Una aproximación Multiagente a los knowledge spillovers que se generan en un cluster Industrial

Resumen: Este trabajo presenta las razones para llevar a cabo un estudio de la geografía de la innovación. En la medida en que las economías basadas en el conocimiento son importantes en una industria, las organizaciones tienden a localizar sus actividades de I+D+i en clusters. La proximidad geográfica, cognitiva y social condicionan los procesos de aprendizaje y de creación de conocimiento, acentuando la dimensión geográfica de la innovación. Los fenómenos de aglomeración industrial constituyen un sistema socio-económico muy complejo difícilmente abordable desde los modelos económicos clásicos, que sin embargo pueden ser estudiados mediante el modelado basado en agentes y la simulación computacional.

Palabras clave: Knowledge Spillovers, Innovación, Clusters Industriales, Agent-Based Simulation, Redes Sociales

Osorio Ramírez, E.A. y otros: “Una aproximación Multiagente a los knowledge spillovers que se generan en un cluster Industrial" en Contribuciones a la Economía, mayo 2006. Texto completo en http://www.eumed.net/ce/

La teoría económica en general ha prestado poca atención a la dimensión espacial de la economía (Krugman et al, 2001), y más concretamente a los fenómenos de aglomeración industrial. Los clusters industriales constituyen sin duda alguna un sistema socio-económico muy complejo. Los agentes económicos no se comportan de forma racional, existe una gran dependencia de la evolución histórica, la estructura social juega un papel muy importante en las relaciones de competitividad y cooperación, además de haber una diversidad de factores económicos, políticos, sociales y culturales que condicionan su desarrollo (Becattini, 1990).

Alfred Marshall (1920) fue uno de los que primero se interesó en los beneficios que las empresas disfrutaban por estar cerca unas de otras, aludiendo entre otros factores a las externalidades de conocimiento presentes en los distritos industriales. Sin embargo y a pesar del creciente interés que en los últimos años ha despertado los fenómenos de difusión de conocimiento (knowledge spillovers), éstos siguen siendo una caja negra que encierra entre otros secretos algunos de los porqués de las empresas para localizarse juntas.

Existe un consenso generalizado entorno a la importancia que tienen los procesos de innovación como origen de las ventajas competitivas de las empresas, así como de las diferencias en los desarrollos económicos de muchas regiones. Parece razonable pensar que detrás de los mecanismos de creación y desarrollo de un cluster, los fenómenos de innovación desempeñan un papel clave como generadores de la diversidad y de las ventajas competitivas que las empresas localizadas en el cluster disfrutan. Las externalidades de conocimiento son un factor determinante en los procesos de innovación y por consiguiente una posible fuerza de aglomeración en industrias de marcado carácter tecnológico.

Son muchos los factores que pueden intervenir en los clusters industriales. Encontramos en la literatura científica muchos trabajos que centran sus esfuerzos en discriminar y clasificar los macro-efectos observados en los fenómenos de aglomeración para inferir algún tipo de modelo explicativo o relacional (Audretsch y Feldman, 1996). Sin embargo a nuestro juicio, puede resultar igualmente interesante tratar de estudiar estos fenómenos a partir del comportamiento de los diferentes agentes económicos que los integran.

Una metodología bottom-up descubre que los principales actores son personas que actúan individualmente o agrupadas en organizaciones, con características racionales y sociales muy concretas. Es por esto que en nuestra opinión el modelado basado en agentes puede dotarnos de una herramienta de trabajo muy interesante con la que tratar de comprender mejor los fenómenos de aglomeración industrial.

Este trabajo se estructura de la siguiente forma: en el primer apartado trata de la Teoría de clusters Industriales, el segundo apartado borda la dimensión geográfica de la innovación visto desde las distintas aproximaciones realizadas por la nueva Geografía Económica, la Economía Regional y la Economía Evolucionista; en el tercer apartado se defiende el modelado basado en agentes como metodología y herramienta de estudio de los fenómenos de aglomeración e innovación; y finalmente en el último apartado se resumen las principales conclusiones de este trabajo.

Desde que en 1990 Porter publicara su libro La ventaja competitiva de las naciones el análisis de clusters se ha expandido vertiginosamente. En ello influyó, por un lado, la aparición o desarrollo, desde mediados de los años 80, de una serie de corrientes económicas, a saber:

- Dentro de la economía de la innovación, del enfoque de los sistemas nacionales, regionales y sectoriales de innovación,

- De la geografía económica e industrial (especialmente de la corriente neomarshalliana de los distritos industriales),

- Dentro de la economía tradicional, de las nuevas teorías del crecimiento económico y del comercio internacional,

- Y dentro de la economía organizacional, de los llamados costes de transacción, de la teoría de la firma y de la literatura basada en los recursos. (Véase Dahl 2001 y la figura 23 ).

Pero su creciente aceptación no se limita al círculo académico, sino que se extiende a numerosos gobiernos y organismos internacionales (OCDE, Banco Mundial, UNIDO, UNCTAD, OIT...). En la realidad económica era perceptible un aumento en la especialización de las empresas y, simultáneamente, el incremento de su funcionamiento en redes (Schibany et al. 2000) y clusters (Porter 1998), especialmente en los países desarrollados, en los sectores más avanzados tecnológicamente y en relaciones de carácter vertical (Schmitz y Nadvi 1999). En parte como respuesta a ese cambio en su entorno, y en parte también por la creciente consciencia de los límites e insuficiencias de las políticas industriales y tecnológicas tradicionales, los gobiernos y los organismos internacionales comenzaron a impulsar no sólo políticas basadas en esta nueva visión, sino estudios y grupos de trabajo que les permitan conocer mejor el nuevo entorno y cómo adaptarse mejor al mismo. (Roelandt y Den Hertog 1998 y OECD 1999). Inicialmente estos desarrollos nacieron y se aplicaron en los países avanzados, pero posteriormente han arraigado también en los países en vías de desarrollo[4].

Quizá debido a lo reciente de su aparición y a su rápida expansión a múltiples campos, los análisis de clusters utilizan con frecuencia una terminología ambigua o contradictoria; recurren para explicar la existencia de clusters a factores diferentes; no toman suficientemente en cuenta lo diverso que pueden resultar los clusters según la fase del ciclo de vida que atraviesan, los sectores afectados o las características del espacio en que se localizan; emplean en los estudios empíricos técnicas y métodos diferentes; y todavía no ofrecen un marco preciso y ordenado que oriente la política industrial. Este trabajo tiene, precisamente, por objetivo, hacer una revisión de las recientes aportaciones de la literatura sobre clusters industriales, para así avanzar en la superación de las debilidades del análisis cluster antes mencionadas.

Definición y dimensiones del análisis cluster

El significado que el término cluster posee en inglés es bastante amplio. Así, por ejemplo, el Collins Cobuild English Dictionary (1995) lo define como “pequeño grupo de personas o cosas que se encuentran situadas en el mismo lugar”. En parte por esa generalidad, el término cluster aparece profusamente utilizado en múltiples campos, sin una delimitación muy precisa[5]. Incluso cabría señalar que el rasgo de “pequeño grupo” que en la definición aparece referido al término cluster, no está presente necesariamente en el uso que del mismo se hace en la literatura económica.

