La creciente competencia de los países de bajos salarios ha llevado a muchas empresas manufactureras a cerrar o a deslocalizar partes del proceso productivo. Se ha argumentado que esto podría poner en peligro las mejoras continuas del bienestar. Helper et al. (2012) sostienen que el sector manufacturero (de EE. UU.) es la principal fuente de innovación comercial y es responsable de la mayor parte de los ingresos por exportaciones. La reducción del sector manufacturero es motivo de preocupación para los responsables políticos de los países de salarios altos. Estos han buscado formas inteligentes de recuperar la producción manufacturera y los empleos. Las nuevas tecnologías y la automatización suelen considerarse posibles soluciones a estos desafíos. Se espera que en el futuro se desarrollen muchas innovaciones tecnológicas que puedan contribuir potencialmente a la productividad (Council of Economic Advisers 2016). También se espera que beneficien a actividades ajenas a la manufactura mediante la «servitización» de los productos y unos vínculos más estrechos con el diseño y la innovación, lo que permite efectos positivos para el conjunto de la economía (Bruegel 2017).
Trabajos existentes sobre la automatización
Los estudios recientes sobre la automatización se han centrado principalmente en la relación entre la automatización y el empleo. Sin embargo, algunos trabajos empíricos estudian la relación entre los robots industriales y el rendimiento, entre ellos Graetz y Michaels (2018) y Kromann et al. (2019), y ambos trabajos concluyen que la adopción de robots industriales a nivel sectorial ha aumentado la productividad.
Casi no existe evidencia empírica sistemática sobre los posibles efectos económicos de la automatización a nivel de empresa en los últimos años. Existe una pequeña corriente de literatura previa sobre la automatización –Dunne (1994), Doms et al. (1997) y Bartelsman et al. (1998)– que se centra en una oleada anterior de automatización durante los años ochenta y principios de los noventa. Estos trabajos describen principalmente las diferencias entre las plantas o empresas que adoptan tecnologías de automatización y las que no lo hacen. Bartel et al. (2007) estudian un periodo más reciente, concretamente 1997-2002, pero se centran en una industria definida de forma muy estrecha –la fabricación de válvulas en EE. UU.– y concluyen que las inversiones en automatización mejoran la eficiencia de la producción.
Nuevas medidas de la automatización
Una comprensión más profunda requiere datos a nivel de empresa. Para un nuevo trabajo (Kromann y Sørensen 2019), hemos recopilado un nuevo conjunto de datos que mide la automatización en las empresas manufactureras danesas. Así, podemos presentar evidencia empírica sobre la adopción de la tecnología de automatización en las empresas manufactureras. A partir de observaciones de las visitas a las empresas, destacan dos medidas importantes que describen la automatización. Son el stock de capital automatizado y la proporción de procesos productivos que están automatizados. Denominamos a esta última medida la puntuación de automatización, y su finalidad es captar que el capital automatizado puede utilizarse con mayor o menor eficiencia por parte de las empresas, en función de lo bien que se implemente e integre en el sistema de fabricación. La encuesta se elaboró de manera que pudieran medirse estos dos aspectos. El motivo para incluir la puntuación de automatización en la encuesta fue que directivos, proveedores de equipos de automatización y expertos del sector afirmaron que la proporción de procesos productivos que está automatizada es un aspecto importante de la automatización que no siempre captan las medidas habituales de capital. Esta afirmación queda firmemente respaldada en los análisis empíricos.
Resultados
Comenzamos examinando la adopción de la automatización en las empresas manufactureras. Constatamos que el uso de la automatización es modesto en muchas empresas. En 2005, casi el 40 % de las inversiones de las empresas en maquinaria y equipos destinados a la automatización se situaba en torno al 10 % o por debajo. En 2010, casi la mitad de las empresas seguía dependiendo en gran medida de procesos productivos manuales. En el otro extremo del espectro, hay empresas que destinan todas sus inversiones en maquinaria y equipos a capital automatizado y tienen puntuaciones de automatización elevadas. Los resultados se muestran en la Figura 1. Esto nos lleva a concluir que existe una gran variación en la adopción de tecnologías de automatización entre empresas, una conclusión que también se mantiene dentro de los subsectores, de los distintos tipos de producción y en empresas con alta y baja intensidad exportadora.
