to Find?).

También hay artículos interesantes y menos densos en su lectura como este de ¿Por qué es tan baja la productividad en España? y otros muchos que podrás encontrar sin dificultad.

Realmente podemos ver que la productividad del trabajo no ha parado de caer. Y no solo en España como muchos se empeñan en decir, pero si analizamos la diferencia entre la productividad de nuestro país y EEUU vemos que llegamos a un nada despreciable 44% de diferencia en el índice de productividad (Midiendo el índice de productividad como el ratio entre el PIB y las horas trabajadas). Parece (y es) mucha diferencia, ¿Verdad? Una distancia de 44 puntos en la eficiencia de los recursos de los que dispone la economía a nivel macro es más que significativa. ¿Tan buenos son los americanos? (¿O tan malos nosotros?).

Hay que entrar más en detalle para ver que más de un 60% de esa diferencia se debe a la diferencia en el rendimiento del capital, no del trabajo. Si nos ceñimos a la productividad laboral, las distancias se acortan. Ahora que vemos que la productividad está estancada o cae, y es una tendencia global, ¿Por qué el PIB mundial ha crecido tanto y mucho más rápido en los últimos 50 años? Un dato: El el PIB se ha duplicado en los últimos 30. Pero ese ratio de crecimiento se debe principalmente a que se han duplicado también los recursos.

Somos muchos más habitantes en el planeta, con mucho más acceso al mercado productivo y con muchos más medios tecnológicos e industriales. Lo curioso es pensar que jamás hemos contado con tantos recursos tecnológicos, más medios humanos y una economía globalizada. ¿No es eso un caldo de cultivo perfecto para aumentar la productividad? Pues parece ser que realmente no es así, y tras un concienzudo análisis de la serie histórica, eso es lo que nos dicen en el informe “Acumulación y productividad del capital en España y sus comunidades autónomas en el siglo XXI” la Fundación BBVA y el Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (Ivie)

“In many growth models, economic growth arises from people creating ideas, and the long-run growth rate is the product of two terms: the effective number of researchers and the research productivity of these people. We present a wide range of evidence from various industries, products, and firms showing that research effort is rising substantially while research productivity is declining sharply. A good example is Moore’s Law. The number of researchers required today to achieve the famous doubling every two years of the density of computer chips is more than
75 times larger than the number required in the early 1970s. Across a broad range of case studies at various levels of (dis)aggregation, we find that ideas — and in particular the exponential growth they imply — are getting harder and harder to find. Exponential growth results from the large increases in research effort that offset its declining productivity”

¿Y si realmente lo que sucede es que las ideas innovadoras son cada vez más caras?

Realmente parece que sí, según el artículo de Nicholas Bloom, Charles I. Jones, John Van Reenen y Michael Webb. La respuesta parece ser meridianamente clara y es un SÍ rotundo. Las ideas disruptivas e innovadoras, las que tienen un impacto significativo en el aumento de la productividad y del crecimiento económico, son cada vez más difíciles de conseguir, más caras de llevar a cabo y necesitan de más investigación, por lo que la productividad asociada se estanca.

Haciendo un ejercicio de abstración y modelización, han llegado a la siguiente fórmula:

Crecimiento económico en función del TFP y los recursos en investigación

Crecimiento económico en función del TFP y los recursos en investigación

El crecimiento económico surge de las ideas innovadoras de los investigadores y la tasa de crecimiento a largo plazo es el producto de dos términos: el número efectivo de investigadores y la productividad de la investigación. Y lo que tratan, y creo que realmente demuestran con varias evidencias empíricas, es que mientras el esfuerzo de investigación está aumentando sustancialmente, la productividad de la investigación está disminuyendo considerablemente, y por tanto tenemos una compensación de estas dos tendencias dejando plana la línea de la productividad.

El siguiente gráfico es absolutamente significativo.

Idea TFP vs número de investigadores

Idea TFP vs número de investigadores

Para comprender mejor la importancia de este gráfico, debemos tener en cuenta la interpretación que hacen en el artículo del TFP. Básicamente consideran que lo acertado es medir esa característica en relación con el crecimiento de la productividad. De esa manera definen en cierto modo “la unidad de la idea” como unidad productiva de las ideas (lo denominan TFP). En su artículo hacen referencia a que el incremento de las ideas innovadoras tienen una relación proporcional al número de científicos o “researchers” y representa el índice de productividad.

Classic examples include Romer(1990) and Aghion and Howitt (1992), but many recent papers follow this approach, including Aghion, Akcigit and Howitt (2014), Acemoglu and Restrepo (2016), Akcigit, Celik and Greenwood (2016), and Jones and Kim (2014). In the equation above, A˙t/At is total factor productivity  growth in the economy. The variable St (think “scientists”) is some measure of research input, such as the number of researchers. This equation then says that the growth rate of the economy — through the production of new ideas — is proportional to the number of researchers.

Ciertamente la conclusión es preocupante… No solo los chips se rigen por la ley de Moore, sino que la productividad global también lo hace. Y si queremos mantener constante la productividad, como las ideas que nos hacen avanzar son cada vez más costosas, nos tenemos que obligar a preparar mejor a las siguientes generaciones y a dedicar más recursos a la investigación.

¿Es un escenario pesimista? Sinceramente creo que no, estamos ante la oportunidad de darnos cuenta de que el fin de la tecnología es liberarnos del trabajo poco productivo y permitir que dediquemos nuestro intelecto a la investigación y a la generación de nuevas ideas innovadoras. El restro del trabajo lo deberán hacer las máquinas, que para eso las estamos creando. Pero eso ya es tema para otro post, que te invito a leer en este enlace: El futuro de la AI y el Big Data

Te recomiendo de nuevo la lectura del artículo Are Ideas Getting Harder to Find? y estaré encantado de compartir o debatir contigo cualquier idea al respecto. Como siempre, te doy las gracias por haber leido este post y si lo consideras interesante no dudes en compartirlo con todos aquellos que creas que tienen un interés común. Todos te lo agradeceremos.