Generación de empleo e innovación en Argentina: Un abordaje microeconométrico para el período 2010-2012

Pereira, Mariano; Tacsir, Ezequiel Working Paper Generación de empleo e innovación en Argentina: Un abordaje microeconométrico para el período 2010-2012 IDB Working Paper Series, No. IDB-WP-755 Provided in Cooperation with: Inter-American Development Bank (IDB), Washington, DC Suggested Citation: Pereira, Mariano; Tacsir, Ezequiel (2016) : Generación de empleo e innovación en Argentina: Un abordaje microeconométrico para el período 2010-2012, IDB Working Paper Series, No. IDB-WP-755, Inter-American Development Bank (IDB), Washington, DC, https://doi.org/10.18235/0000569 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/173832 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/igo/legalcode Generación de empleo e innovación en A rgentina Un abordaje microeconométrico para el período 2010-2012 Mariano Pereira Ezequiel Tacsir DOCUMENTO DE TRABAJO DEL BID Nº IDB-WP-755 Diciembre de 2016 Sector de Instituciones para el Desarrollo Banco Interamericano de Desarrollo Diciembre de 2016 Generación de empleo e innovación en Argentina Un abordaje microeconométrico para el período 2010-2012 Mariano Pereira Ezequiel Tacsir Catalogación en la fuente proporcionada por la Biblioteca Felipe Herrera del Banco Interamericano de Desarrollo Pereira, Mariano. Generación de empleo e innovación en Argentina: un abordaje microeconométrico para el período 2010-2012 / Mariano Pereira y Ezequiel Tacsir. p. cm. — (Documento de trabajo del BID ; 755) Incluye referencias bibliográficas. 1. Labor supply-Effect of technological innovations on-Argentina. 2. Manufacturing industries-Technological innovations-Argentina. I. Tacsir, Ezequiel. II. Banco Interamericano de Desarrollo. División de Competitividad e Innovación. III. Título. IV. Serie. IDB-WP-755 Contacto: Gustavo Crespi, [email protected]. Copyright © Banco Interamericano de Desarrollo. Esta obra se encuentra sujeta a una licencia Creative Commons IGO 3.0 Reconocimiento-NoComercial-SinObrasDerivadas (CC-IGO 3.0 BY-NC-ND) (http://creativecommons.org/licenses/by-ncnd/3.0/igo/legalcode) y puede ser reproducida para cualquier uso no-comercial otorgando el reconocimiento respectivo al BID. No se permiten obras derivadas. 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A estos fines, se utiliza el modelo originalmente propuesto por Harrison, Jaumandreu, Mairesse y Peters (2014) con un enfoque de variables instrumentales sobre datos para la industria manufacturera argentina en el período 2010-12. La evidencia sobre el vínculo entre innovación y empleo en economías desarrolladas muestra que los efectos dependen fundamentalmente del tipo de innovación (Harrison et al., 2014). En muchos casos, la introducción de nuevos procesos tiende a reducir el empleo. En cambio, la inclusión de nuevos productos puede generar reemplazos o aumentos en el empleo, que dependen del efecto neto entre los mecanismos de desplazamiento y compensación. La evidencia disponible para Argentina es muy escasa (De Elejalde, Giuliodori y Stucchi, 2011) y se basa en el período 1998-2001. Específicamente en dicho estudio, a pesar de que se observa una destrucción neta del empleo a nivel agregado, se evidencia el efecto amortiguador de las innovaciones de producto pero no se constatan grandes cambios en la especialización de la mano de obra debido a la innovación. Estos efectos eran mayores en aquellas empresas que desarrollaban esfuerzos propios de investigación y desarrollo (I+D) y no solo adquirían conocimiento incorporado. Si bien esta evidencia permitió generar datos comparables con otros países de la región (Crespi y Tacsir, 2013; Crespi y Zuñiga, 2012) requiere ser evaluada a la luz de la nueva información disponible. Los resultados de este estudio muestran que si bien las innovaciones de proceso no tienen efecto en el crecimiento del empleo, las de producto tienen un efecto positivo en el empleo. Adicionalmente, las innovaciones de producto también generan un aumento en los niveles de eficiencia en la producción superior a la de los productos existentes. Por su parte, en lo que se refiere a composición del empleo en términos de calificación no se observan sesgos específicos. Clasificaciones JEL: D22, J23, O31 Palabras clave: Argentina, empleo, innovación en manufactura *Autores: Mariano Pereira: Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación (CIECTI) y Universidad Nacional de General Sarmiento (UNGS) ([email protected]); Ezequiel Tacsir: CIECTI y United Nations University y Maastricht Economic and Social Research Institute on Innovation and Technology (UNU-MERIT) ([email protected]). 2 Índice 1. Introducción .................................................................................................................... 3! 2. Relación entre innovación y crecimiento del empleo ................................................. 6! 2.1. Identificación, causalidad y errores de medición ....................................................... 9! 2.2. Innovación y calificación del empleo (calidad) ......................................................... 12! 3. Datos utilizados ............................................................................................................ 12! 3.1. Estadísticas descriptivas .......................................................................................... 13! 4. Resultados .................................................................................................................... 16! 4.1 Resultados naïve ...................................................................................................... 