Seguimos con el capítulo 19, donde la genealogía pasa de instituciones relativamente persistentes a cambio, innovación, selección y destrucción de capacidades. Aquí conviene que Schumpeter sea el punto de partida, Nelson-Winter el núcleo microeconómico evolutivo y Dosi, Aghion-Howitt, Arthur, Teece y Alchian completen mecanismos concretos sin convertir el capítulo en una enumeración de autores
PARTE IV. GENEALOGÍA INTELECTUAL
19. Schumpeter, Nelson y Winter: economía evolutiva
Introducción: una economía no sólo asigna recursos; transforma continuamente aquello que sabe hacer
Los capítulos anteriores han ido añadiendo capas sucesivas a RMS 2.0.
Bertalanffy mostró la importancia de la organización del sistema.
Forrester y Meadows introdujeron stocks, flujos, feedbacks y retardos.
Arthur incorporó rendimientos crecientes, adaptación y dependencia de trayectoria.
Farmer mostró cómo agentes heterogéneos pueden generar resultados macroeconómicos desde abajo.
Minsky explicó cómo la propia estabilidad financiera puede acumular las condiciones de la siguiente crisis.
North, Williamson y Ostrom mostraron que reglas y estructuras de gobernanza condicionan incentivos, transacciones y capacidades.
Pero todavía falta una pregunta fundamental:
¿cómo aparecen nuevas capacidades económicas y cómo desaparecen las antiguas?
Una economía no permanece formada por:
- las mismas empresas;
- las mismas tecnologías;
- las mismas competencias;
- las mismas industrias.
Constantemente se producen:
entrada → innovación → crecimiento → imitación → selección → declive → salida.
Ésta es la dimensión evolutiva de la economía.
Y aquí la figura fundamental es Joseph A. Schumpeter.
Schumpeter desplaza el centro del análisis competitivo desde la simple competencia en precios hacia la introducción de nuevos productos, nuevos métodos de producción, nuevos mercados y nuevas formas organizativas. La innovación altera la estructura económica y hace obsoletas capacidades anteriores.
Su concepto más conocido es:
destrucción creativa.
Pero reducir a Schumpeter a esa expresión sería insuficiente.
Su aportación más profunda es entender el capitalismo como:
un proceso de transformación endógena que modifica continuamente la estructura productiva.
Décadas después, Richard Nelson y Sidney Winter convertirán esta intuición en una teoría evolutiva más explícita de las empresas.
En An Evolutionary Theory of Economic Change sostienen que, para comprender innovación y cambio industrial, resulta útil representar a las empresas mediante rutinas, procesos de búsqueda y mecanismos de selección, en lugar de asumir siempre que conocen y eligen instantáneamente la estrategia óptima.
A su alrededor se construye una genealogía particularmente importante para RMS:
Schumpeter
→ innovación y destrucción creativa.
Alchian
→ selección bajo incertidumbre.
Nelson-Winter
→ rutinas, búsqueda y evolución empresarial.
Dosi
→ paradigmas y trayectorias tecnológicas.
Arthur
→ rendimientos crecientes y path dependence.
Aghion-Howitt
→ formalización del crecimiento mediante destrucción creativa.
Teece
→ capacidad deliberada de reconfigurar capacidades.
Esta tradición permite introducir una tesis central:
la economía no sólo asigna recursos entre actividades existentes; también selecciona qué actividades, tecnologías, organizaciones y capacidades seguirán existiendo.
Por tanto, el desarrollo tiene dos dimensiones:
asignación
y:
transformación.
RMS necesita ambas.
19.1. Joseph Schumpeter: capitalismo como proceso evolutivo
19.1.1. El problema del cambio económico
Una representación estática puede preguntar:
¿cómo se asignan eficientemente los recursos existentes?
Schumpeter añade:
¿cómo cambia el conjunto de actividades entre las que esos recursos pueden asignarse?
Esto modifica radicalmente el objeto de análisis.
Una innovación puede crear:
- producto nuevo;
- tecnología nueva;
- mercado nuevo.
Entonces:
Opportunity Setₜ₊₁ ≠ Opportunity Setₜ.
La economía modifica:
su propio espacio de posibilidades.
Esta idea conecta directamente con el Capability Space de RMS.
19.1.2. Desarrollo versus crecimiento puramente cuantitativo
Podemos aumentar producción utilizando:
más de los mismos inputs.
Pero Schumpeter está interesado especialmente en:
nuevas combinaciones.
No simplemente:
más producción de lo mismo.
Para RMS:
Expansión
más utilización de capacidades existentes.
Transformación
aparición de capacidades nuevas.
Esta distinción será fundamental.
19.1.3. Innovación como recombinación
El empresario schumpeteriano combina:
recursos existentes
de forma:
nueva.
Podemos expresar:
R_existing + New Combination → C_new.
Esto conecta posteriormente con Arthur:
tecnología combinatoria.
Y con Hausmann-Hidalgo:
recombinación de capacidades próximas.
19.1.4. Cinco formas clásicas de innovación
La tradición schumpeteriana permite distinguir:
- nuevos productos;
- nuevos métodos productivos;
- nuevos mercados;
- nuevas fuentes de suministro;
- nuevas formas organizativas.
Esto demuestra que:
innovación no equivale únicamente a tecnología científica.
Puede ser:
organizativa.
Comercial.
Institucional.
19.1.5. El empresario
El empresario schumpeteriano no es simplemente:
propietario de capital.
Su función económica consiste en:
introducir nuevas combinaciones.
Por tanto:
Capital ≠ Entrepreneurship.
Una economía puede tener:
mucho ahorro
y poca:
capacidad empresarial transformadora.
19.1.6. Crédito e innovación
En la visión schumpeteriana, la financiación permite al innovador movilizar recursos antes de que la nueva actividad genere ingresos.
Esto conecta:
innovation → finance → resource reallocation.
La capacidad financiera del capítulo 8 se convierte así en:
capacidad de financiar experimentación productiva.
Proposición RMS-EV1
El desarrollo económico implica no sólo aumentar cantidades de actividades existentes, sino crear nuevas combinaciones de recursos que amplían el conjunto de capacidades productivas disponibles.
19.2. Destrucción creativa
La expresión más célebre asociada a Schumpeter describe:
la sustitución continua de estructuras económicas antiguas por nuevas.
Innovar no significa únicamente:
añadir.
También puede significar:
desplazar.
19.2.1. Creación
Nueva tecnología B aparece.
Produce:
más valor.
19.2.2. Destrucción
Actividad A:
pierde demanda.
Entonces:
- empresas cierran;
- capital se deprecia;
- competencias pierden valor.
Tenemos:
C_B ↑
simultáneamente con:
C_A ↓.