Quizá por esa falta de precisión originaria y porque el uso de este término por la literatura económica se encuentra todavía en su fase de infancia[6], el significado que se atribuye a la palabra cluster de unos trabajos a otros es con frecuencia no sólo diferente, sino incluso contradictorio. Es más, no sólo tenemos que bajo este vocablo se ocultan a menudo realidades diferentes, sino que la realidad a que se refiere el término cluster se denomina en ocasiones con otros términos distintos: como indican Almquist et al. (1998: 14), “redes industriales, sistemas industriales, sistemas tecnológicos y áreas de recursos son otros términos que tienen un significado similar al del cluster”.[7]

Como muestra de que con el término cluster se hace referencia, con frecuencia, a realidades diferentes, en ocasiones contrapuestas, expongamos el significado que a dicho término asignan Marceau (1994) y la OECD (1999). Para Marceau, el vocablo cluster haría referencia a la “agrupación de firmas en la misma industria” (pág. 7), y se distinguiría así del término cadena de producción, vocablo este último que haría referencia a “cadenas de compañías interrelacionadas que atraviesan los límites tradicionales de las actividades primarias, secundarias y terciarias y ligan las compañías de cada una de estas áreas por su contribución al producto final” (pág. 7). En cambio, para la OECD (1999) los cluster son “redes de producción de empresas fuertemente interdependientes (incluyendo proveedores especializados), ligadas unas a otras en una cadena de producción que añade valor” (pág. 85); así pues, “el concepto cluster va más allá de las redes horizontales simples, en las cuales, las empresas que operan en el mismo mercado de productos finales y pertenecen al mismo grupo industrial cooperan en ciertas áreas” (pág. 85); e igualmente en otro lugar: “el análisis de clusters va más allá del análisis sectorial tradicional, ya que toma en consideración los lazos con firmas que se encuentran fuera de los límites sectoriales tradicionales” (pág. 56).

El núcleo común de todos los análisis cluster es la importancia atribuida a las interrelaciones de los actores que constituyen el cluster y el interés en analizar los mismos (Almquist 1998: 14 y 29). Las diferencias que se encuentran entre los distintos análisis económicos que emplean el término cluster están relacionadas, con frecuencia, con el hecho de que el análisis cluster aplicado se centra en una de las posibles dimensiones que éste podría abarcar. Los tipos de dimensiones del análisis cluster que permitirían clasificar los estudios cluster y precisar el concepto de cluster empleado son los siguientes: i) tipo de relación (interdependencia o similitud) entre empresas o sectores; ii) tipo de flujos (de productos o de conocimientos); iii) nivel de análisis (micro, meso o macro); iv) límites espaciales del cluster (nacional, regional o local); v) organizaciones e instituciones tomados en consideración. Analicemos cada una de estas dimensiones por separado.

Interdependencia o similitud (vertical, horizontal y lateral)

En el enfoque cluster basado en la interdependencia se parte de la idea de que los actores son y tienen requerimientos diferentes y de que las competencias o productos de unos son necesarios para la producción o innovación de los otros. Los estudios desarrollados inicialmente en Francia, de las llamadas “filières” o líneas, en que se analizaban las relaciones proveedor-usuario (sea tal provisión de bienes, de servicios, de conocimiento o de otro tipo), constituirían un clásico ejemplo de este tipo de enfoque.

En el enfoque cluster basado en la similitud, se agrupan las actividades económicas que presentan condiciones o requerimientos equivalentes: en investigación, habilidades de mano de obra, proveedores especializados, etc. Hay estudios, por ejemplo, que, explotando las tablas input-output, han tratado de encontrar las industrias que tienen unos patrones de compras y ventas similares. (Verbeek 1999).

Esta distinción entre los enfoques basados en la interdependencia y la similitud guarda mucha relación con la clásica dicotomía vertical/horizontal de la organización industrial y de la geografía económica. Los cluster horizontales estarían compuestos por empresas con capacidades similares que desarrollan actividades semejantes; y los cluster verticales, por empresas con capacidades distintas pero complementarias, que desarrollan actividades complementarias. Los cluster horizontales, entendidos en un sentido reduccionista, vendrían a recoger, aunque con un nombre distinto, lo ya contenido en el concepto sector de actividad, y en ese sentido no aportarían gran cosa al análisis tradicional (salvo para aquella parte de la literatura que asigna al concepto cluster también la idea de concentración geográfica); y, por otra parte, a diferencia de los clusters verticales, en los que primarían las relaciones de colaboración y cooperación, en los clusters horizontales en sentido estricto primaría la rivalidad y la competencia (salvo en casos de colusión, consorcios…).

Cabe concebir, sin embargo, tal como antes hemos señalado, agrupaciones de empresas pertenecientes a sectores diferentes que presentan características similares, o agrupaciones de sectores que aun poseyendo un diferente código CNAE, presentan patrones de compras y ventas similares, o un patrón tecnológico equivalente y en los que la relación de colaboración y cooperación pudieran alcanzar niveles significativos.

Cabría considerar, en tal sentido, junto a la dimensión horizontal y vertical, una dimensión lateral, al igual que en la dimensión horizontal también en la similitud, que abarcaría a aquellos sectores relacionados con capacidades o tecnologías compartidas y con posibilidad de sinergias.

Advirtamos, no obstante, que para la OCDE el concepto de cluster no resulta aplicable cuando las empresas pertenecen al mismo sector, aunque existan actividades de cooperación para ciertas actividades. Más exactamente, según la OECD (1999: 85): El concepto cluster va más allá de las ‘simples’ redes horizontales en las que las empresas, operando en el mismo mercado de productos finales y perteneciendo al mismo grupo industrial, cooperan en ciertas áreas (p. ej. I+D conjunta, programas de demostración, políticas de marketing colectivo o compras conjuntas). Los cluster son la mayoría de los casos redes trans-sectoriales (verticales y laterales) que comprenden

empresas complementarias especializadas en un específico lazo o base de conocimiento en la cadena de valor”.

Flujos de productos o de conocimientos/innovación

La relación entre las entidades que componen el cluster puede estar basada en un vínculo comercial (trade linkage), es decir en un intercambio de productos, o en un vínculo de tecnología/conocimiento/innovación (knowledge or innovation linkage). (OECD 1999: 86-87). O como señala Hoen (1999:1): “La relación entre entidades en un cluster puede estar referida a esfuerzos innovadores o a vínculos productivos. Los clusters basados en esfuerzos innovadores hacen referencia a empresas o sectores que cooperan en el proceso de difusión de innovaciones tales como nuevas tecnologías o productos; los cluster basados en vínculos de producción hacen referencia a empresas o sectores que conforman una cadena de producción o valor añadido.