Figura 1 Nuevas inversiones de capital y automatización en las empresas
a) Distribución del porcentaje de nuevas inversiones de capital en maquinaria y equipos destinadas a la automatización
b) Distribución de la puntuación de automatización en 2005 y 2010
Nota: Basado en 474 empresas utilizadas en la sección 4
Fuente: Encuesta de los autores sobre la automatización en la manufactura
Dada la variación en la automatización entre empresas, surge una pregunta inmediata: qué impulsa las inversiones en automatización. Por ello, pasamos a examinar un posible impulsor de la adopción de tecnologías de automatización. En concreto, nos centramos en el aumento de la competencia internacional procedente de China desde su admisión en la OMC, y analizamos si esto ha acelerado la adopción de tecnologías de automatización. Nos referimos a esto como la hipótesis de automatización inducida por el comercio. Constatamos que el aumento de las exportaciones chinas al mundo impulsa las inversiones en capital automatizado, lo que respalda la hipótesis. Las empresas especializadas en tipos de productos en los que los exportadores chinos tienen una ventaja comparativa tienen un incentivo para invertir más en automatización con el fin de resistir la creciente competencia, en comparación con las empresas especializadas en otros productos. La tasa de crecimiento del capital automatizado es un 2,16 % superior al año para la empresa del percentil 75 frente a la del percentil 25, tras los cambios en las exportaciones chinas del producto principal de las empresas. También investigamos si el aumento de las exportaciones chinas al mundo está relacionado con la puntuación de automatización. Resulta que no es así, lo que sugiere que los cambios en las exportaciones chinas del producto principal de las empresas solo impulsan las inversiones en capital automatizado, pero no la forma en que estas inversiones se implementan en la producción. Los resultados se presentan en la Figura 2.
Figura 2 Automatización y competencia internacional: estimación de diferencias a cinco años, 2005-2010
Nota: Las figuras son representaciones de la Tabla II, columnas 1 y 4 de Kromann y Sørensen (2019). Las figuras se elaboran con el programa de Stata «binscatter». Cada intervalo está representado por un punto y representa la media de 26 empresas. El número de intervalos se ha elegido para cumplir la normativa de anonimato de Statistics Denmark, que exige, entre otras cosas, que las dos mayores empresas de un intervalo no tengan una cuota de ventas total superior al 85 %. Las líneas ajustadas se estiman mediante MCO sobre el conjunto de datos de estimación, compuesto por 442 empresas. Las regresiones se realizan sobre diferencias largas que eliminan los efectos fijos de las empresas. Las variables dependientes son: Δlog del capital automatizado en el panel superior y Δ puntuación de automatización en el panel inferior. La variable explicativa presentada en la figura es Δlog de las exportaciones chinas dentro del tipo de producto con mayor cuota de ventas de la empresa. En ambas figuras, controlamos por un conjunto de variables explicativas que incluyen Δlog de otros tipos de capital, Δlog del empleo y Δ proporción de cualificados, así como un conjunto completo de variables ficticias de sector por región (10 sectores y 8 regiones). Todos los cambios son diferencias a cinco años entre 2005 y 2010, excepto Δlog de las exportaciones chinas, en el que las diferencias a cinco años se miden entre 2001 y 2006. Las medidas de la competencia internacional se miden a nivel de producto. Existen 189 códigos de producto diferentes para las 442 empresas.
Fuente: Encuesta de los autores sobre la automatización en la manufactura, datos de UN Comtrade y datos de registro de Statistics Denmark
Descripción del modelo y validación externa
El modelo empírico está relacionado con el modelo teórico propuesto por Bloom et al. (2014), que plantea una relación positiva entre la innovación y la competencia de las importaciones. En concreto, el modelo teórico explica por qué las empresas más expuestas a la competencia china tienen un mayor incentivo para innovar tras la liberalización del comercio. El mecanismo está impulsado por los «factores temporalmente atrapados», por ejemplo, los trabajadores cualificados que son caros de formar para la empresa y, por tanto, caros de despedir, porque su capital humano específico de la empresa se pierde para ella. La creciente competencia china reduce la demanda de los productos que fabrican los trabajadores cualificados. Debido a los elevados costes de formación, los trabajadores cualificados conservan sus empleos en la empresa, pero su coste de oportunidad se reduce. En consecuencia, el incentivo a innovar en la empresa aumenta tras la liberalización comercial, porque el coste de oportunidad de los trabajadores cualificados ha disminuido. Bloom et al. (2016) aportan apoyo empírico al modelo y analizan el efecto de la competencia de las importaciones chinas sobre la innovación en doce países europeos.