19.2.3. Destrucción creativa como reasignación
Idealmente:
recursos liberados de A
pasan a:
B.
Entonces:
A decline → resource release → B expansion.
Pero este proceso:
no es automático.
19.2.4. Fricciones
Un trabajador de A puede no poseer:
skills para B.
Una fábrica A puede ser:
específica.
Una región A puede estar:
geográficamente lejos de B.
Entonces:
resource release ≠ immediate redeployment.
19.2.5. Transition gap
RMS debe incorporar explícitamente:
T_destroy < T_rebuild.
Una vieja capacidad puede destruirse:
en meses.
La nueva:
necesitar años.
Entonces aparece:
Transition Gap.
19.2.6. Creative destruction versus destructive destruction
No toda destrucción es:
creativa.
Si desaparece capacidad A
y no surge:
capacidad B,
tenemos:
net capability destruction.
Ésta es una distinción fundamental para RMS.
19.2.7. Prueba de destrucción creativa
Para poder hablar rigurosamente de destrucción creativa deberíamos observar:
- desaparición/depreciación de capacidades;
- aparición de nuevas capacidades;
- reasignación relevante;
- mejora posterior de productividad, variedad u opciones.
Si sólo observamos:
1,
no basta.
Proposición RMS-EV2
La destrucción sólo es creativa cuando la pérdida de capacidades antiguas viene acompañada por la construcción y difusión de capacidades nuevas capaces de absorber recursos y ampliar el espacio económico futuro.
19.3. Innovación y competencia dinámica
Schumpeter transforma también:
la idea de competencia.
La competencia no consiste únicamente en:
bajar precios.
La amenaza más importante puede ser:
una tecnología nueva que vuelve obsoleto:
todo el mercado anterior.
19.3.1. Competencia estática
Empresas A y B:
mismo producto.
Compiten en:
precio.
19.3.2. Competencia dinámica
Empresa C introduce:
producto nuevo.
Ahora:
A y B pueden desaparecer.
Ésta es:
competition through innovation.
19.3.3. Temporary rents
La innovación puede proporcionar:
renta temporal.
Ésa puede actuar como:
incentivo para innovar.
Entonces:
temporary market power
no es necesariamente equivalente a:
monopoly stagnation.
19.3.4. Pero el monopolio puede bloquear entrada
Aquí aparece una tensión.
La renta:
incentiva innovación.
Pero una empresa dominante puede:
- adquirir competidores;
- bloquear tecnologías;
- elevar switching costs.
Entonces:
innovation rent today → entry barrier tomorrow.
19.3.5. Aghion-Howitt
Aghion y Howitt formalizaron una teoría del crecimiento basada explícitamente en destrucción creativa: una innovación aumenta productividad pero vuelve obsoleta parte de la tecnología anterior. Su modelo de 1990/1992 convirtió la intuición schumpeteriana en un mecanismo de crecimiento endógeno formal.
19.3.6. Innovation incentives are ambiguous
Su teoría muestra también que innovación genera:
externalidades diferentes.
Una innovación crea:
nuevo conocimiento.
Pero también:
destruye rentas del incumbente.
Entonces el nivel privado de innovación no tiene por qué coincidir con:
social optimum.
19.3.7. Competition and innovation
La relación entre competencia e innovación:
no tiene por qué ser lineal.
Demasiado poco challenge:
puede reducir innovación.
Demasiada erosión instantánea de rentas:
puede reducir incentivos a invertir.
La teoría schumpeteriana moderna estudia precisamente competencia, dinámica empresarial y crecimiento como elementos interdependientes.
Proposición RMS-EV3
La competencia dinámica selecciona tecnologías y empresas mediante innovación y entrada, de modo que la estructura competitiva afecta tanto la eficiencia presente como los incentivos para construir capacidades futuras.
19.4. Alchian: selección bajo incertidumbre
Armen Alchian proporciona una pieza fundamental para la genealogía evolutiva.
Su intuición es que las empresas no necesitan:
conocer ex ante la estrategia óptima
para que la competencia genere:
selección.
En un entorno incierto:
muchas estrategias pueden probarse.
Algunas:
sobreviven.
Otras:
desaparecen.
19.4.1. Variación
Empresas diferentes:
adoptan estrategias distintas.
19.4.2. Entorno
Mercado/tecnología determina:
performance.
19.4.3. Selección
Empresas con:
mejores resultados
crecen.
Otras:
reducen cuota o salen.
Entonces:
Variation → Selection → Population Change.
19.4.4. No necesita maximización perfecta
La selección puede producir:
patrones de eficiencia
aunque las empresas individuales:
no hayan resuelto un problema completo de maximización.
Éste será uno de los antecedentes directos de:
Nelson-Winter.
19.4.5. Pero selección no garantiza optimalidad social
Una empresa puede sobrevivir porque:
- externaliza costes;
- captura regulación.
Entonces:
market survival ≠ social efficiency.
19.4.6. Environment-dependent fitness
Además:
estrategia ganadora en régimen A
puede fracasar en:
B.
Esto ya apareció con Minsky.
Entonces:
Fitness_i = f(Environment).
No existe necesariamente:
“mejor empresa” universal.
Proposición RMS-EV4
La competencia puede actuar como mecanismo de selección entre estrategias heterogéneas sin exigir que todos los agentes conozcan de antemano la estrategia óptima, pero supervivencia privada y eficiencia social no son necesariamente equivalentes.
19.5. Nelson y Winter: una teoría evolutiva de la empresa
Richard Nelson y Sidney Winter convierten estas intuiciones en:
una arquitectura mucho más completa.
Su An Evolutionary Theory of Economic Change se centra precisamente en cómo cambian empresas e industrias, sustituyendo la representación de firmas que maximizan perfectamente y estados de equilibrio por empresas con rutinas, búsqueda y selección competitiva.
Tres conceptos serán esenciales para RMS:
rutina → búsqueda → selección.
19.5.1. Rutinas
Una empresa no redescubre:
cada mañana
cómo producir.
Posee:
- procedimientos;
- hábitos;
- conocimientos.
Nelson-Winter denominan:
routines
a patrones relativamente persistentes de comportamiento organizativo.
19.5.2. Rutina como memoria organizativa
Una rutina almacena:
conocimiento sobre:
cómo hacer algo.
Por tanto:
routine resembles organizational memory.
Esto conecta directamente con:
stocks RMS.
19.5.3. Conocimiento tácito
Parte de una rutina puede no estar:
formalizada.
Existe:
en personas,
interacciones y procesos.
Entonces:
manual ≠ capability.
19.5.4. Rutina y capacidad
Podemos formular:
Routine Set → Organizational Capability.
Pero:
no son exactamente equivalentes.
Las rutinas son:
componentes de una capacidad.