Tal como indica Hoen, la mayoría de los estudios teóricos de los cluster versan sobre difusión de innovaciones, dado que se pretende conocer los factores que inciden en el desarrollo de nuevas tecnologías y del conocimiento y, así, poder generar un mayor crecimiento económico[8]. Sin embargo, la mayoría de los estudios empíricos están basados en análisis de vínculos en la cadena de valor, debido entre otras cosas a la mayor disponibilidad de datos (básicamente, provenientes de las tablas input-output) que hay para la realización de tal tipo de estudios. Esa tensión entre el foco de atención de los análisis teóricos y metas de política, por un lado, y el de los análisis empíricos, por otro lado, no resulta tan grave, según Hoen, puesto que las empresas que cooperan en un cluster estarán situadas normalmente en diferentes sectores y, además, las empresas involucradas en esfuerzos innovadores combinados estarán probablemente ligadas también en una cadena de producción. Como consecuencia de ello, los patrones de difusión de las innovaciones se asemejan a los patrones de los vínculos de la tabla input-output y los resultados empíricos de los estudios basados en vínculos productivos pueden ser usados para extraer conclusiones acerca de la cooperación de las empresas en esfuerzos innovadores[9].

Nivel de análisis: micro, meso o macro [10]

El nivel micro del análisis cluster hace referencia a vínculos entre empresas. Generalmente este tipo de estudios analiza la competitividad de una red de proveedores en torno a una empresa núcleo. Esta clase de análisis se usa para análisis estratégicos de la empresa y para identificar eslabones perdidos o socios estratégicos cuando los proyectos de innovación abarcan toda la cadena de producción. Así pues, este tipo de análisis está directamente pensado para la acción y desarrollo de negocios estratégicos.

El análisis cluster proveería en este caso de una base para iniciar e impulsar proyectos tendentes a incrementar la cooperación entre las compañías principales, sus (principales) proveedores, los institutos de conocimientos (semi-)públicos, así como con otras instituciones puente (p.ej. ingenierías, centros de innovación).

Los análisis cluster de nivel meso se fijan en las vinculaciones intra e intersectoriales. Normalmente consisten en llevar a cabo una especie de análisis DAFO (debilidades, amenazas, fortalezas y oportunidades) o un análisis de benchmarking (o de mejoras prácticas) en ramas interrelacionadas en una cadena de valor. Señalemos, por otra parte, que este es el nivel de análisis de clusters más habitual, en buena medida porque la existencia de datos estadísticos de nivel sectorial hacen más fácil la realización de estudios cuantitativos, que adicionalmente resultan más comparables internacionalmente; y por otra parte, porque la política industrial busca más la creación de condiciones generales favorables, que favorecer empresas determinadas (Hoen 1999).

Finalmente, algunos análisis cluster se centran en las vinculaciones dentro y entre grupos industriales (mega-clusters), de modo que se estudia el patrón de especialización del conjunto de la economía de un país o una región. De tales análisis se obtendrían inputs, por ejemplo, para discutir, dentro de las políticas industriales y tecnológicas, cómo mejorar los (des)acoplamientos entre los organismos de investigación públicos, los centros de educación superior y la industria.

Marco espacial del análisis

Todos los estudios cluster comprenden, explícita o implícitamente, una dimensión geográfica. La actividad productiva tiene lugar siempre en un espacio y, en tal sentido, todo cluster industrial está geográficamente determinado. Pero no en todos los estudios de clusters se toma en consideración tal componente espacial a la hora de definir el cluster, o el ámbito espacial a que se hace referencia cuando se define el cluster es muy amplio.

Según Hendry et al. (1999), los lazos existentes en los cluster pueden tener una base local, nacional o internacional, y en conformidad con ello podríamos distinguir estos tres niveles geográficos de cluster. Sin embargo, la mayor parte de los analistas consideran que, entre otras cosas, por los requerimientos que comporta la transmisión del conocimiento tácito y el funcionamiento en red, se precisa una cierta proximidad de los componentes de la red. En tal sentido, cuando, por ejemplo, Porter (1998) menciona los niveles geográficos en que se presentan los cluster (países, regiones, zonas metropolitanas y ciudades), en su enumeración no figura el nivel internacional. E incluso para analistas como Schmitz y Nadvi, Mccormick, Altenburg y Meyer-Stamer.el concepto de cluster de Porter (1990) sería demasiado amplio, por poder extenderse a todo un país y no subrayar suficientemente el carácter de concentración geográfica que el cluster implica[11].

Señalemos, por otra parte, que la delimitación de estos niveles geográficos no tiene por qué ser administrativa o política, sino que puede ser funcional (esto es, la delimitación del espacio se efectuaría tomando en consideración las elecciones y decisiones tomadas por las personas y las empresas; por ejemplo, áreas regulares de compras). A este respecto Porter (1998: 234) señala: “Aunque los límites de los cúmulos suelen coincidir con las fronteras políticas, los cúmulos también pueden extenderse más allá de las fronteras regionales o incluso nacionales, en especial en el caso de pequeñas regiones y naciones y en el caso de ciudades fronterizas.”

La mayoría de los análisis cluster van más allá de la básica noción de empresas o industrias espacialmente concentradas y subrayan la necesidad de que para que se pueda aplicar realmente el término cluster debe existir entre las empresas concentradas espacialmente cierta interacción o relación. En tal sentido, mientras que el término aglomeración destacaría principalmente la concentración geográfica de actividades, el término cluster se subrayaría sobre todo los vínculos y la cooperación entre los actores.

En efecto, por aglomeración se entiende una concentración geográfica de compañías o actividades. Una aglomeración suele generar efectos externos, pero sus actores no necesitan estar directamente relacionados[12]. Suele ser habitual, en tal sentido, diferenciar entre aglomeraciones horizontales (conjunto de empresas del mismo estadio de la cadena de producción localizadas en un determinado territorio), aglomeraciones verticales (conjunto de empresas de diferentes estadios de la cadena de producción localizadas en un determinado territorio) y aglomeraciones urbanas (conjunto de empresas existente en una área densamente poblada entre las que no existe relación directa). En este último caso, las “externalidades de urbanización” o efectos externos urbanos generados (p.ej. ligados a la existencia en esa área urbana de redes de transportes y comunicaciones, de instituciones financieras, de servicios públicos) pueden ser disfrutados por todas las empresas ubicadas en dicha área, independientemente del sector de actividad al que pertenezcan. Las “externalidades locacionales” serían, en cambio, los efectos que se generan para una empresa o sector como consecuencia de su proximidad a una concentración territorial de empresas o sectores relacionados con su actividad. (Almquist et al. 1998 y Baptista 1998)

Redes de empresas o de empresas y otras instituciones

El grupo de la OCDE centrado en el análisis cluster definió el cluster económico como la red de producción de empresas fuertemente interdependientes (que incluye proveedores especializados) vinculados entre sí en una cadena de producción que añade valor. Y añadió que en algunos casos, los cluster también comprenden alianzas estratégicas con universidades, institutos de investigación, servicios empresariales intensivos en conocimiento, instituciones puentes (comisionistas, consultores) y clientes. (OECD 1999: 85).

