Problemi nella stima del Contributo della R&S nella Crescita di produttività

1. Problemi nella stima del Contributo della R&S nella Crescita di produttività • Zvi Griliches Professor of Economics Haward University

2. INTRODUZIONE • Questo articolo delinea l’approccio della funzione di produzione alla stima dei risultati di R&S • Poi procede nella discussione di due problematiche molto difficili: 1-La misurazione dell’output in R&S intensivo industriali 2-La definizione e la misurazione dello stock di “capitale di R&S”

3. …il “Capitale di R&S” ….conduce a una discussione di modellistica degli effetti dello spillover di R&S e a suggerimenti circa la sua misurazione in relazione al concetto di distanza tecnologica tra “Aziende” e “Industrie”…..

4. … cenni storici • Gli economisti hanno usato 2 stili differnti di approccio nei loro tentativi di stimare il contributo di spese in R&S alla crescita economica: 1-Studi storici di casi 2-Stime econometriche con funzioni di produzione contenenti una variabile di R&S (Griliches(1958-1973) e Hansfield (1977)

5. …critiche.. • Questi lavori hanno subito delle critiche in quanto, riferiti a casi circostanziati e innovazioni particolari,non è del tutto chiara la possibilità di trarne conclusioni generali…. • Anche se molto può essere ed è stato appreso da tali studi….

6. L’Approccio Econometrico • Tale approccio tenta di affrontare tali problematiche concentrandosi su produzione totale o produttività totale dei fattori come una funzione degli investimenti in R&S passati e altre variabili cercando di stimare statisticamente la parte di crescita della produttività attribuibile alla R&S…

7. …critiche • Questo approccio seppur più generale rispetto agli studi di casi, è anche meno efficace in quanto patisce di tutti i problemi inerenti l’inferenza su dati comportamentali sulla base di tecniche di correlazione. Resta tuttavia l’unico modo per cercare di rispondere alle domande circa il contributo della R&S alla crescita

8. Obiettivo del paper.. • Alcuni dei problemi sollevati sono concettuali e semantici: Cosa vogliamo misurare? • Altri sono effettivi: Che misuriamo? • Altri sono statistico-metodologici: Come possiamo dire dai dati quello che accade? • Ancora…un maggior problema concettuale riguarda la definizione e scopo di Y.Si parla di GDP(valore della ricchezza nazionale)o riguarda un concetto più ampio di benessere economico? (ambito ospedaliero!?!) • In definitiva,ci dobbiamo chiedere dell’effetto marginale di un dollaro in più speso in R&S tenendo costanti tutti gli altri investimenti, o ci chiediamo l’effetto totale di un particolare investimento di R&S,inclusa la contribuzione di tutti gli altri investimenti(in attrezzature e formazione)?

9. Ecco spiegata la distinzione tra: • Approccio di Contabilità economica • Casual-Historical ones .....in seguito si cercherà di rispondere o meglio di dare dei consigli utili in merito…

10. Il Modello • Introduciamo: Y=F(X,K,u) La nostra funzione di produzione dove: X=indice degli imputs convenzionali (lavoro e capitale) K= è una misura dello stato attuale di conoscenza tecnica determinato in parte dalle spese presenti e passate in R&S u= sta per termine non misurato di output e produttività.

11. Definiamo anche: • A(=Y/X)= come il livello di produttività(totale dei fattori) • ζ=y-x=(dY/dt)/Y-(dX/dt)/X come indice di crescita. • Assumiamo che esista una relazione tra K e W(B)R,che è un indice dei livelli correnti e passati di spesa in R&S, dove: • W(B)= è un ritardo polinomiale, descrivente il relativo contributo di livelli passati e correnti di R&S a K • B=è l’operatore ritardo • R=investimenti in R&S correnti e passati

12. Cosi, K=G[W(B)R,v] Dove v è un altro set di influenze non misurate sul livello accumulato di conoscenza e, W(B)Rt =(w0+w1B+w2B²+…)Rt =w0Rt+w1Rt-1+w2Rt-2+…

13. Ora dobbiamo essere in grado di definire le varie relazioni tra F() ,G() e W(B) e ridefinire concettualmente Y,X,K e R…. Per esempio, scrivere la funzione F(X,K,u) implica l’assunzione di separabilità degli imputs convenzionali X(lavoro e capitale) dalla serie di investimenti in R&S passati e correnti R; Così come scrivere W(B)Rt come una funzione lineare di investimenti del tutto passati implica che non ci siano rendimenti decrescenti o costi crescenti del livello attuale di R&S.