19.5.5. Rutinas operativas
Permiten:
hacer lo actual.
19.5.6. Rutinas de búsqueda
Permiten:
buscar mejoras.
Entonces ya aparecen:
dos niveles.
Routine₁ → operate.
Routine₂ → modify Routine₁.
Esto anticipa:
dynamic capabilities.
Proposición RMS-EV5
Las capacidades organizativas se reproducen mediante rutinas que almacenan conocimiento práctico y permiten ejecutar funciones sin resolver de nuevo cada decisión desde cero.
19.6. Búsqueda
Las empresas no permanecen:
inmutables.
Cuando sus resultados son insuficientes:
buscan alternativas.
Pero esa búsqueda no necesariamente explora:
todo el espacio de posibilidades.
19.6.1. Local search
Una empresa suele explorar:
cerca de:
lo que conoce.
Entonces:
Search Space_t conditioned by Knowledge_t.
19.6.2. Bounded search
Esto conecta con Herbert Simon:
racionalidad limitada.
No podemos evaluar:
todas las opciones.
19.6.3. Path dependence
La búsqueda local produce:
trayectorias.
Conocimiento A
facilita explorar:
A'.
Entonces:
past capability → search direction.
19.6.4. Hausmann-Hidalgo
Ésta es una conexión muy importante.
Nelson-Winter:
empresas buscan alrededor de:
rutinas existentes.
Hausmann-Hidalgo:
economías diversifican hacia:
productos próximos a capacidades existentes.
La intuición común es:
la innovación y diversificación no ocurren en un espacio sin estructura.
19.6.5. Arthur
Arthur añade:
rendimientos crecientes.
Una trayectoria explorada acumula:
aprendizaje.
Entonces se vuelve:
aún más atractiva.
Proposición RMS-EV6
La búsqueda innovadora suele ser local y dependiente de capacidades acumuladas, de modo que aquello que una organización sabe hacer condiciona aquello que puede descubrir después.
19.7. Selección
Diferentes empresas:
prueban.
El mercado:
selecciona parcialmente.
Las empresas con mejores resultados pueden:
- crecer;
- replicar rutinas.
Las peores:
- reducirse;
- salir.
19.7.1. Replication
Una rutina exitosa puede difundirse mediante:
- crecimiento;
- imitación;
- movilidad laboral.
Entonces:
successful routine → population share ↑.
19.7.2. Selection environment
Pero el entorno de selección incluye:
más que consumidores.
Incluye:
- regulación;
- crédito;
- comercio;
- instituciones.
Por tanto:
Selection Environment = Markets + Institutions + Finance + Policy.
19.7.3. Política modifica selección
Subsidio puede:
mantener empresa.
Regulación puede:
bloquear entrada.
Crédito barato puede:
sostener empresa poco productiva.
Entonces:
policy changes evolutionary selection.
19.7.4. Zombie firms
Si empresas poco productivas permanecen gracias a:
financiación artificialmente prolongada,
la selección puede debilitarse.
Entonces:
low exit → slow reallocation.
Pero nuevamente:
la salida no siempre es beneficiosa si destruye:
capacidades críticas.
RMS necesita:
más precisión que una política de:
“dejar morir”.
Proposición RMS-EV7
La selección empresarial depende de mercados, financiación e instituciones; por ello supervivencia, entrada y salida son resultados de una arquitectura de selección y no exclusivamente de productividad tecnológica.
19.8. Variación, selección y retención
Podemos sintetizar la lógica evolutiva mediante:
Variation → Selection → Retention.
Variación
nuevas tecnologías/rutinas.
Selección
algunas obtienen:
mejor desempeño.
Retención
se expanden:
rutinas/capacidades exitosas.
19.8.1. RMS añade destrucción
Pero necesitamos:
destruction.
Algunas capacidades:
desaparecen.
Entonces:
Cₜ → Variation → Selection → Expansion/Destruction → Cₜ₊₁.
Esta cadena debe quedar incorporada formalmente a RMS.
19.8.2. Selection pressure
Podemos distinguir:
Débil
muchas empresas sobreviven.
Fuerte
salida rápida.
Una presión excesiva puede destruir:
experimentación antes de:
madurar.
Una demasiado baja:
preservar ineficiencia.
19.8.3. Exploration-selection trade-off
Una economía innovadora necesita:
variedad suficiente
y:
selección suficiente.
Si sólo tenemos selección:
puede faltar innovación
Si sólo tenemos experimentación:
puede faltar disciplina.
19.8.4. RMS evolutionary balance
Podemos expresar:
Innovation System Quality = Variation + Selection + Scaling + Exit Discipline.
No como suma matemática literal.
Proposición RMS-EV8
El desarrollo innovador necesita mecanismos para generar variedad, seleccionar soluciones, retener y escalar las superiores y retirar recursos de aquellas que fallan persistentemente.
19.9. Dosi: paradigmas y trayectorias tecnológicas
Giovanni Dosi amplía la economía evolutiva con dos conceptos esenciales:
technological paradigm
y:
technological trajectory.
Su artículo de 1982 propone que un paradigma tecnológico define una determinada forma de plantear y resolver problemas tecnológicos, mientras las trayectorias representan el progreso realizado dentro de ese paradigma; el enfoque busca explicar tanto mejoras continuas como discontinuidades asociadas a nuevos paradigmas.
19.9.1. Paradigma
Un paradigma tecnológico orienta:
- qué problemas parecen relevantes;
- qué conocimientos usar;
- qué métricas mejorar.
Por tanto:
technology search is directional.
19.9.2. Trayectoria
Una vez establecido paradigma:
empresas avanzan:
dentro de él.
Ejemplo conceptual:
motor de combustión.
Décadas de mejoras:
- potencia;
- eficiencia;
- fiabilidad.
19.9.3. Innovation is not random search
La búsqueda está:
canalizada.
Entonces:
search probability is path-dependent.
19.9.4. Paradigm shift
Una nueva solución puede modificar:
qué problemas y técnicas dominan.
Entonces:
technological discontinuity.
Dosi subraya precisamente que la emergencia de nuevos paradigmas depende de la interacción entre avances científicos, factores económicos, instituciones y problemas no resueltos de trayectorias anteriores, y no únicamente de una señal de mercado unidireccional.
19.9.5. Lock-in versus trajectory
Una trayectoria:
no es necesariamente lock-in.
Puede ser:
aprendizaje eficiente.
Se convierte en problema cuando:
impide explorar alternativas superiores.
Proposición RMS-EV9
El cambio tecnológico suele avanzar por trayectorias orientadas por conocimientos, problemas y capacidades acumuladas; las innovaciones radicales pueden modificar el propio espacio en el que se desarrolla la búsqueda.