16! 4.2. Resultados econométricos ....................................................................................... 19! 5. Innovación y sus impactos en la composición (calidad) del empleo ...................... 23! 5.1. Resultados para la composición del empleo por tipo de calificación ....................... 25! 6. Descomposición de los efectos de la innovación en el empleo .............................. 28! 7. Conclusiones ................................................................................................................ 31! Referencias ....................................................................................................................... 33! Anexo A. Descripción de las variables utilizadas ......................................................... 36! 3 1. Introducción Aunque la evidencia empírica confirma que la innovación es un importante determinante del crecimiento y productividad a nivel de la firma (Hall y Jones, 1999; Rouvinen, 2002), la relación entre la innovación y el crecimiento del empleo a nivel de firma es compleja, e incluso puede darse el caso en que la innovación no sea suficiente para lograr un aumento en los niveles de empleo. Los efectos últimos de la innovación en el empleo son contingentes al nivel de análisis considerado (efectos directos a nivel de firma, indirectos a nivel sectorial o de la economía en su conjunto), a mecanismos de transmisión, a aspectos institucionales y a retroalimentaciones (Pianta, 2006; Vivarelli, 2011). La evidencia reciente para las economías desarrolladas muestra que los efectos directos (a nivel de las firmas) dependen fundamentalmente del tipo de innovación lograda (Harrison et al., 2014; Hall Lotti y Mairesse, 2008; Lachenmaier y Rottmann, 2011) y del sector en cuestión (Greenhalgh, Longland y Bosworth, 2001; Coad y Rao, 2011; Bogliacino, Piva, y Vivarelli, 2011). Adicionalmente, estos efectos habrán de depender de la tecnología en uso y de los efectos de estas innovaciones en la productividad, así como de las condiciones de la demanda, dado que pueden observarse diversos mecanismos de compensación.1 Del mismo modo, la innovación puede generar efectos disímiles a nivel sectorial que dependen de la reacción de las otras firmas ante innovaciones ocurridas en su sector de actividad Así, es posible considerar la redistribución de los niveles de producción y empleo (pérdida de porción de mercado, asimilable al proceso de destrucción creativa) desde aquellas firmas poco innovadoras hasta aquellas más innovadoras, casos como la destrucción de puestos de trabajo debido a la salida de firmas no innovadores o, por el contrario, la creación de nuevas empresas y empleos (spin-off) para explotar las oportunidades abiertas por las innovaciones en cuestión. En términos del resultado final en el sector (i.e., la suma del empleo en las firmas innovadoras y las no innovadoras) dependerá de las elasticidades de la sustitución intrasectorial y entre los sectores. En esta línea, Greenan y Guellec (2000) encuentran, por una parte, que las firmas innovadoras de producto crean más empleos que las no innovadoras, a la vez que estos sectores en su 1 Esto se aplica tanto para el caso de innovaciones de proceso como de producto. Aun cuando las innovaciones de proceso pueden desplazar empleo en el corto plazo, en la medida en que las ganancias de productividad se manifiesten en menores precios a los cuales los consumidores reaccionen, es razonable esperar aumentos en los niveles de empleo en el largo plazo. Lo opuesto puede ocurrir en el caso de innovaciones de producto donde los cambios evidenciados en la demanda por nuevos bienes o servicios pueden aumentar los niveles de competencia y ser compensados por eventuales imitadores. 4 conjunto son más dinámicos; y por otra parte, que si bien la innovación de proceso genera empleo al nivel de firma, produce el efecto contrario a nivel sectorial. Finalmente, pueden darse diferentes efectos a nivel de equilibrio general que dependen de la interacción entre diversos mercados. En términos sencillos, la velocidad y capacidad de respuesta de los innovadores en satisfacer aumentos en la demanda dependerá de qué tan rápido los insumos requeridos pueden ser provistos por otras industrias. Al mismo tiempo, la innovación puede afectar el empleo por medio de complementariedades en el consumo de bienes, aumentos en la variedad o mejoras en la calidad de los insumos intermedios. Por último, la introducción de nuevos productos puede impulsar la creación de actividades económicas. Diversos aspectos relacionados con las características del sector productivo, los determinantes y el comportamiento innovador impiden que los resultados antes mencionados puedan ser extrapolados de forma automática a países como Argentina. En efecto, el conocimiento incorporado bajo la forma de adquisición de maquinaria y equipo (muchas veces por medio del comercio internacional), así como la trasferencia de tecnología ocupan un lugar de importancia. Así, la tecnología y procesos productivos diseñados para contextos de economías más desarrolladas donde muchas veces las innovaciones se orientan a mejorar la eficiencia en la utilización de la mano de obra – considerada relativamente escasa– puede no ser perfectamente adaptable al contexto bajo análisis, lo que puede generar efectos diferentes en términos de impactos en el empleo y su composición. Al mismo tiempo, los objetivos y alcances del proceso innovador, muchas veces orientado a la adaptación e imitación de productos y procesos desarrollados en la frontera productiva, pueden reforzar estas diferencias. Adicionalmente, la estructura productiva se caracteriza