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Cuatro economistas dan con la clave de por qué no crece la productividad

La productividad es uno de los mantras de la Industria 4.0, pero esta no deja de caer. Cuatro economistas estudian por qué: sus conclusiones son llamativas

Si preguntáramos a los economistas qué es lo que les quita el sueño, muchos responderían: “la productividad”. Vale, es un poco exagerado, pero da una idea de la importancia que tiene este indicador un poco de segunda división (no suele acaparar grandes titulares como sus colegas PIB, IPC o deuda). Como dice el periodista John Cassidy, “la productividad es uno de esos temas que fascina a los economistas y aburre al resto del planeta”.

Pero debería empezar a preocuparnos un poco porque una baja productividad es como tener anemia; si se prolonga en el tiempo es preocupante. Estamos, pues, ante una nueva paradoja para resolver en el campo económico.

Hace unos días supimos por qué la productividad va tan mal en España en un detallado informe de la Fundación BBVA y el Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (Ivie). Nuestra economía ha crecido mucho desde 1980, pero la (ya casi famosa) productividad se ha quedado estancada.

Esta enfermedad se está extendiendo como un virus. En este gráfico del FMI podemos ver su evolución en países avanzados, emergentes y pobres:

Si uno se para a pensarlo, ¿tiene sentido que la productividad no crezca casi nada? Con todas las cosas que se están inventando: que si coches sin conductor, los drones repartidores, la impresión en 3D… Es difícil encontrar un momento en la historia con tanto avance tecnológico que, en teoría, nos debería ayudar a producir más y mejor, es decir, a ser más productivos. ¿Por qué no sale todo esto reflejado en el indicador? Quizá deberíamos empezar a hacernos otra pregunta:

¿Y si las buenas ideas son cada vez más difíciles de encontrar?

Este es el provocativo título que han elegido para su artículo Nicholas Bloom, Charles I. Jones, John Van Reenen y Michael Webb y que ha suscitado atención (y controversia porque la verdad es que es un poco deprimente). La respuesta a la pregunta, según su análisis, está clara: sí, las ideas que realmente tienen un impacto en el crecimiento económico son cada vez más difíciles de conseguir.

“Dicho de otra manera, solo para poder mantener el ritmo de crecimiento de renta per cápita constante en Estados Unidos, el esfuerzo dedicado a la investigación tiene que doblarse cada trece años para compensar la dificultad de encontrar nuevas ideas”.

Y eso es básicamente lo que ha pasado. Este gráfico contiene la clave:

La línea azul representa la evolución de la productividad total en Estados Unidos. Pocas alegrías desde los años 40 (ya avisé que este indicador iba mal). La línea verde es el número de investigadores (los autores lo han calculado dividiendo el gasto en I+D entre el salario de personal cualificado). Hoy en día hay 25 veces más de investigadores que en los años treinta, pero la productividad de la economía no está creciendo.

"El crecimiento económico surge de las ideas que crea la gente y a largo plazo es producto de dos términos: el número efectivo de investigadores y la productividad de las ideas de estas personas ("Idea TFP"). Presentamos una amplia variedad de evidencia empírica que demuestra que en contextos muy diferentes y a distintos niveles de desagregación, el esfuerzo investigador está creciendo notablemente pero la productividad de esta investigación está cayendo considerablemente. El crecimiento económico estable se produce cuando estas dos tendencias se compensan."

Es importante aclarar a qué se refieren los autores con ese Idea TPF (porque algunas críticas han venido por este lado). Parten de la siguiente ecuación:

Crecimiento de las ideas = “Idea TPF” x Número de investigadores

¿Cómo se puede medir el crecimiento de las ideas? ¿Al fin y al cabo, cuál sería la unidad de una idea? Los autores, tirando de literatura previa, dicen que el enfoque adecuado es equiparar ese crecimiento de las ideas al crecimiento de la productividad de la economía. Así, recabando datos sobre investigación y la evolución de la productividad calculan la productividad específica de las ideas (“Idea TPF”) en varios sectores y contextos. Y empiezan con la economía en general:

En este gráfico se puede ver cómo la productividad de las ideas (“Idea TPF”) ha caído a un ritmo del -5,1% al año desde 1930, mientras que el número de investigadores crecía una media de 4,3% anual (se ha multiplicado por 23). Conclusión: las buenas ideas cada vez cuestan más.

Esta sería la visión general, pero a nivel micro podría esconder algunos factores relevantes. Por eso, los autores analizan esta misma evolución en tres sectores: semiconductores, agricultura y medicina. ¿Cómo han ido las ideas en estas áreas?

Semiconductores

Este sector sigue de manera casi milagrosa la conocida como ley de Moore: el número de transistores que cabe en un chip se duplica cada 18 meses, lo que supone crecer un 35% al año. La industria ha conseguido mantener este ritmo anual pero ¿cómo? Multiplicando por 78 el número efectivo de investigadores respecto al nivel de 1970.

La línea azul es el crecimiento de las ideas, que se mantiene constante en ese 35% famoso de la ley de Moore, pero es un 78% más difícil de conseguirlo hoy que en 1970. La productividad de ese gasto de investigación ha caído un 25% entre 1971 y 2014.

Agricultura

Este mismo fenómeno se observa también en el cultivo de maíz, soja y trigo (se salva por los pelos el algodón), donde se han dedicado enormes esfuerzos para mejorar los cultivos. Sí, la producción crece año tras año, pero la productividad de la investigación cae entre un 3% y un 9% al año.

Medicina

El estudio recuerda que gracias a la investigación médica, la esperanza de vida en Estados Unidos ha crecido a una tasa regular de 1,8 años cada década. Pero las vidas que salvan los avances médicos son también cada vez menores. La investigación contra el cáncer sirve muy bien de ejemplo. En este caso, los autores han calculado el esfuerzo en la búsqueda basándose en el número de publicaciones y de ensayos clínicos realizados (es un proxy del número de personas que se dedican a investigar). Lo que se observa es que si en 1985 un ensayo clínico salvaba 16 vidas por cada 100.000 personas, en 2006 ya solo era una vida por cada 100.000 personas. (Ya avisé de que era un poco deprimente).

¿Cuál es la conclusión?

Los autores aseguran que su descubrimiento tiene implicaciones para los modelos de crecimiento endógeno porque se basan en la hipótesis de que un número constante de investigadores puede generar un crecimiento exponencial constante. Esto es: supone asumir también que la productividad de las ideas (“Ideas TPF”) es constante y el artículo demuestra en varios contextos que esto no es así.

Claramente si tienen razón no se puede parar el ritmo de recursos destinados a la investigación, sino que tienen que ir a más si queremos mantener nuestro crecimiento: eso supone apostar por la educación para formar a más generadores de ideas.

Por último, por deprimentes que parezcan los resultados, tienen su lógica: los inicios de las investigaciones tuvieron más impacto con menos recursos por eso de que recoger la fruta de las ramas más bajas siempre es más fácil (low hanging fruit). A pesar de las dificultades que supone avanzar en las ideas, es posible que a la vuelta de la esquina nos esté esperando un verdadero descubrimiento que cambie este panorama. ¿Quién sabe? Un poco de optimismo para contrarrestar este paper.

 

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19/08/2017
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