19.10. Paradigmas y capacidades
RMS puede reinterpretar Dosi mediante:
Capability Space.
Un paradigma necesita:
- capital;
- skills;
- proveedores;
- instituciones.
Entonces:
Paradigm P → Capability Bundle P.
Cambiar de paradigma implica:
reconfigurar capacidades.
19.10.1. Stranded capabilities
Algunas capacidades de A:
pierden valor.
19.10.2. Bridge capabilities
Otras pueden servir:
en A y B.
Por ejemplo:
ingeniería general.
19.10.3. Missing capabilities
B requiere:
capacidades inexistentes.
Entonces:
paradigm transition = capability transition.
19.10.4. Dosi + RMS
Esto permite concretar el capítulo 13:
Technology Transition
no es simplemente:
cambiar máquinas.
Es:
reconfigurar un sistema de capacidades complementarias.
19.11. Aghion y Howitt: formalización de Schumpeter
La teoría schumpeteriana moderna de crecimiento cumple una función importante en este capítulo:
demuestra que:
destrucción creativa puede integrarse en modelos económicos rigurosos de crecimiento.
Aghion y Howitt formalizan un proceso donde investigación produce innovaciones que elevan productividad y vuelven obsoletas tecnologías previas.
19.11.1. Innovation arrival
I+D genera:
probabilidad de innovación.
19.11.2. New quality
Innovación aumenta:
productividad.
19.11.3. Incumbent displacement
La tecnología previa pierde:
renta.
19.11.4. Growth
La sucesión de innovaciones genera:
crecimiento.
Tenemos:
R&D → innovation → obsolescence → growth.
19.11.5. Externalities
Cada innovación:
crea conocimiento.
Pero destruye:
rentas existentes.
Entonces:
la política óptima de innovación puede ser:
compleja.
19.11.6. Competition and distance to frontier
La literatura schumpeteriana posterior estudia también cómo instituciones adecuadas pueden cambiar según la posición de una economía respecto a la frontera tecnológica y cómo competencia, entrada y dinámica empresarial interactúan con crecimiento.
Esto tiene enorme relevancia para RMS.
Una política útil para:
catch-up
puede no ser óptima para:
frontier innovation.
Proposición RMS-EV10
Los incentivos institucionales adecuados para acumular capacidades pueden depender de la distancia respecto a la frontera tecnológica y de si el problema dominante es imitación, adopción, escalado o innovación de frontera.
19.12. Teece: de rutinas a capacidades dinámicas
Nelson-Winter explican:
rutinas.
Pero surge una pregunta:
¿cómo consigue una empresa modificar deliberadamente sus propias rutinas?
Aquí entra:
David Teece
19.12.1. Ordinary capabilities
Permiten:
hacer bien:
lo actual.
19.12.2. Dynamic capabilities
Permiten:
- detectar oportunidades;
- aprovecharlas;
- transformar la organización.
Entonces:
Capability to Modify Capabilities.
19.12.3. Teece y evolución
La conexión con Nelson-Winter es directa.
Rutinas explican:
persistencia.
Dynamic capabilities:
reconfiguración intencional.
19.12.4. Evolution is not purely blind
Ésta es una diferencia importante respecto a una lectura biológica simplista.
Las empresas:
aprenden.
Diseñan.
Anticipan.
Por tanto:
la evolución económica contiene selección ciega y adaptación deliberada.
19.12.5. RMS meta-capacity
Esto conecta directamente con:
meta-capacidad adaptativa.
Una economía no sólo necesita:
capacidades.
Necesita:
capacidad de construir capacidades nuevas.
Proposición RMS-EV11
La evolución económica combina selección externa y adaptación deliberada: las organizaciones no sólo son seleccionadas por el entorno, sino que pueden invertir conscientemente en modificar sus propias capacidades.
19.13. Evolución económica no es evolución biológica
Esta cautela es esencial.
La analogía evolutiva resulta:
útil.
Pero limitada.
19.13.1. En biología
mutación no se produce:
porque organismo desea adaptarse.
19.13.2. En economía
empresas pueden:
- buscar;
- aprender;
- imitar.
Entonces existe:
intentional variation.
19.13.3. Cultura y conocimiento transferible
Las empresas pueden:
copiar inmediatamente:
una práctica.
Los genes no se transfieren de la misma forma.
19.13.4. Instituciones modifican selección
El Estado puede:
cambiar las reglas.
Por tanto:
selection environment
es:
endógeno.
19.13.5. Dosi: cautela darwinista
Por ello la economía evolutiva rigurosa utiliza conceptos de:
- variación;
- selección;
- retención;
sin asumir una identidad completa con:
evolución biológica.
Proposición RMS-EV12
La analogía evolutiva es útil para estudiar variación, selección y retención, pero la evolución económica incorpora aprendizaje, imitación, intención e instituciones que no tienen equivalentes simples en selección biológica.
19.14. Evolución de poblaciones empresariales
Podemos representar un sector como:
Population_t = {Firm₁,...Firm_n}.
Cada empresa posee:
- rutinas;
- tecnología;
- capital;
- capacidades.
19.14.1. Entry
Nuevas empresas:
aparecen.
19.14.2. Growth
Algunas:
crecen.
19.14.3. Decline
Otras:
pierden cuota.
19.14.4. Exit
Algunas:
desaparecen.
Entonces:
Industryₜ₊₁ ≠ Industryₜ.
19.14.5. Aggregate productivity
Puede aumentar mediante:
Within-firm improvement
las mismas empresas mejoran.
Reallocation
cuota se desplaza hacia:
más productivas.
Entry/exit
entran mejores y salen peores.
Esto conecta:
economía evolutiva
con:
Hsieh-Klenow y misallocation.
19.15. Selección eficiente versus selección distorsionada
Si capital y trabajo no se desplazan hacia:
firmas productivas,
la selección puede ser débil.
Tenemos:
productive heterogeneity + allocation frictions → persistent low productivity.
19.15.1. Financial selection
El sistema financiero decide:
quién recibe:
capital.
Entonces:
Finance is evolutionary selection mechanism.
19.15.2. Venture capital
Financia:
experimentos.
La mayoría falla.
Algunos:escalan.
Tenemos:variation-finance-selection.
19.15.3. Bank finance
Puede ser mejor para:
capacidades conocidas.
19.15.4. Financial architecture and evolution
Por tanto diferentes sistemas financieros pueden:
seleccionar:
distintos tipos de innovación.
Esto conecta:
Schumpeter + capítulo 8.
Proposición RMS-EV13
La arquitectura financiera forma parte del proceso evolutivo porque determina qué experimentos reciben recursos, cuánto tiempo pueden sobrevivir y cuáles consiguen escalar.
19.16. Selección y escala
Inventar:
no basta.