por una presencia más importante de pequeñas y medianas empresas (PyME), cuyas rutinas y capacidades para innovar se basan, en muchos casos, en procesos informales, en la adquisición de tecnología antes que en el desarrollo de inversiones en intangibles, como la investigación y desarrollo (I+D), y en una mayor orientación a mercados menos sofisticados. En el mismo sentido, las actividades manufactureras de bajo contenido tecnológico predominan en términos de empleo y producción. Estas características tienden a evidenciar menores niveles de recursos altamente calificados y una preponderancia de las innovaciones de procesos antes que de productos. Atento a que la prevalencia de los diferentes tipos de innovación puede diferir entre sectores, es de esperar que estos efectos muestren heterogeneidad sectorial. Al mismo tiempo, es posible que las regulaciones laborales y la 5 prevalencia de informalidad afecten de forma diferente a empresas de diverso tamaño. Así, en este trabajo se prestará especial atención a mostrar los efectos para diversos agrupamientos sectoriales (de acuerdo a sus niveles de informalidad laboral e intensidad tecnológica) y también por tamaño de las empresas. Teniendo esto en consideración, el presente trabajo se orienta a contribuir con evidencia comparable sobre el vínculo entre resultados de innovación y crecimiento del empleo y su composición para Argentina en el período reciente (2010-12) a partir de información a nivel de empresa surgida de la Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo e Innovación (ENDEI). La actual evidencia sobre el vínculo entre innovación y empleo es escasa para América Latina (Aboal et al., 2011), y pueden encontrarse estudios para Uruguay (Benavente y Lauterbach, 2008); para Chile (Álvarez et al., 2011), para Costa Rica (Monge-González et al., 2011) y para Argentina (De Elejalde, Giuliodori y Stucchi, 2011). En el caso específico de Argentina, los resultados se orientan al período recesivo comprendido entre 1998 y 2001. En efecto, esos resultados muestran que mientras las innovaciones de producto tienen un impacto positivo en el crecimiento del empleo y favorecen el empleo calificado, las de proceso no afectan ni el crecimiento ni la composición del empleo. Los mismos resultados se observan tanto en empresas pequeñas como grandes, y no se evidencian mayores diferencias en empresas que actúan en sectores con distinta intensidad tecnológica. En efecto, la parte fundamental de la contracción del empleo se explica por el comportamiento de la plantilla de las empresas que no introdujeron innovaciones. Este trabajo se organiza en seis secciones además de esta primera. La segunda describe la relación entre innovación y empleo, prestando especial atención a cuestiones relacionadas con dificultades en la estrategia de identificación y la necesidad de implementar estimaciones basadas en variables instrumentales (IV, por sus siglas en inglés) a fin de obtener resultados consistentes. La tercera presenta la información utilizada, las características principales de las empresas y su conducta en el período bajo análisis. La cuarta sección muestra los resultados de la innovación en el crecimiento del empleo a nivel de firma. La quinta analiza la relación entre resultados innovadores y la composición del empleo, en términos de calificaciones. La sexta sección descompone el crecimiento del empleo en sus factores principales. Por último, la séptima sección presenta las conclusiones. 12 precios a nivel de la firma (π1) utilizando los deflactores a nivel de sector de actividad correspondiente (π). Así, la estimación consiste en: ( ) υβπππβααπ +−−−+++=−− 212101 )()( gdgl (6) Si los precios a nivel de la firma no se desvían mucho de los deflactores a nivel sectorial π ≈ π 1 ( ) , será posible obtener estimadores más consistentes del efecto desplazamiento causado por las innovaciones de proceso en los productos existentes. 2.2. Innovación y calificación del empleo (calidad) La innovación puede tener efectos diferentes en la creación de empleo calificado y no calificado. Si la innovación tiene un sesgo a favor del empleo calificado (skill-biased), tal como afirman diversos estudios teóricos (Card y Dinardo, 2002; Acemoglu, 1998, entre otros), mayores niveles de innovación pueden asociarse con tasas de crecimiento más bajas para empleo no calificado y con mayor crecimiento de empleo calificado. A fin de analizar el efecto de la innovación en la composición del empleo, se sigue el enfoque descripto en la sección anterior y se utiliza una variación de la ecuación (6). Específicamente, se estima de forma separada la tasa de crecimiento del empleo para cada tipo: calificado (ls) y no calificado (lus). (7) (8) La variable dependiente es el crecimiento del empleo (para cada tipo de calificación) menos el aumento real de las ventas de productos existentes. Por medio de las ecuaciones 7 y 8 se puede analizar cómo cada tipo de innovación por separado influye en el crecimiento de los distintos tipos de empleo. De igual manera, y por las mismas razones ya descriptas, se utilizan variables instrumentales. 