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Scripta Nova
REVISTA ELECTRÓNICA DE GEOGRAFÍA Y CIENCIAS SOCIALES
Universidad de Barcelona.
ISSN: 1138-9788. Depósito Legal: B. 21.741-98
Vol. VIII, núm. 170 (22), 1 de agosto de 2004

LOS CAMBIOS EN LA ESTRUCTURA ECONÓMICA EN LAS COLINAS DEL SILICIO: 1990-1999

Wei Tu [1], Daniel Sui, y José Gavinha
Departamento de Geografía, Texas A&M University


Los cambios en la estructura económica en las colinas del silicio, 1990-1999 (Resumen)

Desde el final de los años 90, son frecuentes los debates sobre la aparición de una economía digital en Estados Unidos a un nivel nacional, pero poco se sabe aún sobre la forma cómo esa economía digital se manifiesta en los niveles regional o metropolitano.  Este papel presentamos un estudio empírico sobre la dinámica de la estructura económica en el área metropolitana de Austin (AM de Austin), Tejas, durante los años 90 usando una análisis de entradas y salidas (input-output, o IO).  De acuerdo con análisis de IO basados en tres o siete segmentos económicos, el estudio demuestra claramente que nuevos sectores económicos, tales como las tecnologías de información y de comunicación (TIC), crecieron rápidamente y fueron acompañados por una caída de sectores tradicionales como producción industrial y energía en la economía de Austin.  Entre los resultados empíricos del estudio destacamos:  1) la economía digital surgió en el AM de Austin en los años 90; 2) la creación de productos de la información se volvió menos dependiente en las aportaciones de los segmentos de producción y energía, pero estos están cada vez más dependientes de aportaciones del segmento de información; 3) la tendencia de las transformaciones recientes en la estructure económica del AM de Austin requiere que se prosigan los estudios sobre las consecuencias ambientales de la economía digital en la nueva edad de la información.

Palabras-clave: Cambio económico estructural, análisis input-output, economía digital, área metropolitana de Austin.


Abstract: Since the late 1990s, arguments have often been made about the emergence of a digital economy in the U.S. at the national level, and yet little is known on how the digital economy is manifested at the regional or metropolitan level.  This paper presents an empirical study on the dynamics of the economic structure in the Austin metropolitan statistical area (Austin MSA), Texas, during the 1990s using input-output (IO) analysis.  Based on the analysis on both three- and seven-segment IO models, the study shows clearly that the new economic sectors such as information and communication technology (ICT) grew quickly with the concomitant decline in the traditional sectors such as production and energy in the Austin’s economy.  This empirical study finds: 1) the digital economy emerged in the Austin MSA in the 1990s, 2) the generation of information products became less dependent on the inputs from the production and energy segments, and the production and energy segments became increasingly dependent on the input of the information segment, 3) the trend of economic structure transformation of the Austin economy calls for a further investigation of the environmental impacts of the digital economy in the information age.

Key words: Economic Structure Change, Input-output Analysis, Digital Economy, Austin MSA


Introducción

En Estados Unidos, la economía digital apoyada en la información y la tecnología de comunicación (TIC) surgió rápidamente en los años 90 (Tapscott 1996;  Standage 1998;  Cohen, Delong, y Zysman 2000).  Se espera que la economía digital sea el motor de la economía y conduzca el país en una nueva edad de la información en el siglo XXI (USDOC 2002).  Los primeros estudios del sector de la información en la economía de Estados Unidos se pueden remontar hasta el trabajo seminal de Machlup (1962) sobre la medida del conocimiento inmensurable.  Desde entonces, ha habido una cantidad considerable de estudios dedicados a teorizar y cuantificar a la sociedad de información emergente, especialmente en los Estados Unidos y Japón (Masuda 1982, Rogers y Larsen 1984, Bell 1973, Porat y Robin 1977, Machlup 1984, Williams 1988, Dordick y Wang 1993, Norman 1993, Machado 1994, Machado y Molinero 1997, Grimes 2003).  Se predijo que el fenómeno de Silicon Valley se transferiría a otras regiones en diversas escalas geográficas (Rogers y Larsen 1984), y de hecho hay un número creciente de ciudades, estados, regiones, países o incluso bloques multinacionales que se están reformulando en función de la economía digital y edad de la información (Hudson y Leung 1988, Madon 1997, Engelbrecht 2000, Kuo y Low 2001, Lim 2002).