14. Data la qualità e la quantità limitata dei dati a disposizione tali assunzioni non sono testabili,quindi ci concentreremo solo sui problemi peculiari di R&S… Per semplicita di esposizione assumeremo che F() sia una Cobb-Douglas e che i fatori non misurati siano considerati come Random dopo l’introduzione di una variabile trend…. Anche se con migliori dati avremmo potuto usare una forma funzionale più generale come la CES o la Translog e introdurre più parametri da stimare

15. Quindi: Y=D C^α L^β K^γ e^λt+u dove D = costante t =indice tamporale e=base di logaritmi naturale α,β,γ,λ =parametri da stimare • Mentre : X=C^s L^1-s dove s è la parte di fattore osservato di capitale fisico.

16. Assumiamo, per un momento, che s è correttamente osservato e che sia proporzionale al vero coefficiente di capitale, descriviamo produttività totale dei fattori: A=Y/X=DX^(α+β-1) K^(γ) e^(λt+u) Rendimenti di scala non costanti(α+β≠1). • Inoltre,qualsiasi errore di misurazione in uno degli imputs lo trasmetterà esso stesso alla misura di produttività,per esempio se L=QLN e usiamo N al posto di L nella costruzione di X avremo: Ã=Y/X =DX^(α+β-1) QL^(β) K^(γ) e^(λt+u) dove X=C^(s) N^(1-s) e similarmente per gli errori nella misurazione di C.

17. La misurazione di Output in R&D intensive industries Una delle difficoltà maggiori nel misurare il contributo di R&S alla crescita economica è il fatto che molte performance compiute in industrie di prodotto sono mal misurate, si pensi alle industrie nel campo della salute,della difesa o spaziali, dove le misure effettuate non riflettono i miglioramenti in produttività, la quale è stata realizzata con investimenti in R&S. Per esempio nell’ambito della difesa le compagnie vendono equipaggiamenti e navi da guerra per il governo. Non ci sono indici di prezzo che prendono in considerazione la migliore velocità o manovrabilità apportati grazie alla R&S. Questi sono quasi sempre ridotti a indici di costo che non dovrebbero mostrare nessuna crescita anche se ci sono grandi spese in R&S per migliorare tali articoli.

18. …Così come nella medicina l’output dei medici è misurato come numero di pazienti visitati e l’output ospedaliera è misurato dai pazienti giornalieri. Qualsiasi miglioramento nel servizio di queste attività nel senso di una frequenza più alta di cure non solo non mostrerà un aumento del prodotto in questo settore ma mostrerà sicuramente un ribasso. Un problema più complesso è se si considerano prodotti venduti direttamente ai consumatori,come calcolatrici tascabili o medicine.La misurazione dipenderà dalla struttura del mercato e dalle procedure usate dalle agenzie statistiche nella costruzione dell’indice dei prezzi…

19. Esempio… Immaginiamo l’invenzione di una più sensibile pellicola a colori fotografica… La curva di domanda sia: 100 nastri= 100$ 10000 nastri= 1$ (q= 10,100 – 100p) Costo medio e marginale= 1$ Questo è anche il prezzo del vecchio film di cui si stavano vendendo 8000 unità Presumiamo che a 2$ ognuno cambierà sul novo film, e che con 1$ ci sarà un espansione addizionale di 2000 unità

20. Scenari… • Immaginate che questo film sia prodotto dalla NASA e reso disbonibile a tutti.Il prezzo sarà 1$ e 10000 unità del film nuovo saranno vendute.Il costo totale dell’industria sarà da 8000 a 10000 unità come reddito addizionale. Le agenzie statistiche non interpretano questo come una caduta del prezzo di girare un film ma saranno registrate come aumento proporzionale e nessun aumento in produttività sarà registrato.