3. Datos utilizados Para modelizar la relación entre innovación y crecimiento del empleo se utilizó la Encuesta Nacional de Innovación (ENDEI), con información sobre firmas de la industria manufacturera en Argentina durante el período 2010-12 (MINCyT y MTEySS, 2015). Esta base es el resultado de un trabajo conjunto entre el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva (MINCyT) y el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social (MTEySS) de Argentina. El formulario desarrollado para la ENDEI se basó en los itit s it ss it s it gdgl εβααπ +++=−− 2101 )( itit us it usus it us it gdgl ηβααπ +++=−− 2101 )( 13 manuales de Oslo y de Bogotá para la recopilación de información sobre actividades de innovación en empresas. El marco muestral consistió en las empresas privadas con 10 o más trabajadores registrados en el Sistema Integrado Previsional Argentino (SIPA). A partir de ese marco se seleccionó una muestra estratificada por rama de actividad y tamaño. Para realizar esa selección algunas firmas fueron incorporadas por medio de un muestreo aleatorio estratificado y otras por inclusión forzosa. La distribución poblacional sobre la que se diseñó el relevamiento fue de 18.900 empresas, mientras que para la muestra se seleccionaron 3.995 casos con una tasa de respuesta del 92% (3.691 casos). 3.1. Estadísticas descriptivas La ENDEI contiene información detallada de las características de las empresas, de sus actividades de innovación y de su empleo (tanto en términos de su evolución como de su composición), lo que permite calcular el porcentaje de las ventas de nuevos productos y, entonces, el crecimiento nominal de las ventas de productos nuevos (g2).10 Cada una de las empresas fue clasificada en un categoría de acuerdo a su conducta innovadora: innovadores de producto, innovadores de proceso (solamente)11 y no innovadores. Tal como lo hacen Harrison et al. (2014), se clasificó a las firmas que son innovadoras tanto de proceso como de producto en la categoría de innovadores de producto. El supuesto implícito es que los innovadores en ambas categorías son más parecidos en su conducta a los innovadores de producto que aquellos que solo innovan en proceso, o realizan cambio organizacional. En el cuadro 1 se presentan estadísticas descriptivas del total de la muestra y desagregadas según el contenido tecnológico sectorial y el tamaño. Entre 2010 y 2012 cerca del 54% de las firmas declaró haber introducido alguna innovación de producto, menos del 9% solo innovó en proceso y cerca del 40% no introdujo nuevos productos o procesos. Al interior de las firmas no innovadoras hay una sobrerrepresentación de empresas de sectores con alto contenido tecnológico y tamaño pequeño. En contrapartida, entre aquellas innovadoras hay una sobrerrepresentación de empresas pertenecientes a sectores de bajo contenido tecnológico y con tamaño mediano y grande. 10 La ENDEI incluye una pregunta acerca de la proporción de ventas al final del período que se corresponden a innovaciones de producto. En este trabajo se llama s a esta proporción. La ENDEI incluye información acerca del crecimiento nominal de las ventas (g). Así, resulta fácil mostrar que dado que las ventas de los productos nuevos al comienzo del período es cero por definición, el crecimiento nominal de las ventas de nuevos productos puede ser calculado como g2=s (1+g). 11 Incluye cambio organizacional y/o cambios relacionados con la comercialización. 14 En relación con el crecimiento del empleo puede mencionarse que, mientras que las firmas no innovadoras destruyeron puestos de trabajo, las empresas que introdujeron una innovación registraron una tasa de crecimiento suficientemente fuerte como para compensar esa caída e impulsar un crecimiento total del empleo. Este resultado es bastante robusto al comparar diferentes tipos de sectores o tamaños de empresas. Finalmente, los resultados para los innovadores de proceso y producto son similares sin que existan razones a priori para pensar que la innovación de proceso es perjudicial para el empleo, lo cual sugiere la presencia de efectos de compensación. En el caso de las innovaciones de producto, puede verse que las ventas de los productos existentes muestran tasas de crecimiento positivo a las que se les agrega el crecimiento observado en los productos nuevos. En las secciones siguientes se exploran los impactos específicos de las innovaciones de proceso y producto, estimando diversas variaciones del modelo descripto en la sección anterior. 15 Cuadro 1. Innovadores de producto y proceso: crecimiento del empleo, ventas, productividad, empleo y precios, 2010-12 Total Contenido tecnológico Tamaño Bajo Alto Pequeña Mediana y grande Número de firmas (%) No innovadores (proceso o producto) 37,3 2,4 46,7 42,5 17,7 Solo innovadores de procesosa 8,7 6,0 9,5 7,5 13,5 Innovadores de productob 53,9 91,5 43,8 50,0 68,8 Crecimiento del empleo (%) No innovadores (proceso o producto) -2,5 -8,6 -2,4 -2,6 -1,1 Solo innovadores de procesos 2,4 5,5 1,9 4,2 -1,2 Innovadores de producto 5,5 4,0 6,3 6,5 2,8 Todas las firmas 2,2 3,8 1,8 2,4 1,5 Crecimiento de las ventas (%)c No innovadores (proceso o producto) 21,3 13,7 21,4 21,6 18,7 Solo innovadores de procesos 21,8 20,6 22,0 23,8 17,5 Innovadores de producto 23,8 23,0 24,3 24,5 22,0 de las cuales… viejos productos 13,7 6,0 15,8 14,6 10,3 nuevos productos 8,8 16,6 6,7 8,4 10,5 Todas las firmas 22,7 22,6 22,7 23,2 20,8 Crecimiento de la productividad (%) No innovadores (proceso o producto) 24,0 24,8 23,9 24,2 21,7 Solo innovadores de procesos 19,6 14,0 20,6 19,8 19,1 Innovadores de producto 18,4 18,8 18,2 18,2 19,1 Todas las firmas 20,6 18,7 21,1 20,9 19,5 Crecimiento de los precios (%)d No innovadores (proceso o producto) 10,9 12,2 10,9 11,0 10,1 Solo innovadores de procesos 10,7 11,5 10,6 10,8 10,4 Innovadores de producto 11,1 11,2 11,0 11,2 10,8 Todas las firmas 11,0 11,3 10,9 11,1 10,6 Notas: (a) Incluye cambios organizacionales y de comercialización. (b) Incluye innovadores de producto y proceso. (c) Ventas nominales totales, incluye productos nuevos y viejos. (d) Índice de precios industriales (Instituto Nacional de Estadística y Censos, INDEC) asignado a cada firma según su sector de pertenencia. (e) las estadísticas reportadas corresponden al período 2010-12. 