Evaluación del impacto de la inversión en investigación y desarrollo y el número de investigadores en el crecimiento económico
DOI:
https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.5479Palabras clave:
inversión en investigación y desarrollo, número de investigadores, crecimiento económico, causalidad de Granger, datos panelResumen
Esta investigación analiza el impacto de la inversión en Investigación y Desarrollo (I+D) y del número de investigadores en el crecimiento económico de algunas de las economías de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), para el periodo 1996-2016. Se realiza un análisis de causalidad en el sentido de Granger y se estima un modelo de datos panel. Los datos son obtenidos de Banco Mundial. Se encuentra evidencia empírica de una causalidad bidireccional entre la I+D y el PIB per cápita, pero predominantemente I+D causa PIB. También se encuentra una causalidad bidireccional entre el número de investigadores y el PIB per cápita, pero predominantemente el PIB causa el número de investigadores. Mientras que el modelo de panel dinámico MGM-sistema en una etapa muestra que el crecimiento económico es afectado positivamente por la inversión en I+D y el número de investigadores. Este trabajo se distingue de otros en los siguientes aspectos: 1) considera una muestra de 25 países de OCDE en el periodo 1996-2016; 2) tiene una mayor disponibilidad de datos, y 3) se realiza un análisis de datos panel dinámico que permite utilizar una mayor cantidad de países, variables y períodos.
Descargas
Citas
Acemoglu, D., Akeigit, U., Alp, H., Bloom, N., & Kerr, W. (2018). Innovation reallocation and growth. American Economic Review, 108(11), 3450-91. https://doi.org/10.1257/aer.20130470
Aghion, P., & Howitt, P. (1992). A model of growth through creative destruction. Econometrica, 60(2), 323-351. https://doi.org/10.2307/2951599
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. https://doi.org/10.2307/2297968
Arellano M., & Bover, O. (1995). Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01642-D
Arnold, L. (1998). Growth, welfare and trade in an integrated model of human-capital acumulation and research. Journal of Macroeconomics, 20(1), 81-105. https://doi.org/10.1016/S0164-0704(98)00048-2
Baltagi, B.H. (2005), Econometric Analysis of Panel Data. (3Ed.). New York: John Wiley & Sons. https://www.wiley.com/en-us/Econometric+Analysis+of+Panel+Data%2C+5th+Edition-p-9781118672327
Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics, 87(1), 115-143. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00009-8
Bond, S.R. (2002). Dynamic panel data models: A guide to micro data methods and practice. Portuguese Economic Journal, 1(2), 141-162. https://doi.org/10.1007/s10258-002-0009-9
Cameron, G., Proudman, J., & Redding, S. (2005). Technolgical convergence, R&D, trade and productivity growth. European Economic Review, 49(3), 775-807. https://doi.org/10.1016/S0014-2921(03)00070-9
Choi, C., & Hoon, M. (2017). The internet, R&D expenditure and economic growth.
Journal Applied Economics Letters, 25(4), 264-267. https://doi.org/10.1080/13504851.2017.1316819
Coe, D., & Helpman, E. (1995). International R&D spillovers. European Economic Review, 39(5), 859-887. https://doi.org/10.1016/0014-2921(94)00100-E
Deeds, D. (2001). The role of R&D intensity, technical development and absorptive capacity in creating entrepreneurial wealth in high technology start-ups. Journal of Engineering and Technology Management, 18(1), 29-47. https://doi.org/10.1007/s11187-009-9183-9
Dinçer, H., Yüksel, S., Adalı, Z., & Rıdvan Aydın, R. (2019). Evaluating the Role of Research and Development and Technology Investments on Economic Development of E7 Countries. In Alicia Guerra (ed.). Organizational Transformation and Managing Innovation in the Fourth Industrial Revolution, 245-264.
Doukas, J., & Switzer, L. (1992). The stock Market’s valuation of R&D spending and market concentration. Journal of Economics and Business, 44(2), 95-114. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2004.10.007
Durmus, Y., & Korhan, A. (2019). Effects of economic clusters, FDI and R&D on innovation developing countries in European Monetary Union example. International Journal of Innovation, 7(2), 236-251. https://doi.org/10.5585/iji
Đuro, K., Sunčica, S., Svetlana, L., & Sanja, P. (2020), Industrija. Uticaj ulaganja u istraživanje i razvoj na ekonomski rast u Republici Srbiji, 48(1), 23-46.