21. … 2. Se questo film invece viene prodotto da un inventore privato con brevetto,lo venderebbe a un monopolista per produrre 5000 unità a 5.01$ e lasciar vendere 3000 unità del vecchio film a 1$. Il reddito dell’industria aumenterà di 25050+3000= 28050 mentre il resto del costo totale delle 8000 unità provocherà un aumento in produttività del 250%(rispetto al caso liberamente autorizzato

22. Misure convenzionali di produttività riflettono una riduzione del costo nelle industrie e quindi il prodotto sociale non ha riflesso sul prezzo d’acquisto.

23. La misurazione del Capitale di R&S Empiricamente questo concetto è troppo ampio.. In generale il contributo della scienza a una particolare industria non è probabilmente misurabile,ne possiamo sapere quanta scienza è usata in un industria piuttosto che in altre…

24. Riscriviamo: Kt =A0 [W(B)Rt]^(Ŋ) e^(μt+v) dove W(B)Rt=funzione ritardo degli investimenti passati μt= componente trend delle altre influenze sullo stato di conoscenza v =componente trnsitoria random Sostituendo ciò nella funzione di produzione uno può assorbire η nel parametro γ ,la componete μt nel termine di trend di efficenza generale v nel termine di disturbo u.Questo ci lascia in W(B)R una misura del capitale di R&S.

25. Problemi… • Il fatto che il processo di R&S incorpora il tempo e che R&S correnti non possono avere effetti sulla misura di produttività finchè non passano molti anni • Investimenti passati in R&S si deprezzano e divengono obsolete. Così la crescita dello stock di capitale in R&S non è uguale al livello lordo di risorse correnti o recenti investite per l’espansione • Il livello di conoscenza di ogni industria è dedotto non solo dalla propria R&S ma anche da quella appresa dall’esterno(effetto spillover)

26. 4. Mancanza di un deflatore ufficiale di R&S. Sfortunatamente non abbiamo abbastanza cononoscenza teoretica a riguardo e questi problemi devono essere risolti empiricamente…la base dei dati disponibili non ispira molta fiducia

27. Problemi Econometrici • Multicollinearità: sorge dal fatto che molte serie a cui noi siamo interessati si muovono moltissimo insieme sul periodo di osservazione,quindi è difficile inferire sui loro contributi separati con qualsiasi precisione.Le spese infatti sono molto correlate da un anno all’altro • Simultaneità: si riferisce alla possibile confusione in casualità.

28. C’è molta più ricerca di base nelle università e in istituti di governo che nelle industrie ma è quasi impossibile stimare il suo effetto indipendente sulla produttività, questa ricerca di base è molto difficile metterla a disposizione di industrie specifiche… Un paper recente di Mansfield(1978) trova un impatto separato di spese di base sulla crescita della produttività nell’industria, questo indica che forse siamo stati unpò pessimistici… C’è sempre la strada dello studio particolareggiato di caso ma sono sempre soggetti a problemi di deviazione della selezione e copertura incompleta

29. Conclusioni • Dato il genere di dati a disposizione non è probabile uno studio sugli effetti delle R&S sulla produttività, almeno per quanto riguarda l’approccio econometrico in base alle tcniche attuali,ciò non vuol dire che non bisogna analizzare il caso ma solamente che forse si devono percorrere altre strade. • Attualmente la mancanza di dati attinenti e la povertà concettuale dei nostri modelli ci impediscono di andare avanti in questa area. • C’è bisogno di dati aggiornati, anche se a causa di problemi di riservatezza e difficoltà di accesso ai dati base si riscontrano molte difficoltà. …Da adesso è della massima importanza migliorare la nostra conoscenza in questa area, non sarà facile ma può essere fatto e non dovrebbe richiedere un aumento molto grande di risorse…