16 4. Resultados 4.1 Resultados naïve El primero de los ejercicios que se efectuó consiste en una estimación naïve utilizando MCO, tanto para el total de las firmas como para los diferentes grupos de empresas según su tamaño (pequeño y mediano y grande) y la intensidad tecnológica del sector de operación de la firma. En cada uno de los casos, se estima el crecimiento del empleo a partir de una regresión con el aumento de las ventas totales deflactadas, variables binarias para los distintos tipos de innovación (proceso y producto) junto con indicadores sectoriales. El primero de estos ejercicios se presenta en el cuadro 2. Los resultados muestran que las tasas de crecimiento de empleo se ven afectadas positivamente por el crecimiento real de las ventas y por las innovaciones de proceso y/o producto, en cada una de las especificaciones presentadas. El cuadro 3 presenta los resultados de la estimación naïve controlando por contenido tecnológico. Tanto en los sectores de bajo como de alto contenido tecnológico se verificó que la innovación de producto afectó positivamente al crecimiento del empleo. Sin embargo, solo entre las firmas de alto contenido tecnológico se verificó que –al controlar por la introducción de nuevos productos– el crecimiento de las ventas reales estuvo asociado a incrementos en el empleo. Finalmente, el cuadro 4 presenta estimaciones según el tamaño. El resultado a destacar es que la variación del empleo estuvo asociada a una innovación de proceso, pero con mayor intensidad entre las empresas pequeñas. Este resultado podría explicarse por la baja base de comparación de estas últimas empresas. A su vez, solo en las firmas grandes se pudo comprobar un impacto del crecimiento en las ventas reales. A modo de síntesis, los cuadros 2, 3 y 4 muestran correlaciones parciales que resultan muy informativas para describir los datos pero no son capaces de identificar de forma fehaciente el efecto de la innovación en el crecimiento del empleo. 17 Cuadro 2. Estimaciones naïve de la relación entre innovación y empleo (todas las empresas) (1) (2) (3) Solo innovador de proceso (no de producto) -0,733 5,605** (1,990) (2,134) Solo innovador de producto (no de proceso) 0,724 7,055** (1,785) (1,916) Innovador de producto y proceso 6,338** (1,059) Innovador de producto 6,464** (1,052) Innovador de proceso 6,232** (1,062) Crecimiento real de las ventas 0,388** 0,388** 0,388** (0,075) (0,075) (0,075) Constante -6,309** -6,307** -6,308** (0,996) (0,996) (0,996) Observaciones 3.517 3.517 3.517 R cuadrado 0,164 0,164 0,164 Ho: prod y proc = solo proceso 0,00284 Ho: prod y proc = solo producto 0,0116 Notas: (a) Errores standard robustos. (b) Significatividad: ** p<0,01, * p<0,05, + <0,1 18 Cuadro 2. Estimaciones naïve de la relación entre innovación y empleo (según contenido tecnológico) Bajo contenido tecnológico Alto contenido tecnológico VARIABLES [1] [2] [3] [1] [2] [3] Solo innovador de proceso (no de producto) 3,852 8,874 -2,278 5,079* (3,063) (7,737) (2,306) (2,407) Solo innovador de producto (no de proceso) 4,958 9,920 -2,032 5,313** (3,353) (7,669) (1,782) (1,858) Innovador de producto y proceso 4,928 7,359** (7,129) (1,176) Innovador de producto 5,976 7,020** (7,115) (1,134) Innovador de proceso 5,216 6,954** (7,134) (1,179) Crecimiento real de las ventas 0,404** 0,404** 0,403** 0,387** 0,387** 0,387** (0,088) (0,089) (0,087) (0,084) (0,085) (0,085) Constante -6,534 -6,615 -6,549 -6,390** -6,393** -6,389** (7,369) (7,369) (7,373) (1,060) (1,060) (1,060) Observaciones 767 767 767 2.750 2.750 2.750 R cuadrado 0,149 0,145 0,149 0,180 0,180 0,180 Ho: prod y proc = solo proceso 0,890 0,000 Ho: prod y proc = solo producto 0,997 0,000 Nota: (a) Errores robustos. (b) Significatividad: *** 1%, ** 5%, * 10%. (c) Todas las regresiones incluyen como controles adicionales variables dummies a dos dígitos de industria. (d) Bajo contenido tecnológico: empresas con intensidad de I+D/ventas por debajo de la media de la muestra; alto contenido tecnológico: empresas con intensidad de I+D/ventas por encima de la media de la muestra. 19 Cuadro 4. Estimaciones naïve de la relación entre innovación y empleo (según tamaño) Pequeñas Medianas y grandes VARIABLES [1] [2] [3] [1] [2] [3] Solo innovador de proceso (no de producto) -1,192 1,865 -0,190 6,996* (2,917) (3,322) (2,595) (2,739) Solo innovador de producto (no de proceso) -0,704 2,323 0,901 8,085** (2,408) (2,826) (2,165) (2,281) Innovador de producto y proceso 3,057 7,186** (2,025) (1,212) Innovador de producto 2,960 7,354** (1,986) (1,206) Innovador de proceso 2,849 7,160** (2,019) (1,224) Crecimiento real de las ventas 0,533** 0,533** 0,534** 0,369** 0,369** 0,369** (0,078) (0,078) (0,078) (0,080) (0,080) (0,080) Constante -6,348** -6,351** -6,342** -6,252** -6,249** -6,251** (1,799) (1,797) (1,796) (1,084) (1,084) (1,084) Observaciones 729 729 729 2.788 2.788 2.788 R cuadrado 0,246 0,246 0,246 0,161 0,161 0,161 Ho: prod y proc = solo proceso 0,259 0,0135 Ho: prod y proc = solo producto 0,274 0,0185 Notas: (a) Errores robustos. (b) Nivel de significatividad: *** 1%, ** 5%, * 10%. (c) Todas las regresiones incluyen como controles adicionales variables dummies a dos dígitos de industria. (d) Empresas pequeñas: con hasta 25 empleados, firmas medianas y grandes: con 26 o más empleados. 