En Tejas, líderes políticos y empresariales han intentado durante décadas diversificar la economía del estado, para compensar las pérdidas causada por las crisis de la industria petrolera.  Se incentivó el desarrollo de las tecnologías de información y de comunicación (TIC), que fueron consideradas como un sector de crecimiento estratégico desde muy pronto.  Esta fue una decisión acertada, como lo han demostrado los sucesos de Dell y de Texas Instruments, el desarrollo asociado a la NASA, y la instalación de gigantes de las TIC tales como IBM y Motorola en el área central de Tejas.  Pero el acontecimiento más significativo fue la rápida emergencia de Austin como uno de los grandes centros de hi-tech, o alta tecnología (especializado en sectores de TIC), del sur de Estados Unidos en los años 90.  La ciudad demostró merecer su nuevo alias de “Colinas del Silicio” (Silicon Hills), y se ha convertido en una de las regiones de economía más dinámica y con mayor crecimiento demográfico del país.  De esta manera Tejas, y especialmente Austin, ofrecen un ejemplo ideal para estudiar la aparición de la economía digital y de la edad de la información.

En este estudio se analizan las transformaciones de la estructura económica usando un análisis input-output (de entradas y salidas, o IO) en el área metropolitana oficial (MSA) de Austin entre 1990 y 1999.  Esta comunicación se organiza en cinco partes.  La primera es una breve revisión de la literatura sobre el concepto, y los problemas de cómo medir la economía de la información.  En la segunda parte se presenta el desarrollo de la AM de Austin (oficialmente llamada Austin-San Marcos) en el último medio siglo, con un mayor énfasis en los años 90.  La tercera parte describe la metodología principal del estudio.  La cuarta parte presenta los resultados del análisis de IO, que son seguidos por la conclusión y una discusión de resultados en la parte final.
 

Cuestiones teóricas y metodológicas

La economía digital

La economía digital es un concepto impreciso, con muchas expresiones similares tales como “economía de la innovación”, “economía de las redes”, economía ligera”, “economía del conocimiento”, “e-economía” y “nueva economía” (Cohen, Delong, y Zysman 2000).  Aun así, la economía digital refleja tres características bien diferenciadas de la economía:  1) el desarrollo revolucionario de los sectores de TIC y sus enormes impactos en otros sectores económicos; 2) el crecimiento exponencial de los usuarios de Internet y de negocios basados en Internet (también bastante conocidos como e-comercio o comercio electrónico); 3) la globalización de los negocios y la flexibilidad creciente para productores y consumidores a cualquier escala espacial y temporal (USDOC 1998, 2002;  Pohjola 2002).

La sociedad de la información

El concepto de la sociedad de la información se formó gradualmente, con base en varios trabajos clásicos, incluyendo la previsión del crecimiento de un sector de la información hecha por Tadeo Umesao en 1963 (Wang y Dordick 1993), la teoría del post-industrialismo de Daniel Bell (1976), el estudio sobre el “mercado en la red” de Dordick y de sus colegas (Dordick et al. 1981, Dordick y Wang 1993), y el anuncio de la llegada de una revolución de la comunicación por Fredrick Williams (Williams 1982).

Comparable al concepto de la economía digital, el concepto de la sociedad de la información también presenta una cierta ambigüedad e incertidumbre.  Según Drodick y Wang (1993), hay dos trayectorias de conceptualización con respecto a la idea de la sociedad de información.  Una de ellas busca relacionar la sofisticación creciente de tecnología y el planeamiento de la emergencia de una nueva sociedad, ejemplificada en los trabajos de Rolf Jacques Ellul (1964), R. Dahrendorf (1975) y Daniel Bell (1976).  La sociedad post-industrial de Bell[2] tiene cinco características principales:  1) el cambio de una economía que produce mercancías a una que produce servicios; 2) el aumento de tamaño y de la influencia de una clase de trabajadores profesionales y técnicos; 3) la sociedad organizada alrededor del conocimiento, especialmente conocimiento teórico; 4) la gestión del crecimiento tecnológico se convierte en una tarea crítica; 5) el énfasis en el desarrollo de métodos de tecnología intelectual.

La otra trayectoria se centra más en la importancia creciente de las industrias basadas en la información o el conocimiento, como ilustran los trabajos de Umesao (Dordick y Wang 1993) y Masuda (1981) en Japón, y Machlup (1962, 1972, 1984), Porat y Robin (1977), y Machado (1994) los Estados Unidos, y Schreyer (2001) en cinco países de la OCDE.  Masuda (1981) cree que los valores de la información, más que los valores materiales, son la fuerza impulsora de la sociedad de la información.  Para Machlup, Porat, y Machado, la esencia de la sociedad de información es el continuo crecimiento de actividades, empleos, y productos finales relacionados con la información.