Una solución debe:
escalar.
Entonces:
Innovation → Selection → Scaling.
El mercado puede identificar:
una tecnología prometedora.
Pero sin:
- financiación;
- proveedores;
- gestión;
no escala.
19.16.1. Scaling capability
Esto conecta directamente con:
capítulo 8.11.
19.16.2. Garicano
La expansión necesita:
organización del conocimiento.
19.16.3. Lucas
puede necesitar:
talento gerencial.
19.16.4. Teece
puede necesitar:
reconfiguración.
Por tanto:
selección de una idea y construcción de una empresa grande son problemas distintos.
19.17. Selection failure
Puede existir:
buena innovación
que desaparece
porque:
no encuentra financiación.
Entonces:
market exit ≠ technological inferiority.
19.17.1. Complementary assets
Teece ha destacado también que los innovadores pueden necesitar activos complementarios —fabricación, distribución, etc.— para capturar valor de una innovación; la literatura vinculada a Dosi señala precisamente la importancia de estos activos para convertir innovación en desempeño empresarial.
19.17.2. RMS
Por tanto una política de innovación no debería medir:
sólo:
patentes.
Debe estudiar:
innovation-to-capability conversion.
19.18. Evolución y ecosistemas
La selección tampoco ocurre sólo entre:
empresas aisladas.
Puede ocurrir entre:
ecosistemas tecnológicos.
Ejemplo:
tecnología A necesita:
- proveedores A;
- estándares A.
Tecnología B:
ecosistema B.
Entonces:
ecosystem competition.
19.18.1. Arthur
Rendimientos crecientes:
refuerzan ecosistema dominante.
19.18.2. Dosi
trayectoria tecnológica:
orienta aprendizaje.
19.18.3. Hausmann-Hidalgo
capabilities:
condicionan entrada.
19.18.4. RMS
Tenemos:
Evolution of Capability Architectures.
No sólo:
productos.
19.19. Evolución tecnológica y geografía
Cuando un ecosistema se concentra:
geográficamente,
acumula:
- skills;
- proveedores;
- know-how.
Entonces:
selection → agglomeration → stronger selection advantage.
Krugman y Arthur conectan:
economía evolutiva
con geografía económica.
19.20. Especialización y vulnerabilidad
Pero éxito evolutivo puede producir:
hiperespecialización.
Un sistema optimizado alrededor de:
tecnología A
puede tener:
baja capacidad para B.
Entonces:
past success → future rigidity.
Éste es uno de los puentes más importantes entre:
economía evolutiva
y:
resiliencia.
19.21. Exploitation versus exploration
Una empresa puede:
Explotar
mejorar rutina existente.
Explorar
buscar alternativa.
Demasiada explotación:
produce:
lock-in.
Demasiada exploración:
impide:
eficiencia y escala.
19.21.1. Evolutionary balance
El sistema necesita:
exploration + exploitation.
19.21.2. Capacidad dual
Podemos hablar de:
Exploit Capability
y:
Explore Capability.
19.21.3. Meta-capability
La capacidad más avanzada consiste en:
saber cuándo:
cambiar el balance.
Proposición RMS-EV14
Los sistemas productivos enfrentan un trade-off entre explotar capacidades existentes y explorar alternativas; la sobreespecialización en cualquiera de las dos dimensiones puede reducir desempeño futuro.
19.22. Innovación incremental versus radical
Dosi ayuda a distinguir:
Incremental
mejora dentro de trayectoria.
Radical
modifica paradigma.
Las necesidades de política:
difieren.
19.22.1. Incremental
depende mucho de:
learning-by-doing.
19.22.2. Radical
requiere:
búsqueda más amplia.
19.22.3. RMS
No toda I+D tiene:
mismo papel.
Podemos necesitar:
portfolio de innovación.
19.23. Tecnología de propósito general
Algunas tecnologías afectan:
muchos sectores.
Ejemplos históricos:
- electricidad;
- informática.
Entonces:
una innovación puede desencadenar:
muchas innovaciones complementarias.
19.23.1. GPT diffusion
Tecnología base
no produce productividad automáticamente.
Necesita:
- reorganización;
- skills;
- capital complementario.
Esto será especialmente importante para:
IA.
19.23.2. Weak links
Jones reaparece.
La productividad agregada puede tardar porque:
otras tareas
no se transforman al mismo tiempo.
Entonces:
innovation frontier ≠ economy-wide capability.
19.24. IA como ejemplo evolutivo futuro
La IA puede analizarse mediante:
toda la arquitectura del capítulo.
Variation
nuevos modelos/aplicaciones.
Selection
empresas prueban.
Scaling
algunas plataformas crecen.
Complementarity
chips, energía, datos.
Creative destruction
tareas/empresas pierden valor.
Capability creation
nuevas tareas emergen.
No sabemos todavía:
el equilibrio final.
Precisamente por eso:
enfoque evolutivo es útil.
19.25. Evolución y empleo
La destrucción creativa afecta también:
trabajo.
Viejas ocupaciones:
pierden demanda.
Nuevas:
aparecen.
19.25.1. Skill mismatch
Transición puede producir:
desempleo temporal.
19.25.2. T_build
Formar nuevas competencias:
requiere tiempo.
19.25.3. Hysteresis
Trabajadores fuera del mercado:
pueden perder skills.
Entonces:
temporary shock → persistent capability loss.
19.25.4. Becker + Schumpeter
Capital humano debe:
evolucionar con tecnología.
19.26. Destrucción creativa y distribución
Una innovación puede aumentar:
productividad agregada
y simultáneamente:
crear:
- ganadores;
- perdedores.
Por tanto:
aggregate gain ≠ Pareto improvement.
19.26.1. Political feedback
Perdedores pueden:
bloquear transición.
Entonces:
creative destruction → distribution → political resistance → innovation policy.
Acemoglu entra aquí.
19.26.2. Compensation
Política puede:
reducir:
transition cost.
Esto puede facilitar:
cambio.
19.26.3. Pero proteger indefinidamente puede bloquear selección
Tenemos:
trade-off:
social insurance versus structural freezing.
Proposición RMS-EV15
La destrucción creativa modifica la distribución de rentas y capacidades, por lo que su velocidad y sostenibilidad dependen también de mecanismos políticos capaces de gestionar costes de transición sin bloquear permanentemente la reasignación.
19.27. Política industrial como política evolutiva
Aquí Rodrik y economía evolutiva se encuentran.
La política industrial puede entenderse como:
proceso de descubrimiento.
19.27.1. Variation
apoyar:
varios experimentos.
19.27.2. Selection
medir:
resultados.
19.27.3. Scaling
expandir:
exitosos.
19.27.4. Exit
retirar:
apoyo a fallidos.
Tenemos:
policy evolution.