4.2. Resultados econométricos Esta sección presenta los resultados de estimar la ecuación 6 utilizando variables instrumentales que consideran diversos cortes de empresas, de acuerdo a su tamaño o intensidad tecnológica sectorial (cuadros 5 a 7). La discusión metodológica indica que la estimación directa por mínimos cuadrados ordinarios arroja resultados sesgados siempre que i) los resultados de innovación estén correlacionados con los shocks de productividad o ii) que una parte del crecimiento en los precios termine siendo capturada por el término de error. Si bien el primer escenario puede descartarse apelando a que la presencia de racionalidad acotada les impide a las firmas adelantarse a los shocks no esperados de productividad, el segundo caso debe ser 20 considerado. A raíz de ello, la estrategia de identificación consiste en utilizar instrumentos que estén correlacionados con los resultados de innovación de producto y que a su vez sean ortogonales al término de error. Se proponen dos instrumentos: i) el acceso a nuevos mercados como consecuencia de las innovaciones logradas por la firma y ii) el conocimiento (no necesariamente el uso) de instrumentos públicos de apoyo a la innovación.12 Para que un instrumento sea válido debe cumplir con dos condiciones. La primera se conoce como la condición de ortogonalidad y sostiene que el instrumento no debe estar correlacionado con el término de error. En el contexto de este trabajo eso implica que debe ser ortogonal (o con independencia condicional) respecto del crecimiento en los precios de los nuevos productos. En relación con el primer instrumento, el acceso a nuevos mercados no implica una dirección concreta sobre el crecimiento de los precios: una mayor cuota de mercado podría implicar una baja en los precios y, de igual manera, la introducción de un producto nuevo podría generar un incremento en los precios. Con relación al segundo instrumento, la estrategia de identificación se apoya en que la correlación entre el conocimiento de programas públicos de apoyo a la innovación y el crecimiento en los precios de los productos nuevos suena bastante implausible (De Elejalde, Giuliodori y Stucchi, 2011). Adicionalmente, una vez que se controla por el sector, el tamaño y los shocks de productividad fijos en el tiempo ambos instrumentos también pueden considerarse exógenos. Por un lado, como la adquisición de información es costosa solo las firmas más grandes y más productivas podrían hacer dicha inversión. Dado que se controla por tamaño y por efectos fijos de productividad estos efectos son tomados en cuenta. Por otro lado, el acceso a nuevos mercados suele estar correlacionado con el tamaño y pertenencia sectorial de las firmas, y al incorporar efectos fijos a nivel de sector y tamaño se controlan estos efectos. El segundo requisito es conocido como la condición de relevancia y exige la correlación no trivial entre el instrumento propuesto y la variable endógena. Esta condición puede ser evaluada aplicando un test de significatividad conjunta sobre los instrumentos propuestos en la primera etapa de la regresión. Stock, Wright y Yogo (2002) recomiendan un estadístico F mayor a 10 para evitar problemas de instrumentos débiles que puedan sesgos en la estimación por IV. 12 En ambos casos se utilizan variables binarias para identificar el acceso a nuevos mercados o el conocimiento de instrumentos públicos. 21 En ninguno de los dos casos se encuentra evidencia de efectos en el empleo debido a la introducción de innovaciones de proceso en el empleo y –tal como se evidencia en la literatura– se encuentra un efecto positivo en el empleo debido a la introducción de productos. Es interesante notar que existe evidencia de que los nuevos productos son manufacturados de forma más eficiente que los ya existentes (i.e., el coeficiente de g2 es menor a uno), por lo que el crecimiento del empleo se relaciona con la expansión de innovaciones en un contexto de aumento de la demanda. En efecto, el coeficiente negativo de la constante sugiere mejoras en los niveles de productividad en la manufactura de los productos existentes. Si bien las PyME muestran una mayor eficiencia en la fabricación de productos nuevos vis a vis productos existentes, no puede descartarse que este coeficiente sea igual a 1. Cuadro 5. Crecimiento del empleo según tamaño: estimación por variables instrumentales (1) (2) (3) VARIABLES [IV -Total] [IV - Pequeña] [IV - Mediana y grande] Crecimiento de las ventas por nuevos productos 0,640** 0,829** 0,608** (0,030) (0,062) (0,034) Innovador de proceso (d) -2,063 -0,926 -2,210 (1,854) (2,421) (2,365) Constante -7,182** -6,023* -8,026** (1,747) (2,577) (2,116) Observaciones 3.517 729 2.788 R cuadrado 0,164 0,294 0,151 Dummy sectoriales Sí Sí Sí Wu-Hausman Test 2,256 2,550 1,031 p-value 0,133 0,111 0,310 Sargan Test 128,2 7,441 109,6 p-value 0 0,00638 0 Notas: (a) Errores robustos. (b) Niveles de significatividad: ** p<0,01, * p<0,05, + p<0,1. (c) Todas las estimaciones incluyen como controles adicionales variables dummies a dos dígitos de industria. (d) Empresas pequeñas: hasta 25 empleados, firmas medianas y grandes: 26 o más empleados 28 Cuadro 11. Crecimiento del empleo según calificación y tamaño. Estimación por variables instrumentales (1) (2) (3) (4) (5) (6) Baja tecnología Alta tecnología VARIABLES [IV - Total] [IV - Alta calificación] [IV - Baja calificación] [IV - Total] [IV - Alta calificación] [IV - Baja calificación] Crecimiento de las ventas por nuevos productos 0,613** 0,430** 0,619** 0,664** 0,563** 0,665** (0,051) (0,057) (0,057) (0,039) (0,042) (0,041) Innovador de proceso (d) -1,392 -3,093 -1,403 -2,498 -0,974 -2,945 (4,195) (4,720) (4,662) (2,083) (2,247) (2,188) Constante -2,574 5,940 -2,844 -7,702** -5,337* -7,739** (3,865) (4,349) (4,295) (1,967) (2,122) (2,066) Observaciones 751 751 751 2.682 2.682 2.682 R cuadrado 0,212 0,110 0,188 0,150 0,092 0,143 Dummy sectoriales YES YES YES YES YES YES Wu-Hausman