Cuestiones de medición

Las discusiones teóricas son importantes, pero los estudios empíricos son igualmente esenciales, al proporcionar datos y pruebas para apoyar o refutar teorías, y orientar hacia estudios futuros.  Mediciones consistentes permiten que comparaciones espaciales y temporales, que nos ayudan a entender mejor las tendencias y modelos de desarrollo.  Tres sistemas del indicadores son usados con más frecuencia para medir la sociedad de la información: infraestructural, económico y social (Dordick y Wang 1993).  Los dos primeros serán brevemente discutidos en las secciones siguientes, y el tercero será objeto de un análisis específico fuera de este articulo.

Los indicadores infraestructurales miden la accesibilidad de la información.  Este enfoque es el más fácil y más directo. Variados sistemas de índices fueron propuestos y aplicados como indicadores.  Entre los sistemas de índices más importantes se incluyen el índice de Jahoka (Ito 1981) y el índice JIPEDC (JIPEDC 1986).  Los datos de estos indicadores son relativamente fáciles de obtener, pero son criticados por la falta de una conexión directa entre las medidas y el estado de la sociedad de la información (Dordick y Wang 1993).

El análisis sectorial del empleo en la información y de la contribución de la información para el producto económico total es un planteamiento más común para medir el alcance económico de la sociedad de la información.  Kusnetz (1957) fue el primer autor que expresó la preocupación por la mano de obra contratada en la producción y la distribución del conocimiento.  Umesao introdujo el concepto de las industrias de información en 1963 (Dordick y Wang 1993).  Machlup (1962) definió y estudió la producción del conocimiento y su importancia en la economía de Estados Unidos; no solamente midió la contribución de las industrias del conocimiento al PNB, sino que también estimó el porcentaje de la mano de obra implicado en esas industrias.  Bell (1976) estudió las industrias del conocimiento usando definiciones más precisas, argumentando que los planteamientos de Machlup eran demasiado amplios y podrían ser engañosos.  El enfoque analítico de Machlup fue refinado más tarde, y aplicado en otros estudios dentro y fuera de Estados Unidos (Porat y Robin 1977, Lange y Rempp 1977, Wall 1977, OCDE 1981, Katz 1986, Jussawalla et al. 1988). Estos estudios proporcionaron pruebas considerables sobre el crecimiento del sector de la información.  Sin embargo, también presentaron problemas relacionados con la imprecisión de la definición de industrias de información (sector) y de sus trabajadores, y la ausencia de un enlace directo entre el crecimiento del sector de la información y la sociedad de la información.

El análisis de entradas y salidas (IO) fue propuesto inicialmente para registrar las transacciones (demandas) entre los sectores económicos (Leontief 1941).  El análisis IO tiene varias ventajas como herramienta analítica:  1) datos patronizados y longitudinales en diversas escalas geográficas y temporales son relativamente fáciles de encontrar y obtener; 2) permite la realización de medidas múltiples, en lugar de una sola medida; y 3) Se pueden medir las interacciones entre los varios sectores de una.  Comparado con los sistemas de medición anteriores, relativamente pocos estudios adoptaron el análisis IO para medir la economía de la información (Robin y Taylor 1981, Karunaratne 1986, 1991, Machado y Molinero 1997).  Con este estudio se intenta medir la transformación económica en la AM de Austin durante los años 90 usando un análisis IO.  La razón es simple: el mismo método puede ser aplicado a niveles superiores (e.g., estatal o nacional) e inferiores (e. g., condados) de una escala geográfica, permitiendo comparar más fácilmente los resultados en el tiempo y el espacio.

El área de estudio: las emergentes Colinas del Silicio – el AM de Austin

El AM de Austin se compone de cinco condados del centro de Tejas:  Bastrop, Caldwell, Hays, Travis, y Williamson (Figura 1); la ciudad de Austin se sitúa casi totalmente dentro del condado de Travis.  Los resultados del censo norteamericano de 2000 indicaron que el AM de Austin tenía 1.249.763 residentes, de los cuales un poco más de la mitad vivía en la ciudad de Austin.