Por último, investigamos si las medidas de automatización están asociadas de forma significativa con medidas del rendimiento empresarial. El análisis sirve para determinar si nuestra encuesta contiene información importante sobre la automatización y no solo ruido aleatorio. Constatamos que un mayor uso de la automatización está asociado de forma significativa con un mayor crecimiento de la productividad y con aumentos de la rentabilidad. Las relaciones son robustas a una amplia gama de variables de control, incluidas las proporciones de cualificados, otros factores de producción y variables ficticias de sector interactuadas con variables ficticias de región. Estos resultados ofrecen cierta validación externa de la encuesta sobre automatización.
Observaciones finales
Como se ha comentado, la variación en la automatización entre empresas es elevada. De este resultado surge una cuestión de política de primer orden, que es la siguiente: ¿la ausencia de adopción de la tecnología es subóptima y, en consecuencia, motiva una intervención de política, o la ausencia de adopción es óptima, lo que implica que las empresas no automatizan porque se especializan en productos cuya producción no debería automatizarse?
La estrecha colaboración con expertos del sector y directores de producción, durante las visitas a las empresas realizadas en el desarrollo de la encuesta sobre automatización, sugirió que el bajo uso de la automatización se debe, en cierta medida, a una falta particular de las competencias y recursos necesarios para estudiar las necesidades de las empresas, las posibilidades de automatización y la planificación de la automatización en la planta de producción. Los directores de producción no desconocían que existían tecnologías de automatización, pero carecían de conocimientos o de conciencia sobre las tecnologías específicas en las que podrían invertir, sobre cómo implementarlas y sobre qué procesos productivos automatizar. En este sentido, las barreras de información podrían ser un importante fallo de mercado que potencialmente justifica la intervención de las políticas.
Constatamos que el aumento de la competencia internacional procedente de China es un impulsor del capital automatizado. Sin embargo, el aumento de la competencia internacional procedente de China no puede explicar los cambios en la puntuación de automatización. Una cuestión de investigación importante para el futuro son los impulsores de la puntuación de automatización, que responda a la pregunta de por qué algunas empresas tienen puntuaciones de automatización altas mientras que otras tienen puntuaciones bajas.
Referencias
Bartel, A, C Ichniowski y K Shaw (2007), «How Does Information Technology Affect Productivity? Plant-Level Comparisons of Product Innovation, Process Improvements, and Worker Skills», Quarterly Journal of Economics, 122, 1721-58.
Bartelsman, E, G V Leeuwen y H Nieuwenhuijsen (1998), «Adoption of Advanced Manufacturing Technology and Firm Performance in the Netherlands», Economics of Innovation and New Technology, 6 (4), 291–312.
Bloom, N, P Romer, S Terry y J Van Reenen (2014), «Trapped factors and China’s impact on global growth», NBER Working Paper 19951.
Bloom, N, M Draca y J Van Reenen (2016), «Trade Induced Technical Change: The Impact of Chinese Imports on Innovation, IT and Productivity», Review of Economic Studies, 83 (1), 87-117.
Bruegel (2017), «Remaking Europe: the new manufacturing as an engine for growth», en R Veugelers (ed.), Blueprint Series 26.
Council of Economic Advisers (2016), Economic Report of the President.
Doms, M, T Dunne y K R Troske (1997), «Workers, Wages, and Technology,» Quarterly Journal of Economics, 112 (1), 253–290.
Dunne, T (1994), «Plant Age and Technology use in U.S. Manufacturing Industries,» The RAND Journal of Economics, 25 (3), 488–499.
Graetz, G, y G Michaels (2018), «Robots at Work», Review of Economics and Statistics, 100 (5), 753-768.
Helper, S, T Krueger y H Wial (2012), «Why does Manufacturing Matter? Which Manufacturing Matters? A Policy Framework», Metropolitan Policy Program, Brookings Institution.
Kromann, L, y A Sørensen (2019), «Automation, Performance and International Competition: Firm-level Comparisons of Process Innovation», Economic Policy (Paper presented at the 69th Economic Policy Panel Meeting of Economic Policy in April 2019), de próxima publicación.
Kromann, L, N Malchow-Møller, J R Skaksen y A Sørensen (2019), «Automation and Productivity – A Cross-country, Cross-industry Comparison», Industrial and Corporate Change, de próxima publicación.