Test 1,071 3,702 0,535 0,631 6,496 0,349 p-value 0,301 0,000621 0,465 0 0,0109 0 Sargan Test 19,27 11,71 15,40 80,85 59,31 71,51 p-value 1,14e-05 0,0547 8,69e-05 0,427 0 0,555 Notas: (a) Errores robustos. (b) Niveles de significatividad: ** p<0,01, * p<0,05, + p<0,1. (c) Todas las estimaciones incluyen como controles adicionales variables dummies a dos dígitos de industria. (d) Baja tecnología: empresas con intensidad I+D/ventas por debajo de la media de la muestra; alta tecnología: empresas con intensidad I+D/ventas por arriba de la media de la muestra. (e) Alta calificación: empleados con título universitario o terciario; baja calificación: empleados con educación por debajo de título universitario o terciario. (f) Se reportan estimaciones para las firmas con datos de empleo total, calificado y no calificado. Por lo tanto, las cifras totales pueden diferir de las reportadas anteriormente. 6. Descomposición de los efectos de la innovación en el empleo Los resultados obtenidos pueden ser usados para descomponer el crecimiento del empleo en cuatro componentes. Si se toma como base la especificación presentada en la ecuación 6, y los resultados obtenidos al utilizar variables instrumentales, se puede escribir el crecimiento del empleo para cada firma en: 𝑙=𝛼!+𝛼!!𝑖𝑛𝑑! ! +𝛼!𝑑+1−1𝑔!>0𝑔!−𝜋!+1𝑔!>0𝑔!−𝜋!+𝛽𝑔!+𝑢 El primer componente 𝛼!+𝛼!!𝑖𝑛𝑑!! mide el cambio en el empleo que es atribuible a la tendencia de la productividad (específica al sector) en la manufactura de productos existentes. El segundo término 𝛼!𝑑 mide el crecimiento en la productividad específico a la 29 firma debido a la innovación de proceso. El tercer componente ( 1−1𝑔!>0𝑔!−𝜋!) corresponde al cambio en el empleo asociado con el crecimiento en la manufactura de productos existentes para las firmas que no introdujeron en el mercado nuevos productos. Finalmente, 1𝑔!>0𝑔!−𝜋!+𝛽𝑔! provee la contribución neta de la innovación de producto (es decir, la contribución luego de permitir la sustitución de productos existentes por nuevos). El término u es un componente residual con media cero. El cuadro 12 presenta los resultados de aplicar esta descomposición utilizando las estadísticas descriptivas presentadas en el cuadro 1, y los coeficientes obtenidos en la estimación por variables instrumentales de los cuadros 5 y 6. Cuadro 12. Descomposición del empleo total. Industria manufacturera durante 2010-12. Estimación por variables instrumentales Total Tamaño Contenido tecnológico Pequeñas Medianas y grandes Bajo Alto Crecimiento del empleo 2,2 2,5 1,6 3,8 1,8 Tendencias en productividad en la fabricación de productos viejos -6,9 -8,1 -4,7 0,0 -8,0 Efecto bruto de la innovación de proceso en la fabricación de productos viejos -0,2 -0,1 -0,3 -0,2 -0,2 Contribución del crecimiento en la fabricación de productos viejos 4,9 5,5 2,5 0,6 6,0 Contribución neta de la innovación de producto 4,4 5,2 4,0 3,4 4,0 Contribución de productos existentes (innovadores de producto) 1,4 1,7 -0,3 -4,8 2,1 Contribución de productos nuevos (innovadores de producto) 3,0 3,5 4,4 8,2 1,9 El primer componente muestra que la mejora en la productividad en la manufactura de productos existentes es una fuente significativa de reducción del empleo para un nivel dado de producto. Los efectos son muy importantes excepto en las empresas de bajo contenido tecnológico donde parece haberse dado lo contrario. Aunque el crecimiento en los niveles de producción en este período de expansión genera aumentos en la demanda de empleo (tercer componente), esta mayor demanda no llega a compensar las reducciones de empleo causadas por efectos de mejoras tendenciales en la productividad sectorial. La menor compensación en este sentido se observa en las firmas de sectores de bajo contenido tecnológico. 30 Por su parte, las innovaciones en proceso son responsables por una reducción del empleo, generando un pequeño efecto desplazamiento. Siguiendo a Harrison et al. (2014), este pequeño efecto puede ser explicado en parte por una subestimación y también por el hecho de que pocas empresas introducen innovaciones de proceso sin innovaciones de producto. Así, aunque a nivel individual las innovaciones de proceso pueden generar reducciones importantes en el empleo, solo tienen un efecto pequeño en término de los cambios agregados en el empleo. De esta manera, resulta evidente que las innovaciones de producto son las que desempeñan un rol fundamental en la creación de empleo a nivel empresarial. Este resultado se mantiene en todo el panel de firmas y en las estimaciones por tamaño y contenido tecnológico. Esto es particularmente importante en las pequeñas empresas, las cuales sin este efecto mostrarían una importante destrucción de empleo. El cuadro 13 presenta los resultados de aplicar esta descomposición utilizando las estadísticas descriptivas presentadas en los cuadros 1 y 8, y los coeficientes obtenidos en la estimación por variables instrumentales del cuadro 9. Cuadro 13. Descomposición del empleo total, de alta y de baja calificación. Industria manufacturera durante 2010-12. Estimación por variables instrumentales Empleo total Empleo de alta calificación Empleo de baja calificación Crecimiento del empleo 2,2 4,1 2,2 Tendencias en productividad en la fabricación de productos viejos -6,8 -4,7 -7,0 Efecto bruto de la innovación de proceso en la fabricación de productos viejos -0,2 -0,1 -0,2 Contribución del crecimiento en la fabricación de productos viejos 4,9 4,9 4,9 Contribución neta de la innovación de producto 4,4 4,1 4,6 Contribución de productos existentes (innovadores de producto) 1,4 1,4 1,4 Contribución de productos nuevos (innovadores de producto) 3,0 2,7 3,2 La explicación por componentes arroja un escenario similar al anterior. La destrucción de empleo atribuible a la mejora en la productividad en la manufactura de productos existentes es muy fuerte (en particular en el segmento de baja calificación) y no llega a ser compensada por el aumento en la demanda de empleo derivada del crecimiento en 31 los niveles de producción; son las innovaciones de producto las responsables de la creación neta de empleo en el período. 