19.27.5. Selection discipline
Sin salida:
experimentación se convierte en:
subsidio permanente.
19.27.6. China como futura aplicación
Cuando estudiemos China podremos preguntar:
¿su arquitectura aumenta velocidad de experimentación y escalado?
Pero también:
¿qué mecanismos permiten cerrar experimentos fallidos y evitar sobrecapacidad?
Naughton será central.
19.28. Estado como selector
El Estado puede seleccionar:
mediante:
- procurement;
- crédito;
- estándares.
Eso no implica necesariamente:
“picking winners”.
Pero sí:
modifica selection environment.
19.28.1. Market selection
selecciona según:
beneficio privado.
19.28.2. State selection
puede incorporar:
externalidades.
Pero puede sufrir:
- información imperfecta;
- captura.
19.28.3. Hybrid selection
mercado + política.
Probablemente describe mejor:
muchas economías reales.
19.29. Evolución y instituciones
Instituciones también coevolucionan con:
tecnología.
Tecnología nueva:
crea problemas nuevos.
Entonces:
reglas cambian.
19.29.1. Example
Plataforma digital.
Regulación tradicional:
no encaja.
Surge:
nueva gobernanza.
19.29.2. Coevolution
Technology → Market Structure → Political Pressure → Institution → Technology.
Tenemos:
feedback multicapa.
19.29.3. North + Schumpeter
Instituciones condicionan innovación.
Innovación altera:
presiones institucionales.
Entonces:
institutional-technological coevolution.
Proposición RMS-EV16
Tecnologías e instituciones coevolucionan: las reglas condicionan qué innovaciones prosperan, mientras las innovaciones modifican los problemas y coaliciones que impulsan nuevas reglas.
19.30. Evolución y capacidades sistémicas
Llegamos a una conexión central con RMS.
Una capacidad:
no es permanente.
Puede:
- aparecer;
- difundirse;
- degradarse;
- desaparecer.
Entonces debemos añadir dimensión:
evolutiva
al Capability Map.
19.30.1. Capability birth
nueva.
19.30.2. Capability scaling
crece.
19.30.3. Capability maturity
se estabiliza.
19.30.4. Capability decline
pierde ventaja.
19.30.5. Capability destruction
desaparece.
Tenemos:
Capability Life Cycle.
19.31. Capability regeneration
Una economía puede perder:
capacidad A
y posteriormente necesitar:
recuperarla.
Pero:
rutinas y talento
pueden haber desaparecido.
Entonces:
re-entry cost > maintenance cost.
Ésta será una consecuencia estratégica muy importante.
19.32. Selection versus preservation
No debemos conservar:
toda capacidad.
Pero tampoco dejar desaparecer:
todas las capacidades aparentemente poco rentables.
Necesitamos distinguir:
Obsolete capability
escaso valor futuro.
Option capability
puede volver a ser útil.
Strategic capability
difícil de reconstruir y crítica bajo shock.
19.32.1. RMS capability preservation criterion
La decisión debería considerar:
- importancia;
- sustituibilidad;
- T_rebuild;
- future option value.
No:
nostalgia industrial.
19.33. Evolutionary resilience
Aquí economía evolutiva y resiliencia se encuentran.
Un sistema resiliente no es:
el que nunca cambia.
Puede ser:
el que cambia suficientemente rápido sin perder funciones esenciales.
19.33.1. Ecological analogy carefully used
Holling distinguirá:
- persistence;
- adaptability;
- transformability.
En economía:
la destrucción creativa puede ser:
transformability.
19.33.2. Resilience ≠ preserving every incumbent
Esta distinción será esencial.
Proteger eternamente:empresa vieja
puede reducir:resiliencia futura.
19.33.3. But uncontrolled destruction can reduce resilience
Si transición destruye:
too much capability
antes de crear nueva,
también:
fragiliza.
Entonces:
resilience requires managed renewal, not static preservation.
Proposición RMS-EV17
La resiliencia evolutiva exige permitir renovación y salida sin destruir prematuramente capacidades cuya reconstrucción sería lenta o cuya pérdida comprometería funciones esenciales.
19.34. Selección a distintos niveles
Podemos tener selección:
Empresa
firma A versus B.
Tecnología
tecnología A versus B.
Ecosistema
cluster A versus B.
Institución
regla A versus B.
País
arquitectura productiva A versus B.
Pero debemos evitar:
suponer un único proceso Darwiniano común.
Cada nivel posee:
mecanismos distintos.
19.35. Multilevel evolution
Podemos representar:
Firm evolution ↔ Network evolution ↔ Institutional evolution.
Ejemplo:
empresa digital crece.
Eso modifica:
red de mercado.
Surge:
nueva regulación.
Regulación cambia:
empresas.
Tenemos:
coevolution.
19.36. Path dependence y selección
La selección nunca parte:
de condiciones neutrales.
Las capacidades históricas:
determinan:
qué variantes pueden aparecer.
Entonces:
Variation_t = f(Capabilities_t).
Esto limita:
search.
19.37. History shapes evolution twice
La historia afecta:
qué existe para ser seleccionado;
y:
qué criterios/entorno selecciona.
Porque instituciones también:
son históricas.
Esta doble path dependence es importante.
19.38. Evolución abierta versus dirigida
Una economía puede depender principalmente de:
decentralized discovery.
O utilizar:
política para orientar:
search.
19.38.1. Directionality
Climate targets, defence needs:
pueden orientar innovación.
19.38.2. Risk
Direction demasiado rígida:
reduce exploration.
19.38.3. Mission-oriented search
Puede ser útil cuando:
objetivo social claro
pero solución incierta.
Entonces:
direct goal, decentralized experiment.
Esta podría ser una arquitectura compatible con RMS.
19.39. Evolución y competencia sistémica
Cuando pasemos a China, EE. UU. y Europa, el enfoque evolutivo será especialmente útil.
La competencia internacional no consiste únicamente en:
quién produce más barato hoy.
También:
qué sistema aprende, escala y construye capacidades nuevas más rápidamente.
Entonces:
Dynamic Comparative Advantage.
19.39.1. Static comparative advantage
costes actuales.
19.39.2. Dynamic capability advantage
velocidad de:
- aprendizaje;
- innovación;
- escalado.
RMS necesitará ambas.
19.40. Evolutionary fitness of an economic system
Podemos definir con cautela:
fitness sistémico = capacidad de una arquitectura económica para generar, seleccionar, escalar y renovar capacidades de manera compatible con sus objetivos económicos y sociales.
No implica:
“sobrevive = bueno”.
Añadimos:
criterios normativos.
19.41. Innovación no es automáticamente progreso
Una tecnología nueva puede:
- aumentar productividad;
- generar externalidades.