Esa misma diferencia en el tipo de actores y relaciones que se incluyen en el análisis de clusters se encuentra asimismo a lo largo de la literatura de los clusters: en algunos autores el concepto de cluster se restringe solamente a las empresas y relaciones entre ellas establecidas (es decir, a lo que siguiendo a Maskell podríamos denominar “estructura económica del cluster”); y en otros, además de a las empresas y a sus relaciones, el concepto de cluster incluye también a los otros tipos de organizaciones e instituciones que afectan a la actividad o capacidad innovadora de aquellas (es decir, a lo que Maskell denomina “realidad institucional del cluster”). Esa diversidad de actores no responde sólo a la visión más reduccionista o más amplia que el analista posee del análisis cluster y a las limitaciones que para un tipo u otro de análisis se derivan de las fuentes y datos disponibles, sino que también puede tener algo que ver con la propia realidad de los clusters: hay clusters en que las relaciones con la denominada infraestructura de ciencia y tecnología son mucho menores o el nivel de intervención de la Administración en sus empresas es muy inferior y, por ende, cuyo estudio no se ve tan fuertemente empobrecido y coartado por centrarse exclusivamente en las relaciones interempresariales[13].

De cualquier modo, en la selección de los actores que forman parte del cluster hay siempre una cierta subjetividad y, especialmente cuando se incluyen dentro del cluster las organizaciones e instituciones no productivas, resulta muy difícil establecer un criterio claro que permita discernir cuáles de ellas han de considerarse en el análisis del cluster y cuáles no. Como Porter (1998: 208) indica: “Las fronteras de un cúmulo deben abarcar a todas las empresas, sectores y entidades que tengan entre sí relaciones sólidas, ya sean verticales, horizontales o institucionales; aquellas cuyas relaciones sean débiles o inexistentes pueden quedar al margen sin problema alguno”; pero obviamente, no hay un criterio fijo o indiscutible para determinar cuándo debe considerarse que la relación es sólida o débil[14].

Respecto a las relaciones que se establecen entre las empresas, cabría distinguir, siguiendo a Schmitz (1995), entre las acciones conjuntas (joint action) perseguidas conscientemente (que, como veremos más adelante, dan lugar a eficiencia colectiva activa) y los restantes tipos de relación de naturaleza más indirecta o menos finalista[15].

Dentro de esas acciones conjuntas Schmitz distingue, a su vez, entre las bilaterales (cuando dos firmas trabajan juntas para, por ejemplo, compartir una costosa instalación) y las multilaterales (por ejemplo, asociaciones para un objetivo común); y entre las de cooperación vertical y horizontal. Pero como Mccormick (1999: 1534) indica, esas categorías no agotan las posibilidades de analizar la acción conjunta, pues otros estudios se han centrado en la propiedad o tamaño relativo de los que cooperan, en la naturaleza de la relación, en el contenido de la cooperación[16].

Factores que explican la existencia de clusters

Como Maskell (2001) señala, entre las primeras tareas que debe abordar la teoría económica del cluster se encuentra la de ofrecer una explicación para la existencia del cluster. En particular, debería explicar qué ventajas se derivan de la concentración espacial de empresas interrelacionadas y por qué tales ventajas no son mayores cuando la actividad que llevan a cabo tales empresas se aborda por una sola empresa de gran tamaño.

Con respecto a la primera cuestión, la principal explicación ofrecida por la literatura ha sido tradicionalmente la de las economías de aglomeración. Las aportaciones pioneras de Marshall (1963), recientemente reformuladas por Krugman (1992), fueron completadas por los desarrollos habidos en las diferentes escuelas o corrientes que Krugman (1995) incluye bajo la denominación genérica de geografía económica. Este tipo de ventajas externas, que Schmitz y Nadvi (1999) denominan economías externas incidentales, no planeadas o pasivas, dado que se generan para las empresas ubicadas en el cluster de modo espontáneo, como subproducto de la actividad económica que tiene lugar en el mismo y no como fruto de actividades conscientes y con un objetivo determinado de cooperación entre los componentes del cluster, nosotros las ordenaremos, siguiendo a Swann (1998), según afecten, positiva y negativamente, al desarrollo de los clusters, y según jueguen por el lado de la oferta o de la demanda[17].

Entre las economías positivas de localización que juegan por el lado de oferta cabría destacar las siguientes:

- La concentración espacial de determinadas actividades da lugar a un desarrollo de mano de obra, proveedores, infraestructuras e instituciones especializadas, que resultan más accesibles o con un menor coste para las empresas que se ubican en dicho espacio (Marshall 1960, Krugman 1992). A este tipo de economías externas suele denominárseles también economías pecuniarias o estáticas (Larrea 2000).

- La concentración espacial de actividades favorece la innovación y el aprendizaje: en el caso de empresas situadas en la misma actividad, porque la observación y comparación de las diferencias trayectorias y resultados de cada una favorece un proceso de selección e imitación de las mejores prácticas; y en el caso de las empresas situadas en distintas fases de la cadena de valor, porque además de que por la mayor proximidad de proveedores y usuarios se favorece el proceso de innovación y aprendizaje de las empresas (Lundvall 1992), la especialización y concentración de la empresa en sus competencias esenciales aumenta su capacidad innovadora (Maskell 2001).

La principal desventaja que se genera por el lado de la oferta es que la congestión y aumento de la competencia que se genera en los mercados de inputs da lugar a un aumento del precio del suelo y de la mano de obra.

En cuanto a las economías de localización que juegan por el lado de la demanda,

Swann (1998) hace referencia a la existencia de una demanda local fuerte, a que la firma que se ubica en el cluster puede apoderarse de parte de la cuota de mercado de sus rivales, a que las empresas situadas en el cluster pueden ser encontradas más fácilmente por los clientes (reducción de costes de búsqueda) y a que se generan externalidades informativas sobre las características y tendencias del mercado. La principal desventaja, en lo que respecta a la demanda, es que el aumento de la congestión y competencia en los mercados de outputs reduce los precios y las ventas y beneficios por empresa. No obstante, a la postre, según Porter (1998) ese aumento de la competencia resulta beneficioso, por el acicate que supone para la mejora y la innovación.

