Comercio

Medici´on de la Difusi´on Tecnol´ogica Bilateral
Cap. 1 y 2 de tesis de Ph.D. - The Pennsylvania State University

Alonso Alfaro Ure˜
na
Banco Central de Costa Rica
Universidad de Costa Rica

20 de marzo de 2013
1/30

Estructura de la charla
Introducci´on
Datos y hechos estilizados
El modelo
Implicaciones del modelo
Simulaciones
Procedimiento de estimaci´
on
Resultadospreliminares
Discusi´on de resultados

1/30

Introducci´on
Reto: medir difusi´
on internacional de la tecnolog´ıa.
Dificultad: una idea o innovaci´
on no es un bien privado. Dif´ıcil
de medir.
Eaton y Kortum (1999) utilizan datos de patentes y un
modelo estructural.
En este art´ıculo: la variaci´
on en la tasa a la cual se patentan
diferentes tipos de bienes para diferentes destinos.
1.Existe una variaci´
on importante de ese patr´
on de patentes.
Cuadro: Proporci´
on de patentes por inventores
estadounidenses en cada oficina
Brasil
16.8 %
45.8 %

EEUU
34.5 %
25.0 %

Instrumentos

11.7 %

17.2 %

Ingenier´ıa mec´
anica

20.4 %

15.4 %

Otros

5.0 %

7.3 %

Energ´ıas verdes

0.3 %

0.6 %

Ingenier´ıa El´
ectrica
Qu´ımicos

2. Utilizaresta informaci´
on como fuente para estimar las tasas de
difusi´
on en pares de pa´ıses. ¡Tenemos m´as informaci´on! 2/30

Estructura de la charla
Introducci´on
Datos y hechos estilizados
El modelo
Implicaciones del modelo
Simulaciones
Procedimiento de estimaci´
on
Resultados preliminares
Discusi´on de resultados

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Datos: WIPO

Patentes: solicitadas por inventores delpa´ıs i en la oficina de
patentes del pa´ıs n.
Bienes: qu´ımicos, ingenier´ıa el´ectrica, instrumentos, ingenier´ıa
mec´anica, energ´ıas verdes y otros.
A˜
nos: datos promediados de 2001-2005.
Pa´ıses: 30 pa´ıses que son receptores o solicitantes de patentes
en al menos dos tipos de bienes.

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Composici´on de patentes
Definir
ζins =

Pins
Pin

4/30

Composici´on de patentesDefinir
ζins =

Pins
Pin

50%
45%

40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Ingeniería
Eléctrica

Química

Instrumentos

Brasil

México

Ingeniería
Otros
Mecánica
Europa
EEUU

Energías
Verdes

Gr´afico: ζEEU U,n,s
4/30

¿Son las composiciones estad´ısticamente similares?

Tomar ζEEUU,EEUU,s y ζEEUU,n,s
Computar la correlaci´on, el coeficiente de correlaci´on deSpearman,
y una regresi´on
ζEEUU,EEUU,s = a + bn ∗ ζEEUU,n,s
de la que se reporta el coeficiente b.

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¿Son las composiciones estad´ısticamente similares?
Tomar ζEEUU,EEUU,s y ζEEUU,n,s
Computar la correlaci´on, el coeficiente de correlaci´on de Spearman,
y una regresi´on
ζEEUU,EEUU,s = a + bn ∗ ζEEUU,n,s
de la que se reporta el coeficiente b.
Cuadro: Estad´ısticas descriptivaspara patentes originadas en EEUU.

Pa´ıs
JPN
EUR
KOR
CHN
CAN
BRA
MEX

Correlaci´
on
0.94
0.92
0.97
0.97
0.72
0.62
0.60
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¿Son las composiciones estad´ısticamente similares?
Tomar ζEEUU,EEUU,s y ζEEUU,n,s
Computar la correlaci´on, el coeficiente de correlaci´on de Spearman,
y una regresi´on
ζEEUU,EEUU,s = a + bn ∗ ζEEUU,n,s
de la que se reporta el coeficiente b.Cuadro: Estad´ısticas descriptivas para patentes originadas en EEUU.

Pa´ıs
Correlaci´
on
Spearman
JPN
0.94
0.94**
EUR
0.92
0.80
KOR
0.97
1.00***
CHN
0.97
0.94**
CAN
0.72
0.94**
BRA
0.62
0.71
MEX
0.60
0.60
Nota: ∗p < 0,05; ∗ ∗ p < 0,01; ∗ ∗ ∗p < 0,001
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¿Son las composiciones estad´ısticamente similares?
Tomar ζEEUU,EEUU,s y ζEEUU,n,s
Computar la correlaci´on, elcoeficiente de correlaci´on de Spearman,
y una regresi´on
ζEEUU,EEUU,s = a + bn ∗ ζEEUU,n,s
de la que se reporta el coeficiente b.
Cuadro: Estad´ısticas descriptivas para patentes originadas en EEUU

Country Correlation Spearman Regresi´on
JPN
0.94
0.94**
0.76**
EUR
0.92
0.80
0.88**
KOR
0.97
1.00***
0.74**
CHN
0.97
0.94**
0.83**
CAN
0.72
0.94**
0.68
BRA
0.62
0.71...