Entonces:
new ≠ better socially.
Schumpeter explica:
mecanismo de transformación.
No proporciona por sí solo:
criterio normativo completo.
19.42. Selection criterion RMS
Necesitamos especificar:
qué seleccionamos por:
- productividad;
- bienestar;
- resiliencia;
- externalidades.
La selección de mercado puede diferir de:
selección social deseable.
19.43. Multi-objective evolution
La sociedad puede querer:
productividad + sostenibilidad + resiliencia.
Entonces:
innovación debe evaluarse con:
varios objetivos.
Esto encaja con:
matriz RMS.
19.44. Evolutionary efficiency
Podemos distinguir:
Allocative efficiency
usar bien recursos actuales.
Dynamic efficiency
generar mejores tecnologías/capacidades futuras.
Una economía puede ser:
eficiente estáticamente
pero:
lenta innovando.
19.44.1. Static versus dynamic trade-off
Una estructura optimizada:
para presente
puede eliminar:
buffers/experimentation.
Entonces:
Static Efficiency ↑
pero:
Evolutionary Capacity ↓.
Proposición RMS-EV18
La eficiencia de un sistema debe evaluarse tanto por la asignación de recursos existentes como por su capacidad para generar y seleccionar mejoras futuras.
19.45. Evolución y incertidumbre
No sabemos:
qué tecnología ganará.
Entonces:
ex ante
puede ser racional:
mantener:
portfolio de experimentos.
Hansen-Sargent añaden:
robustez.
19.45.1. Option value of diversity
Diversidad tecnológica:
parece redundante.
Pero conserva:
opciones.
19.45.2. Premature convergence
Seleccionar demasiado pronto:
puede generar:
lock-in inferior.
19.45.3. Selection timing
No sólo importa:
qué seleccionar.
También:
cuándo.
19.46. Exploration portfolio
Podemos introducir:
Exploration Portfolio = conjunto de alternativas tecnológicas suficientemente diversas para preservar opciones mientras se acumula información sobre su desempeño.
Esto puede ser valioso para:
tecnologías emergentes.
19.47. Scaling threshold
Después de suficiente evidencia:
el sistema debe:
escalar.
Exploración eterna:
también falla.
Entonces:
Explore → Evaluate → Select → Scale.
19.48. Evolutionary Policy Protocol
Podemos derivar una metodología RMS.
Ante una tecnología/sector:
1. Variación
¿Qué alternativas existen?
2. Knowledge base
¿Qué capacidades requiere cada una?
3. Experimentación
¿Qué puede probarse a pequeña escala?
4. Métricas
¿Qué define éxito?
5. Selección
¿Qué evidencia justifica expansión?
6. Escalado
¿Qué capacidades complementarias necesita?
7. Salida
¿Cuándo retiramos apoyo?
8. Capacidad perdida
¿Qué destruye la transición?
9. Option value
¿Qué alternativas conviene mantener?
10. Feedback
¿Cómo modifica el éxito futuro el proceso de selección?
19.49. RMS Evolution Protocol
Más generalmente:
1. Identificar unidad evolutiva
empresa, rutina, tecnología, capacidad.
2. Identificar mecanismo de variación
I+D, entrada, experimentación.
3. Identificar mecanismo de selección
mercado, financiación, regulación.
4. Identificar mecanismo de retención
rutinas, escalado, imitación.
5. Identificar stocks
¿qué acumula aprendizaje?
6. Analizar path dependence
¿qué restringe búsqueda futura?
7. Analizar destrucción
¿qué capacidades desaparecen?
8. Medir transición
¿qué tiempo separa destrucción y creación?
9. Analizar poder
¿quién puede bloquear selección?
10. Falsificar
¿qué evidencia mostraría que el mecanismo evolutivo propuesto no está operando?
Éste será el:
RMS Evolution Protocol.
19.50. Proposiciones RMS derivadas de la economía evolutiva
RMS-EV1 — Transformación
El desarrollo implica crear nuevas combinaciones y capacidades, no sólo aumentar cantidades de actividades existentes.
RMS-EV2 — Destrucción creativa
La destrucción sólo puede considerarse creativa cuando aparecen capacidades nuevas capaces de absorber recursos y mejorar el espacio económico futuro.
RMS-EV3 — Competencia dinámica
La competencia selecciona no sólo precios y cantidades, sino tecnologías, empresas y capacidades.
RMS-EV4 — Selección
Los mercados pueden seleccionar estrategias sin que los agentes conozcan de antemano la estrategia óptima, pero supervivencia privada no garantiza eficiencia social.
RMS-EV5 — Rutinas
Las rutinas almacenan conocimiento organizativo y permiten reproducir capacidades.
RMS-EV6 — Búsqueda
La búsqueda innovadora suele ser local y condicionada por conocimientos y capacidades acumuladas.
RMS-EV7 — Arquitectura de selección
Entrada, crecimiento y salida dependen de mercados, financiación, instituciones y política.
RMS-EV8 — Sistema innovador
La innovación requiere mecanismos complementarios de variación, selección, escalado y salida.
RMS-EV9 — Trayectorias
Los paradigmas tecnológicos orientan la dirección de búsqueda y generan trayectorias de aprendizaje.
RMS-EV10 — Instituciones apropiadas
Las instituciones que favorecen catching-up pueden diferir de las necesarias cerca de la frontera tecnológica.
RMS-EV11 — Capacidades dinámicas
Las organizaciones pueden invertir deliberadamente en modificar sus propias capacidades, por lo que la evolución económica combina selección y adaptación.
RMS-EV12 — Analogía limitada
La evolución económica no es idéntica a la biológica porque incorpora intención, aprendizaje, imitación e instituciones endógenas.
RMS-EV13 — Finanzas
La arquitectura financiera determina qué experimentos reciben recursos y cuáles consiguen sobrevivir y escalar.
RMS-EV14 — Exploración-explotación
Un sistema necesita equilibrar explotación de capacidades existentes y exploración de alternativas.
RMS-EV15 — Distribución
La destrucción creativa genera ganadores y perdedores, convirtiendo los costes de transición en parte de la economía política de la innovación.
RMS-EV16 — Coevolución
Tecnología e instituciones evolucionan conjuntamente mediante feedbacks entre innovación, mercado, poder y regulación.
RMS-EV17 — Resiliencia evolutiva
La renovación económica requiere permitir salida y transformación sin destruir innecesariamente capacidades críticas difíciles de reconstruir.
RMS-EV18 — Eficiencia dinámica
La calidad de un sistema económico depende también de su capacidad para generar, seleccionar y escalar mejores soluciones futuras.