Como todos los autores señalan, la importancia que poseen unos u otros factores varía mucho en función del tipo de actividad predominante en el cluster, de la fase del ciclo de vida que este atraviesa, del país o región en que aquél se ubique, etc. De cualquier manera, y a pesar de que no existen trabajos empíricos que cuantifiquen la importancia de cada uno de estos factores para el conjunto de la economía, algunos autores se han atrevido a avanzar opiniones al respecto. Así, por ejemplo, Krugman (1992) considera que el principal factor que impulsa los procesos de concentración espacial lo constituye el desarrollo de mano de obra, proveedores, infraestructuras e instituciones especializadas en tales espacios; para Krugman, los spillovers tecnológicos constituyen un factor secundario. Para Porter (1998), en cambio, “las ventajas relativas a la innovación y al crecimiento de la productividad que traen consigo los cúmulos puede que sean más importantes aún que las obtenidas en el terreno de la productividad ‘estática’” (p. 226). Por otra parte Porter subraya que “la reducción de costes derivada de la proximidad a los factores de producción y a los mercados... se ha visto socavada por la mundialización de los mercados, de las tecnologías y de las fuentes de suministro, por el aumento de la movilidad y por la reducción de los costes de comunicación y de transporte.” (p. 219)

Pero además de las economías externas pasivas, habría que hacer mención de las ventajas derivadas de la acción conjunta (joint action) que el cluster o concentración sectorial y geográfica de empresa favorece. Schmitz (1995) denomina eficiencia colectiva (collective efficiency) a la ventaja competitiva derivada de las economías externas (anteriormente mencionadas) y de la acción conjunta. Las economías externas espontáneas darían lugar a eficiencia colectiva pasiva, y las actuaciones conjuntas de las empresas a eficiencia colectiva activa. En relación con tales actuaciones conjuntas, OECD (1999) y Porter (1998) señalan que la existencia del cluster facilita la realización de acuerdos de cooperación, que permiten explotar complementariedades y economías de escala y alcance, así como aumentar la flexiblidad y velocidad de reacción de las empresas ante cambios del entorno.

Como justificación de esa mayor facilidad para alcanzar acuerdos, la literatura de los clusters suele recurrir a la teoría de los costes de transacción. De hecho, tal como señala Maskell (2001), buena parte de la literatura reciente que ha tratado de los cluster, ha ido moviéndose del esquema basado en las economías de aglomeración hacia un análisis de los cluster basado en los costes de transacción. El cluster se vería como una alternativa al mercado, menos costosa en términos de identificación, acceso e intercambio de bienes, servicios o conocimiento entre empresas. Ello es debido a que la pertenencia a un mismo ámbito espacial, en el que existe una cierta homogeneidad idiomática, cultural e institucional, y en el que los intercambios se convierten en habituales y repetitivos, genera un clima general de confianza y entendimiento que ayuda a reducir los comportamientos indebidos, impulsa a que voluntariamente se ofrezca información fiable, conduce a que los acuerdos se cumplan, sitúa a los negociadores en la misma onda y facilita que se comparta el conocimiento tácito.

Pero cabría aducir que la reducción de los costes de transacción sería todavía superior a la de un cluster de elevada confianza en el caso de existencia de una única empresa, que desempeñara precisamente las mismas actividades, en la misma localización, y con los mismos proveedores, clientes y trabajadores. Esa ventaja de la internalización de actividades (es decir, de la “jerarquía”, en términos de la teoría de los costes de transacción) sobre el mercado era, por ejemplo, una de las principales razones que había llevado a que las empresas decidieran llevar a cabo la parte fundamental de sus actividades de I+D dentro de la propia empresa (en contra de lo inicialmente supuesto por autores como Stiglitz) (Teece 1988).

¿Cuál sería entonces –se pregunta Maskell (2001: 8)- la ventaja que presentarían

N empresas de tamaño S cada una, ubicadas en el mismo lugar y que emprenden actividades relacionadas, frente a una empresa de tamaño S*N que desarrollara la misma actividad? Según el autor citado, la respuesta descansa en las específicas formas de creación de conocimiento disponibles para la empresa individual cuando persigue objetivos por ella definidos, pero no disponibles para la división de una gran entidad en la que las instrucciones son recibidas y las acciones se encuentran restringidas por procedimientos y limitaciones impuestos desde arriba[18]. Cada empresa posee una idiosincrasia y una trayectoria tecnológica propia (Dosi 1988), incluso con respecto a las empresas pertenecientes al mismo sector, que hace que en el caso de que –como pasa en un cluster- exista una multiplicidad de empresas desarrollando la misma actividad, el proceso de innovación y aprendizaje no sea uniforme.

Las diferencias que tienen lugar en las soluciones adoptadas por cada una de las empresas y los resultados a que dan lugar pueden ser observados y comparados por las empresas de la misma actividad y ubicadas en el mismo territorio, de modo que las más exitosas pueden ser seleccionadas e imitadas por las restantes, incluso en el caso de que entre las empresas no existan acuerdos de cooperación o interacción. Y como señala Maskell, a una única empresa multidivisional le resultaría sumamente difícil, incluso aunque se esforzara, replicar internamente el proceso de experimentación paralelo que tiene lugar entre empresas independientes que hacen similares cosas en el cluster, dado que la existencia dentro de una empresa de visiones que compiten, a menos que sea cuidadosamente gestionada y de limitado alcance, ocasiona serios problemas.

En general cabría afirmar, con Aage (2001), que la ventaja de una forma u otra de organización dependerá de la naturaleza y complementariedad de las actividades que deban ser coordinadas. Actividades similares a las que desarrolla la empresa y que pertenecen a su núcleo esencial de capacidades, tenderán a ser llevadas a cabo y coordinadas dentro de la empresa. Actividades que no son similares ni complementarias a las de la empresa, tenderán a ser coordinadas por el mercado.

Y actividades que no son similares, pero sí complementarias a las de la empresa, tenderán a ser desarrolladas y coordinadas con algún tipo de organización intermedia, tal como puede ser la del cluster. En este sentido, la creciente especialización que está teniendo lugar en la economía y en las empresas está conduciendo a un creciente protagonismo de este tipo de organizaciones intermedias entre la empresa y el mercado.

En el informe de síntesis elaborado por el Grupo especializado de la OCDE sobre cluster industriales la importancia adquirida en estos tiempos por el funcionamiento en red y los cluster se atribuye al papel clave que para la competitividad posee hoy día la innovación y a que, para tener éxito en el proceso de innovación, las empresas son cada vez más dependientes de los conocimientos y saber hacer complementarios de otras compañías. La producción y la innovación es cada vez menos la actividad individual de una compañía, sino que requiere la acción combinada de varias, cada una de ellas especializada en específicas combinaciones de habilidades, tecnología y competencias. Ha habido, pues, un desplazamiento en las empresas hacia la desinternalización de actividades a lo largo de la cadena de valor y hacia la especialización en aquellas actividades que requieren recursos y capacidades en las que las empresas poseen ya o pueden fácilmente obtener ventaja competitiva.

En este contexto, según el grupo especializado de la OCDE, “los principales incentivos para la formación de cluster y alianzas han sido la reducción de los costes de transacción, el desarrollo de nuevas habilidades, la superación (o creación) de barreras de entrada en los mercados y la aceleración del proceso de aprendizaje” (Roelandt y Den Hertog1998: 5).

Uno de los aspectos que sin duda alguna está suscitando más interés en los grupos de investigación en los últimos años son los procesos de innovación. Algunos estudios empíricos (Baptista y Swann, 1998) ponen de manifiesto la mayor intensidad de la actividad innovadora en las aglomeraciones industriales, concluyendo que ésta sería una de las razones por las que las empresas tienden a concentrarse geográficamente en un área concreta.