Granger, C. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424-438. https://doi.org/10.2307/1912791
Greene, W. (2012). Econometric Analysis (7ª Ed.). New York: Pearson Education. https://www.academia.edu/37844952/Greene_2012_Econometric_Analysis_7th_Edition
Grossman, G., & Helpman, E. (1991), Innovation and Growth in the Global Economy. Cambridge: MIT Press. https://mitpress.mit.edu/books/innovation-and-growth-global-economy
Guangzhou, A. (2001). Ownership, government R&D, and productivity in Chinese industry. Journal of Comparative Economics, 29(1), 136-157. https://doi.org/10.1006/jcec.2000.1704
Gujarati, D.N., & Porter, D.C. (2009). Econometría (5ª Ed.). México: McGraw-Hill. https://www.academia.edu/15152239/Econometria_-_Damodar_N._Gujarati
Jones, C. (1995). R&D-based models economic growth. Journal of Political Economy, 103(4), 759-784. http://dx.doi.org/10.1561/0800000026
Lucas, R. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42. https://doi.org/10.1016/0304-3932(88)90168-7
Nekrep, A., Strašek , S., & Boršič, D. (2018). Productivity and Economic Growth in the European Union: Impact of Investment in Research and Development, Naše gospodarstvo/Our economy, 64(1), 18-27.
Pessoa, A. (2010). R&D and economic growth: How strong is the link? Economics Letters, 107(2), 152-154. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2010.01.010
Rajeev, K., Payne, J., & Rati, R. (2008). R&D expenditures and U.S. economic growth: a disaggregated approach. Journal of Policy Modeling, 30(2), 237-250. https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2007.04.008
Rebelo, S. (1991). Long-Run Policy Analysis and Long-Run Growth. Journal of Political Economy, 99(3), 500-521.
Romer, P. (1986). Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94(5), 1002-1037. https://doi. org/10.1086/261420
Shefer, D., & Frenkel, A. (2005). R&D firm size and innovation: an empirical analysis. Technovation, 25(1), 25-32. https://doi.org/10.1016/S0166-4972(03)00152-4
Schumpeter, J.A. (1911). Theorie der Wirtschaftlichen Entwicklung. Leipzig: Verlag von Duncker und Humblot.
Solow, R. (1956). A contribution to the theory of economic growth. Quarterly Journal of Economics Review, 70(1), 65-94. https://doi.org/10.2307/1884513
Teubal, M. (1996). R&D and technology policy in NICs as learning processes. World Development, 24(3), 449-460. https://doi.org/10.1016/0305-750X(95)00156-7
Thompson, M. (2018). Social capital, innovation and economic growth. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 73, 46-52. https://doi.org/10.1016/j.socec.2018.01.005
Wakelin, K. (2001). Productivity growth and R&D expenditure in UK manufacturing firms. Research Policy, 30(7), 1079-1090. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(00)00136-0
Wooldridge, J. (2011). Introducción a la econometría. Un enfoque moderno (4th. Ed.). México: Cengage Learning. https://www.academia.edu/30200962/Introducci%C3%B3n_A_La_Econometr%C3%ADa_-_4edi_Wooldridge
World Development Indicators (2019). The World Bank, Washington, DC. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Alí Aali-Bujari , Francisco Venegas-Martínez
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
El envío de un manuscrito a la Revista supone que el trabajo no ha sido publicado anteriormente (excepto en la forma de un abstract o como parte de una tesis), que no está bajo consideración para su publicación en ninguna otra revista o editorial y que, en caso de aceptación, los autores están conforme con la transferencia automática del copyright a la Revista para su publicación y difusión. Los autores retendrán los derechos de autor para usar y compartir su artículo con un uso personal, institucional o con fines docentes; igualmente retiene los derechos de patente, de marca registrada (en caso de que sean aplicables) o derechos morales de autor (incluyendo los datos de investigación).
Los artículos publicados en la Revista están sujetos a la licencia Creative Commons CC-BY-SA de tipo Reconocimiento-CompartirIgual. Se permite el uso comercial de la obra, reconociendo su autoría, y de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
Hasta el volumen 21 se ha estado empleando la versión de licencia CC-BY-SA 3.0 ES y se ha comenzado a usar la versión CC-BY-SA 4.0 desde el volumen 22.