19.51. Autores fundamentales del capítulo
| Autor / tradición | Aportación a RMS |
|---|---|
| Joseph Schumpeter | innovación, empresario y destrucción creativa |
| Armen Alchian | selección económica bajo incertidumbre |
| Richard Nelson / Sidney Winter | rutinas, búsqueda y selección empresarial |
| Giovanni Dosi | paradigmas y trayectorias tecnológicas |
| Aghion / Howitt | formalización del crecimiento mediante destrucción creativa |
| W. Brian Arthur | increasing returns, path dependence y lock-in |
| David Teece | capacidades dinámicas y reconfiguración |
| Hausmann / Hidalgo | proximidad entre capacidades y diversificación |
| Garicano / Lucas | organización y escalado |
| Hsieh / Klenow | reasignación y productividad |
| Rodrik | descubrimiento y experimentación en política industrial |
| Acemoglu | innovación, instituciones y economía política |
| Hansen / Sargent | robustez bajo incertidumbre |
El núcleo debe conservar una secuencia clara:
Schumpeter explica por qué el capitalismo transforma su estructura.
Nelson y Winter explican cómo las empresas reproducen y modifican comportamientos.
Dosi explica por qué el cambio tecnológico sigue trayectorias.
Aghion y Howitt muestran que esta lógica puede formalizarse dentro de teoría moderna del crecimiento.
Conclusión: una economía desarrolla capacidades mediante experimentación, selección y renovación
La economía evolutiva completa una pieza que faltaba en RMS.
Los capítulos anteriores podían describir:
qué recursos existen,
qué mecanismos operan,
qué estructura los organiza
y:
qué capacidades posee el sistema.
Pero todavía necesitábamos explicar:
cómo cambia ese conjunto de capacidades a lo largo del tiempo.
Schumpeter proporciona la respuesta inicial:
innovación.
La economía capitalista introduce nuevas combinaciones capaces de desplazar:
tecnologías, empresas y sectores anteriores.
La competencia económica es, por tanto, algo más que:
competencia dentro de una estructura.
Es también:
competencia por transformar la estructura.
Aghion y Howitt formalizan esta intuición mostrando cómo sucesivas innovaciones pueden elevar productividad al mismo tiempo que vuelven obsoletas tecnologías anteriores.
Pero Schumpeter por sí solo no explica suficientemente:
cómo funcionan internamente las organizaciones que innovan.
Nelson y Winter llenan ese vacío.
Las empresas poseen:
rutinas.
Las rutinas almacenan:
conocimiento.
Cuando los resultados son insuficientes:
las empresas:
buscan.
Las soluciones generan:
variación.
El mercado y las instituciones producen:
selección.
Las rutinas exitosas:
se expanden.
Las fallidas:
pueden desaparecer.
Así aparece una arquitectura:
Rutinas
→ búsqueda
→ variación
→ selección
→ expansión/salida
→ nuevas rutinas.
Su obra de 1982 se construye precisamente alrededor de una explicación evolutiva de cómo empresas e industrias cambian con el tiempo, utilizando rutinas y selección en lugar de depender exclusivamente de maximización y equilibrio como representaciones del cambio tecnológico.
Dosi introduce después:
dirección.
La búsqueda no ocurre uniformemente.
Los paradigmas tecnológicos definen problemas y heurísticas y las empresas avanzan a lo largo de trayectorias determinadas por conocimiento acumulado.
Esto conecta directamente con:
Arthur.
La trayectoria acumula:
aprendizaje.
El aprendizaje genera:
ventajas.
Las ventajas generan:
más adopción.
Por tanto:
evolución + increasing returns → path dependence.
Pero Teece introduce una corrección decisiva.
Las empresas no son únicamente:
objetos pasivamente seleccionados.
También pueden:
reconfigurarse deliberadamente.
Aquí aparece la meta-capacidad:
capacidad de modificar las propias capacidades.
La evolución económica es, por tanto, una combinación de:
selección
y:
adaptación intencional.
Esta integración permite formular una arquitectura muy cercana al núcleo de RMS:
Cₜ
→ variación/búsqueda
→ selección
→ destrucción/expansión
→ aprendizaje
→ Cₜ₊₁.
Pero RMS añade:
stocks + redes + instituciones + resiliencia + transición.
Y aparece una conclusión especialmente importante:
la economía no debe juzgarse únicamente por las capacidades que posee hoy, sino por la calidad de los mecanismos mediante los que crea, selecciona, escala y sustituye capacidades.
Una economía puede tener:
muchas capacidades actuales
y escasa:
capacidad evolutiva.
Otra puede tener:
menos capacidades hoy
pero alta:
- experimentación;
- aprendizaje;
- scaling.
Entonces:
su trayectoria puede ser:
mucho mejor.
Podemos formular esta distinción:
Capability Level
versus:
Capability Evolution Rate.
Y quizá una de las preguntas más importantes de RMS sea:
¿a qué velocidad y con qué calidad convierte una economía experimentación en capacidades reproducibles?
Esto es especialmente relevante en:
- IA;
- robótica;
- semiconductores;
- energía;
- defensa.
La competencia sistémica entre economías puede depender menos de:
quién tiene más recursos hoy
y más de:
quién posee la arquitectura que aprende, selecciona y escala nuevas capacidades con mayor velocidad y menor destrucción innecesaria.
Pero existe una última cautela.
No toda destrucción:
es creativa.
No toda innovación:
es socialmente deseable.
No toda empresa superviviente:
es la más productiva.
No toda tecnología dominante:
es superior.
No toda política de innovación:
aprende.
Por eso RMS debe separar:
variación
de:
progreso.
La selección necesita:
criterios.
Y esos criterios pueden incluir:
- productividad;
- bienestar;
- sostenibilidad;
- resiliencia;
- autonomía.
Ésta puede ser la contribución específica de RMS a la tradición evolutiva:
analizar no sólo qué capacidades sobreviven, sino qué arquitectura de selección determina su supervivencia, qué capacidades se pierden en el proceso y si el resultado amplía realmente el espacio futuro de opciones del sistema.
En forma compacta:
Innovación crea variación.
Competencia produce selección.
Rutinas preservan conocimiento.
Aprendizaje modifica capacidades.
Escalado amplifica las soluciones exitosas.
Destrucción elimina capacidades anteriores.
Instituciones orientan todo el proceso.
Y el desarrollo aparece entonces como:
un proceso acumulativo de creación, selección, combinación y renovación de capacidades.
Esta genealogía conduce directamente al siguiente capítulo:
20. Hausmann, Hidalgo, Product Space y complejidad económica
porque, después de estudiar cómo nacen y se seleccionan capacidades, necesitamos responder a una pregunta todavía más concreta:
¿cómo podemos observar qué conocimiento productivo está realmente incorporado en una economía y estimar hacia qué nuevas actividades puede diversificarse a partir de las capacidades que ya posee
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