Los procesos de innovación son por su propia naturaleza inciertos, suceden bajo condiciones de incertidumbre y competitividad empresarial. A pesar del desarrollo que en los últimos años está teniendo las nuevas tecnologías de información, con el correspondiente impacto en las redes de comunicación y relación de las organizaciones, siguen siendo impredecibles y difíciles de administrar (Pavitt, 2003). Las redes sociales, formales o informales, pueden reducir dicha incertidumbre, y puesto que generalmente precisan proximidad geográfica podrían también ser una de las razones de la aparición de clusters industriales.

La relación entre los procesos de innovación y los fenómenos de knowledge spillovers y su influencia en la dinámica de los clusters industriales, constituye un ámbito de estudio muy interesante y prometedor. La dependencia geográfica de los fenómenos de difusión de conocimiento acentúa la dimensión geográfica a la innovación. Audretsch y Feldman (1996) avalan esta afirmación al constatar como las actividades de innovación tienden a aglomerarse en la medida en que las economías basadas en el conocimiento son importantes en una industria. En la Tabla 1 se resumen algunas aproximaciones a los fenómenos de difusión de conocimiento desde diferentes teorías económicas que abordaremos en el siguiente apartado.

La llamada nueva Geografía Económica supone un intento por definir un marco económico riguroso desde el que poder comprender por qué las actividades económicas tienden a agruparse en un número pequeño de lugares. El concepto clave que permitiría comprender estos fenómenos económico-espaciales se define como economías de aglomeración, y agrupa a todos los beneficios que disfrutan las empresas y demás agentes económicos por el hecho de desarrollar sus actividades en proximidad geográfica. Estos beneficios de las economías de aglomeración se concretan principalmente en forma de externalidades, pecuniarias y tecnológicas, y de rendimientos crecientes.

Partiendo de la aproximación intuitiva que defiende la existencia de fuerzas centrífugas y centrípetas gobernando los fenómenos de aglomeración, proponen modelos económicoespaciales que tratan de explicar esta dinámica y analizar los posibles estados de equilibrio (Fujita y Thisse, 1996).

Los knowledge spillovers son recogidos como una forma de externalidad tecnológica. Su naturaleza no tangible, fundamentada en el intercambio de conocimiento, representa un hueso duro de roer para la nueva Geografía Económica en su intento por definir modelos económicos rigurosos. Puesto que el conocimiento es un objeto que no puede medirse, y que en su opinión, no se encuentra geográficamente tan delimitado como podría esperarse debido a las facilidades de comunicación que las nuevas tecnologías de información introducen, esta disciplina económica ha soslayado estos fenómenos de difusión en sus modelos.

La Economía Regional sí que ha prestado más atención a los knowledge spillovers. El hecho de que a veces se vean como una especie de caja negra que recoge todas las externalidades de conocimiento, cuyos mecanismos se desconocen, no significa que no sean un factor económico determinante en los fenómenos de innovación y de aglomeración industrial. La proximidad geográfica tiene un gran impacto en los costes de transmisión de conocimiento,

tanto más cuanto más complejo sea el mismo. Debido a esta naturaleza tácita y no codificable del conocimiento, éste se difunde más fácilmente a través de los contactos interpersonales y la movilidad de trabajadores entre empresas.

En un conocido estudio empírico sobre innovación en USA, Audretsch y Feldman (1996) defienden la hipótesis de que las actividades de innovación de las empresas tienden a aglomerarse en clusters industriales en la medida en que los fenómenos de difusión de conocimiento desempeñen un papel importante ¿Cómo identificar las industrias donde los knowledge spillovers son importantes si estos no pueden medirse? Aprovechan la hipótesis formulada por Kenneth Arrow de que estas externalidades de conocimiento son más importantes en aquellas empresas que realizan un mayor esfuerzo en I+D, esfuerzo que sí puede cuantificarse. De esta forma son capaces de demostrar estadísticamente la relación entre el esfuerzo en I+D y la concentración geográfica de las actividades de investigación de las empresas. El trabajo de Baptista y Swann (1998) ahonda en este argumento al poner de manifiesto la mayor intensidad de la actividad innovadora en las aglomeraciones industriales de UK.

Además de la propia actividad investigadora e innovadora de las empresas, que Audretsch y Feldman recogen en su estudio, la Economía Regional defiende la relevancia de otros factores íntimamente dependientes de la variable geográfica. La presencia de recursos de conocimiento geográficamente delimitados como universidades, centros tecnológicos, instituciones de transferencia tecnológica, además de otro tipo de infraestructuras que conforman las capacidades tecnológicas y competitivas de una región, también pueden determinar los fenómenos de aglomeración.

Han pasado bastantes años desde que Nelson y Winter publicaran su conocido libro sobre teoría evolucionista del cambio económico. Sin embargo es recientemente cuando distintos autores están proponiendo nuevas claves para el entendimiento de los fenómenos de geografía económica desde una visión evolucionista. Boschma y Lambooy (1999) defienden que conceptos como la selección, la dependencia histórica, la oportunidad o los rendimientos crecientes, permitirían dar respuesta a cuestiones como por qué las regiones difieren en sus capacidades para innovar, imitar o aplicar nuevas tecnologías, o por qué estas aptitudes no son estables en el tiempo permitiendo que áreas históricamente importantes decaigan mientras que otras nuevas emerjan con éxito.

Desde una perspectiva evolucionista encontramos en los fenómenos de aglomeración industrial los siguientes elementos (ver Figura 2):

Figura 2. Características evolutivas de los clusters industriales. [Tomada de Santos J.I. (2005)]

1. Una diversidad de agentes y comportamientos. No todos ellos hacen lo mismo (productos, servicios) sino que lo hacen de forma distinta (rutinas, procesos, tecnología), y estas diferencias tendrán significación en los procesos de selección. Además nos encontramos con la diversidad propia del espacio geográfico (servicios, infraestructuras, estructura institucional, redes sociales, etc.).

2. Unos procesos de selección generalmente soportados por el mercado, que favorece la expansión de aquellas actividades más rentables y eficientes. También estos procesos de selección pueden estar condicionados por la variable geográfica, siendo sensiblemente diferentes entre regiones.

3. Unos procesos de desarrollo que generan nueva diversidad de comportamientos. La innovación en todas sus dimensiones (productos, servicios, procesos) desempeña este papel generador de diversidad.

Intuitivamente podemos observar que la oportunidad y la selección juegan un papel importante en los fenómenos de innovación y aglomeración (Boschma y Lambooy, 1999). Las empresas disponen de una información imperfecta y además difieren en la forma en que hacen uso de la misma. Conscientes de estas limitaciones muchas de ellas deciden ubicarse en aquellas áreas geográficas donde es más factible disponer de la información clave para su actividad. Aunque las innovaciones no se presentan de forma determinista, parece claro que existe más oportunidad de que aparezcan en aquellas zonas que disfrutan de mayor conocimiento, y que dichas innovaciones prosperen si las condiciones de selección del entorno favorecen su éxito.