7. Conclusiones Entender la relación entre innovación y empleo a nivel de la empresa resulta esencial para predecir cómo los diferentes tipos de innovación habrán de afectar la creación de empleos, permitiendo un mejor diseño de políticas de innovación. Aunque la evidencia empírica confirma que la innovación es un importante determinante del crecimiento y productividad a nivel de la firma, la evidencia disponible es escasa. A estos fines, se utilizó el modelo propuesto por Harrison, Jaumandreu, Mairesse y Peters (2014) y se empleó un enfoque de variables instrumentales para la industria manufacturera argentina en el período 2010-12. En el artículo se han explorado dos extensiones novedosas para la literatura precedente: i) el impacto sobre la composición del empleo y ii) si el balance entre mecanismos de desplazamiento y compensación varía según el tamaño y contenido tecnológico sectorial de la firma. Los resultados obtenidos muestran que aunque las innovaciones en proceso son responsables por una pequeña reducción del empleo al generar un pequeño efecto de desplazamiento, los efectos de compensación tienden a prevalecer. Por su parte, el crecimiento del empleo es positivamente afectado por las innovaciones de producto. Al mismo tiempo, se encontró que los nuevos productos son manufacturados de forma más eficiente que los existentes, por lo que el crecimiento del empleo se relaciona con la expansión de innovaciones en un contexto de expansión de la demanda. En lo que se refiere a los efectos de la innovación en la composición del empleo se pueden destacar varios resultados. En primer lugar, se observa que la innovación de producto no tiene un sesgo específico. En efecto, los resultados muestran que la introducción de nuevos productos al mercado generó puestos de empleo de baja y de alta calificación con igual intensidad. En el caso de la innovación de proceso, los resultados hallados no arrojan evidencia sobre un impacto en la tasa de crecimiento del empleo. Finalmente, al considerar el posible impacto del tamaño de la firma o el contenido tecnológico sectorial, se encontró que el balance entre los mecanismos de desplazamiento y compensación no se alteró significativamente. En particular, el impacto nulo de la innovación de proceso es un resultado robusto en relación con las especificidades sectoriales y de tamaño. En contrapartida, el crecimiento del empleo 32 inducido por la innovación de producto resultó ser más intenso entre las firmas pequeñas pero con una magnitud muy baja. El diseño de políticas puede enriquecerse con los resultados presentados en este artículo. El mismo provee evidencia no solo frente al miedo de que la innovación destruya puestos de trabajo sino también contra la hipótesis de que la innovación puede reducir empleo de baja calificación. Vista a la luz de estos resultados, la innovación no solo puede considerarse un driver importante para estimular procesos virtuosos de crecimiento de la productividad sino también del empleo. 33 Referencias Aboal, D., P. Garda, B. Lanzilotta y M. Perera. 2011. “Innovation, Firm Size, Technology, Intensity, and Employment Generation in Uruguay. 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Solo innovación de proceso (𝑑) Variable binaria que toma el valor uno si la firma introdujo una innovación de proceso en la fabricación de productos viejos, o si introdujo un cambio organizacional (sin introducir un nuevo producto). Crecimiento nominal en las ventas de productos viejos (𝑔!) ln 𝑌 !" −ln!(𝑌 !!) Donde 𝑌 !" es el valor real de las ventas de productos viejos en 2012 y 𝑌 !! es el valor real de las ventas de productos viejos en 2010. La venta de producto viejos es calculada como 𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠!𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠!−𝑝𝑛𝑑 ∗𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠!𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠!! Siendo 𝑝𝑛𝑑 el porcentaje de ventas correspondientes a productos nuevos, y 𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠!𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 las ventas al mercado interno y externo. Crecimiento en los precios a nivel de sector (𝜋) Crecimiento anualizado del Índice de Precios al Productor (IPP) del INDEC. Calculado como la diferencia simple entre el logaritmo del IPP en 2012 y el logaritmo del IPP en 2010. Crecimiento nominal en las ventas de productos nuevos (𝑔!) 𝑌 !!/𝑌 !! Donde 𝑌 !! es el valor real de las ventas de productos nuevos en 2012 y 𝑌 !! es el valor real de las ventas de productos nuevos en 2010. Las ventas de productos nuevos se calculan como 𝑝𝑛𝑑 ∗𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠!𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠! Acceso a nuevos mercados como consecuencia de la innovación Variable binaria que toma el valor uno si la firma declaró haber ingresado a un nuevo mercado externo como consecuencia de una innovación lograda entre 2012 y 2010. Conocimiento de la existencia de programas públicos de apoyo a la innovación Variable binaria que toma el valor uno si la firma declaró conocer la existencia de programas públicos de apoyo a la innovación (independientemente de si aplicó al mismo).