Figura 1
El Área Metropolitana de Austin y los condados que la componen

Casi un siglo después de convertirse en la capital del estado de Tejas en 1872, Austin seguía siendo una ciudad esencialmente universitaria y administrativa, muy poco afectada por las “tres olas” del desarrollo económico de Tejas[3].  Pero Austin no solamente no dejó que se escapara la cuarta ola, sino que también tuvo un papel central en el desarrollo de los sectores de TIC en Tejas, cuando se asistió a la rápida formación de las “Colinas del Silicio” en los años 90.

Varios autores identificaron cuatro etapas fundamentales en el desarrollo de Austin desde mediados de los años 40 hasta finales de los años 90 (Kim 1998, Yang 2001).  La primera etapa corresponde al período entre mediados de los años cuarenta y el comienzo de los años 60.  Esta etapa se caracterizó por inversiones a gran escala en infraestructura, por parte de los gobiernos local y federal.  Estas inversiones no solamente compensaron el lento desarrollo económico de los sectores privados durante el período de la guerra, sino que también crearon unos fundamentos sólidos para el crecimiento de la post-guerra.

La segunda etapa se sitúa entre mediados de los años sesenta y mediados de los setenta.  En esta etapa se produjo un crecimiento substancial de los sectores manufactureros.  Grandes empresas de alta tecnología como IBM, Motorola, e Texas Instruments (TI) empezaron a abrir nuevas plantas de montaje en la región.  Al mismo tiempo, también prosperaron pequeñas firmas satélite, subcontratistas de las grandes empresas, y nuevas empresas que resultaron del crecimiento económico.

Entre finales de los años 70 y de los 80, la tercera etapa se caracterizó por la expansión del sector de investigación y desarrollo (I+D).  IBM, Motorola, y AMD construyeron o ampliaron sus instalaciones de la I+D para incrementar sus actividades de investigación en Austin.  Otro acontecimiento esencial en la historia del sector hi-tech en la ciudad ocurrió en 1983.  En ese año, Austin superó a docenas de otras ciudades del país para atraer la Microelectronics and Computer-technology Corporation (MCC), un gran consorcio privado de alta tecnología que tenía como objetivo desarrollar una nueva generación de computadoras.  La MCC pronto se convirtió en un “centro de crecimiento” que atrajo más inversiones, actividades de I+D avanzadas, y profesionales especializados.  Además, la Universidad de Tejas (UT) en Austin mantuvo su papel de universidad puntera en el estado, recibiendo más fondos y contratos, formando a más técnicos especializados, y estimulando aun más el sector de la alta tecnología.  A finales de los años 80, Austin había creado su nueva imagen de la tecnópolis del sudoeste de Estados Unidos.

La cuarta etapa presenció el completo florecimiento de las inversiones en alta tecnología.  En los años 90, los efectos combinados de la relocalización y expansión de empresas, del crecimiento rápido de la población, de las enormes inversiones en tecnología y formación de empresas de Internet, y del crecimiento meteórico de la empresa Dell transformaron a Austin en el área metropolitana de mayor crecimiento, tanto en Tejas como en la totalidad del país.  El AM de Austin fue considerada como la primera del país en términos de fuerza económica entre las 318 AM de Estados Unidos (POLICOM 2003).  En otra encuesta, la del mejor lugar para negocios y carrera profesional del Forbes/Milken Institute, el AM de Austin ocupó el primer lugar entre 200 AM en el año 2000 (Forbes 2003).  Además, el índice de desempleo en Austin disminuyó a lo largo de 10 años consecutivos en los años 90, y seguía más bajo que los índices del estado y de la nación, incluso después de la depresión económica a nivel nacional que empezó en la segunda mitad de 2000 (cuadros 1 a 3).

En resumen, la rápida ascensión de Austin como un gran centro de tecnologías de información en las dos últimas décadas la transforma en el marco ideal para estudiar los cambios de la estructura económica y la emergencia de la edad de la información.  En la sección siguiente se introducen las principales metodologías utilizadas en este estudio – el análisis de entradas y salidas (input-output, o IO) y la medida de extracción hipotética (hypothetical extraction measurement, o HEM).

Metodología [4]

Análisis IO

La esencia del modelo de IO se basa en que interacciones complexas dentro de una economía se podrían aproximar por relaciones proporcionales entre los sectores industriales.  Además, el nivel de la producción de cada bien es determinado por el uso final del producto y la estructura de producción asumida.  Una ventaja sensible del análisis IO es su flexibilidad para investigar problemas a diversas escalas espaciales y temporales.  La naturaleza linear del modelo de IO limita el alcance de su uso, pero nunca lo excluye de usos populares para solucionar problemas sociales, económicos, y ambientales.