La dependencia histórica también es un elemento a tener en cuenta en la dinámica innovadora de los clusters industriales. Una aproximación evolucionista observa que la trayectoria pasada, que condiciona las estructuras y capacidades tecnológicas de las regiones, las redes sociales o el propio nivel de conocimiento, es determinante no solo en los procesos de selección sino también en los procesos de innovación. Por ejemplo, los problemas de adaptación de las viejas regiones industriales, expresión de su falta de capacidad para hacer cosas nuevas, son un claro reflejo de los procesos de dependencia histórica (Boschma y Lambooy, 1999).

La individualidad de los agentes económicos es una característica muy importante desde el punto de vista evolutivo. La diversidad del conocimiento de las empresas es principalmente de naturaleza tácita, lo que algunos autores denominan conocimiento procedimental. Este conocimiento, que reside en las mentes de sus trabajadores, en los procedimientos y know how de la empresa, en la estructura corporativa, en la cultura organizativa, etc., no puede ser imitado fácilmente. Los knowledge spillovers condicionan en gran medida no solo cómo se distribuye esta diversidad procedimental sino también los propios procesos de creación de nuevo conocimiento.

En resumen, desde una perspectiva evolucionista, el espacio geográfico deja de ser un elemento pasivo para pasar a jugar un papel activo en los fenómenos de innovación y aglomeración porque:

a) Constituye el elemento aglutinador de todos los agentes económicos que operan en un cluster (empresas, gobiernos, instituciones, trabajadores, consumidores, etc.), y por lo tanto el gran recogedor de la diversidad social, económica, política, tecnológica, cultural que como hemos visto tienen importancia significativa en la selección.

Además recoge el pasado histórico que explica en gran medida las trayectorias de desarrollo de las regiones.

b) Representa el entorno donde se materializan los procesos de selección y las economías de aglomeración, en forma de recursos y capacidades que permiten a las empresas situadas en el mismo disfrutar de mayores oportunidades y ventajas competitivas.

c) Acoge los cambios que generan nueva diversidad, a la vez que difunde las innovaciones y el conocimiento en forma de knowledge spillovers a través de las redes sociales.

De todo lo escrito hasta este momento se deduce claramente la complejidad del estudio de los fenómenos de innovación y aglomeración, toda vez que características de muy diferente naturaleza, sociales, económicas, políticas y culturales, pueden intervenir en su desarrollo.

Los fenómenos de difusión de conocimiento representan un claro ejemplo de cómo comportamientos individuales, como son los intercambios de conocimiento entre agentes más allá de los límites de las empresas, pueden influir notablemente en las capacidades de innovación del conjunto de un cluster.

La simulación basada en agentes utiliza herramientas computacionales para modelar y estudiar el comportamiento de sistemas complejos. Ahora bien, lo hace desde una concepción bottom-up del problema. Comienza con la identificación y posterior implementación mediante software de las entidades individuales o agentes que participan, así como de sus relaciones e interacciones, para finalmente estudiar los fenómenos que emergen mediante la simulación informática del sistema.

Esta idea de simular las interacciones de muchas individualidades y ver qué pasa, responde a una metodología científica generativa (Pajares, et al, 2004). La descripción del nivel micro de un sistema sería suficiente para generar, y por lo tanto explicar, la macro-estructura del sistema, que suele ser con frecuencia el objeto de interés en el estudio de los fenómenos reales.

Podemos encontrar en la literatura diferentes ejemplos de aplicación del modelado basado en agentes para tratar problemas de innovación y fenómenos de knowledge spillovers. Por ejemplo Pajares, et al (2003) modelan una industria como una sociedad artificial de agentes para estudiar los procesos de innovación y cambio tecnológico. Cowan y Jonard (2004) profundizan en las redes sociales y su influencia en la difusión del conocimiento.

En nuestra opinión el modelado basado en agentes constituye una metodología especialmente interesante para abordar el estudio de la dimensión geográfica de la innovación. Vamos a tratar de defender esta afirmación desde diferentes puntos de vista.

Desde una micro perspectiva, que mira con detalle los actores que intervienen, porque permite:

Aunque no debemos obviar alguna de las dificultades que el modelado basado en agentes presenta, y que podemos resumir en:

Aquellos que desean utilizar estas técnicas de simulación han de ser conscientes de la complejidad de las diferentes etapas de abstracción, implementación y simulación, así como de las repercusiones que posibles errores en ellas pueden tener en los resultados finales. A diferencia de otras metodologías el modelado basado en agentes requiere de técnicas de validación a través de la replicación de modelos, la repetición de experimentos y la comparación de resultados.

Los fenómenos económico-espaciales no pueden ser reducidos a modelos estáticos de equilibrio como formula la economía clásica, han de ser entendidos como procesos dinámicos alimentados por la diversidad de comportamientos de los agentes económicos, donde la innovación juega un papel fundamental como motor de cambio y creadora de nueva diversidad.

Desde una perspectiva evolucionista el espacio geográfico deja de ser un elemento pasivo, para pasar a jugar un papel activo en la geografía de la innovación. No sólo aglutina todos los agentes económicos, recogiendo la diversidad económica, social, política, tecnológica o cultural, también materializa los procesos de selección y acoge y difunde los cambios que generan nueva diversidad.

Como muy bien señalan Pajares, et al (2004) la Economía Evolucionista ofrece un marco teórico que permite comprender mejor la complejidad de fenómenos económicos donde la diversidad de agentes y comportamientos superan el aparato matemático de la economía clásica. La teoría evolucionista nos invita a tener en cuenta nuevas claves a la hora de explicar los fenómenos de aglomeración e innovación desde ese esquema tan intuitivo de diversidad, selección e innovación.

El modelado basado en agentes y la simulación computacional permite desarrollar una metodología bottom-up desde la que poder estudiar la complejidad de la dimensión geográfica de la innovación que condiciona muchos de los fenómenos de aglomeración industrial.

Audretsch, D.; Feldman, M. (1996). R&S spillovers and the geography of innovation and production. American Economic Review, Vol. 86, No. 3, pp 630-641.

Baptista, R.; Swann, P. (1998). Do firms in cluster innovate more? Research Policy, No. 27, pp. 525-540.

Becattini, G. (1990). The Marshallian industrial districts as a socio-economic notion. En: Industrial districts and inter-firm co-operation in Italy. Genova: International Institute for Labour Studies, pp. 37-51.

Boschma, R.A.; Lambooy, J.G. (1999). Evolutionary Economics and Economic Geography. Journal of Evolutionary Economics, No. 9, pp. 411-429.

Cowan, R.; Jonard, N. (2004). Network structure and the diffusion of knowledge. Journal of Economic Dynamic & Control, No. 28, pp. 1557-1575.

Fujita, M.; Thisse, J.F. (1996). Economics of Agglomeration. Journal of the Japanese and International Economies, Vol. 10, No 4, pp. 339-378.

Marshall, A. (1920). Principles of Economics. Book IV, Chapter X. London: Macmillan.

Pajares, J.; Hernández, C.; López, A. (2003). Industry as an Organisation of Agents: Innovation and R&D Management. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Vol. 6, No. 2.

Pajares, J.; Hernández, C.; López, A. (2004). Modelling learning and R&D in innovative environments: a cognitive multi-agent approach. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Vol. 7, No. 2.

Pavitt, K. (2003). The process of innovation. SPRU: Science and Technology Policy Research, working paper 89.

Santos J.I., del Olmo R.,Pajares J.(2005).,” Fenómenos de difusión de conocimiento y dimensión geográfica de la innovación, una aproximación multi-agente”

[1] Jefe de la División de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto Tecnológico de Puebla. Doctor en Ciencias en Planificación de Empresas y Desarrollo Regional.

[2] Profesor de Tiempo Completo de la División de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto tecnológico de Tehuacan. Doctor en Ciencias en Planificación de Empresas y Desarrollo Regional.

[3] Profesor de Tiempo Completo del Departamento de Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de Puebla, Miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I. Doctor en CienciasComputacionales

[4] Véase, para los países desarrollados OECD (1999) y para los países en vías de desarrollo el Vol. 27, No. 9 de World Development, dedicado específicamente a esta cuestión

[5] Según Verbeek (1999), la búsqueda del término cluster con el buscador Altavista en Internet ofrecía más

de 750.000 páginas web de referencia, y la del término cluster analysis más de 10.000, de las cuales sólo una pequeña parte poseía contenido económico.

[6] La edición de 1997 del The New Palgrave. A Dictionary of Economics no recoge, por ejemplo, este término.

[7] De tales términos, Almquist et al. (1998) solo precisan el significado de las áreas de recursos y de los sistemas tecnológicos, términos ambos que han sido objeto de uso en un número importante de estudios en los países nórdicos y que son menos conocidos en la literatura de los restantes países. Una área de recursos, concepto utilizado mayormente en los análisis y políticas industriales de Dinamarca, se compone de las compañías que se encuentran en diferentes fases de la cadena de producción de valor añadido, por ejemplo, industrias del sector primario, manufacturero y de servicios. El sistema tecnológico, por su parte, concepto divulgado básicamente por el economista sueco Carlsson, se define como la red de conocimiento que soporta el desarrollo, expansión y uso de la tecnología dentro de determinadas áreas, e incluye tanto los campos de conocimiento que son empleados para resolver los problemas tecnológicos como los actores que poseen tal conocimiento (organizaciones de negocios, organizaciones de I+D, organizaciones de educación y autoridades gubernamentales).

[8] Bell y Albu (1999), por ejemplo, propugnan que los análisis de clusters se centren en el estudio de los sistemas de conocimientos, en lugar de hacerlo, como ha sido más habitual, en los de sistemas de producción.

[9] Hoen hace referencia, en apoyo de sus afirmaciones, de los estudios de Porter (1998) y DeBresson (1996).

[10] Véase sobre esta discusión de los niveles de los análisis de clusters, Roelandt y Hertog (1998: 19)

[11] Los autores citados sostienen que el término cluster sólo es aplicable a concentraciones locales de determinadas actividades económicas, porque sólo en tales ámbitos emerge un intercambio habitual de información entre empresas. Parece razonable, en tal sentido, cuestionar la aplicación del término cluster a concentraciones sectoriales que se extienden a lo largo de todo un país de gran tamaño, como es EEUU; no parece, empero, que en países como los europeos, especialmente en los de menor tamaño, la observación de Altenburg y Meyer-Stamer (1999: 1694) de que un cluster no puede extenderse a todo el país, sea acertada. Más bien, cabría equiparar tales países al nivel estatal de EEUU a que tales autores hacen referencia y en el que sí que consideran que pudiera hablarse de clusters. De hecho, buena parte de la literatura europea está basada en el estudio de clusters nacionales. Añadamos, por otra parte, que Carlsson y Stankiewicz (1995: 49) sostienen que en ciertos casos los sistemas tecnológicos son internacionales, e incluso globales.

[12] Como bien señalan Altenberg y Meyer-Stamer (1999: 1694), dada la complejidad de los patrones de interacción y el énfasis de la literatura de los cluster en variables “soft” no mensurables (tales como confianza, inserción social, etc.) no resulta siempre fácil establecer una clara demarcación entre las puras aglomeraciones y los clusters. En el mundo real, hasta la más simple aglomeración genera externalidades tales como contribuir en la localidad a la formación de mano de obra especializada, a aumentar la demanda de determinados servicios complementarios, etc., dando lugar así a algún nivel o tipo de interacción. En el apartado posterior que trata sobre el modo de identificar los cluster, el elemento de subjetividad que todo proceso de delimitación propuesto comporta quedará claramente de manifiesto.

[13] Dependiendo del nivel profundidad organizacional e institucional, podrían establecerse categorías específicas de clusters. Así, por ejemplo, Altenburg y Meyer-Stamer (1999: 1694), tras definir lo que para ellos constituye un cluster (a saber: una aglomeración considerable de empresas en un área espacialmente delimitada, que posee un perfil de especialización distintivo y en la que existe una especialización y comercio interempresarial sustancial), indican que los distritos industriales podrían considerarse un tipo específico de cluster, a saber aquel en que existe una densa estructura basada en valores y normas culturales compartidas y una compleja red de instituciones que facilita la diseminación del conocimiento y la innovación. (Véase en el mismo sentido Maskell 2001: 4)

[14] Una problemática semejante se presenta en la corriente de los sistemas nacionales y regionales de innovación. Como se muestra en Navarro (2001), las fronteras de tales sistemas no pueden ser claramente establecidas mientras no se avance más en el conocimiento de los determinantes de la innovación y, a partir de ello, de las funciones que cumplen tales sistemas. Una organización o institución puede desempeñar un papel distinto de unos sistemas (y clusters, diríamos aquí) a otros, y lo que habría que determinar previamente son las funciones que el sistema (o el cluster) debe desempeñar, y luego ver quién y cómo se desempeñan en un sistema (o cluster) determinado.

[15] Mccormick (1999) utiliza indistintamente los términos “cooperación”, “colaboración” y “acción conjunta” para referirse al operar juntos para un mismo fin; y reserva el término “ligazón” (linkage) para referirse a los lazos entre firmas que pueden dar lugar o no, a acciones conjuntas.

[16] Gelsing (1992) y Schibany et al. (2000) aportan, igualmente, otros criterios distintivos de las redes de cooperación.

[17] Como indica Swann (1998), en la literatura de los clusters suele dedicársele mucha atención a los factores que juegan por el lado de la oferta y a las ventajas que presenta la clusterización, pero apenas se mencionan los factores que juegan por el lado de la demanda, así como las deseconomías que se derivan de la clusterización (factor este último fundamental para poder entender el ciclo de vida de los clusters).

[18] Además del razonamiento aportado por Maskell, cabría hacer mención asimismo de las ventajas (principalmente, la flexibilidad) e inconvenientes (en economías de escala, internacionalización, financiación, cualificación de trabajadores y gerentes, acceso a información) que presentan las empresas de menor tamaño con respecto a las grandes, de importancia muy diferente de unos sectores a otros, que inciden en el peso y evolución relativa que tienen los diferentes tramos de tamaño de empresa en la economía (véase Aranguren 1998).