Desde comienzos de los años 1950, se han hecho enormes esfuerzos para solucionar problemas económicos macro-regionales y multi-regionales usando el análisis IO (Isard 1951;  Moore y Petersen 1955;  Hirsch 1959;  Emerson 1969, 1971;  Giarratani, Maddy, y Socher 1976;  Polenske 1980;  Miernyk 1970, 1982;  McGregor, Swales, y Yin 1996;  Li e Ikeda 2001;  Lenzen et al. 2003).  La aplicación del análisis IO fue más tarde ampliada a estudios de asignación de recursos naturales y a problemas de disminución de contaminación (Lofting y McGauhey 1963, Cumberland 1966, Leontief 1970;  Laurent e Hite 1971;  Giarratani y Thompson 1974;  Janicke et al. 1989;  Hawdon y Pearson 1995;  Lave, Cobas, Hendrikson, y Mcmichael 1995;  Matthews 1999;  Steenge 1999).  La última extensión del análisis IO se refiere a aspectos sociales y demográficos de la economía de entradas y salidas (Stone 1970, 1971, Duchin 1998).

HEM

La medida de extracción hipotética (hypothetical extraction measurement) fue creada para medir la importancia relativa de un sector individual en una economía (Schultz 1977;  Cella 1984;  Blair y Molinero 1990).  Se desarrolló a partir de la suposición de que los sectores con acoplamientos más significativos con otros sectores son más importantes que aquellos con acoplamientos menores, y que el sector-clave es aquel que tiene el nivel de acoplamiento más elevado con los otros sectores.  El efecto del acoplamiento se define como la diferencia entre los valores del producto (o salida) bruto generado por una economía con n sectores en dos situaciones:  (1) el producto de n-1 sectores, cuando el sector j es aun parte de la economía de n sectores, para resolver el requisito de un nivel especificado de la demanda final; y (2) el producto de los mismos n-1 sectores, cuando el sector j es extraído de la economía a través del retiro de la fila y de la columna de la matriz técnica de coeficientes, para resolver el mismo nivel de la demanda final no incluyendo el sector j.  La diferencia entre las dos medidas se considera como la interdependencia total (efecto del acoplamiento) del sector j en relación al resto de los sectores de la economía.  Cuanto más grande es la diferencia, más importante se considera el sector j para esa economía.

El HEM es un método útil para identificar los sectores dominantes de la economía.  Aplicaciones anteriores se pueden encontrar en Harrigan y Mcgilvray (1988) y Machado y Molinero (1997).  Las desventajas de este acercamiento son discutidas detalladamente por Cella (1984).  Los problemas principales incluyen la carencia de cualquier distinción en el sentido (hacia delante o atrás) de los acoplamientos, la posible subestimación del efecto de acoplamiento total del sector extraído, y la dependencia del resultado del nivel de agregación.

Fuentes de los datos y nivel de agregación

La principal fuente de datos para este estudio fueron las tablas de entradas y salidas con 528 sectores para los años 1990, 1994, y 1999.  Estas tablas registran las transacciones entre los sectores de la economía del AM de Austin en términos monetarios.  Las tablas IO se obtuvieron del Minnesota IMPLAN Group Incorporated (MIG), que compila tablas IO de una gran diversidad de fuentes de Estados Unidos, incluyendo la oficinas federales de análisis económico, del trabajo, y del censo (MIG 2004).  La versión 2.0 de IMPLAN, el software desarrollado por MIG, fue utilizada para construir los modelos IO y ejecutar el análisis IO para el estudio.

La principal preocupación de este estudio era investigar la transformación de la estructura económica y las probables tendencias de cambio.  Modelos IO con matrices de 3 por 3 o de 7 por 7 altamente agregados fueron construidos con base en las tablas de 528528 células originales.  En otras palabras, se asumió que la economía de la Austin AM estaba compuesta por tres o siete segmentos[5].  Debido a limitaciones de espacio, en este articulo solo se presentan los resultados del análisis del modelo de siete segmentos.

Definición de segmentos

Los siete segmentos definidos son: producción, energía, tecnologías de la información y la comunicación (TIC), transportes, servicios, y educación y administración pública (Edu_AP).  Esta clasificación se basa sobre todo en el sistema de clasificación industrial norteamericano (NAICS), difundido por el Departamento de Comercio de Estados Unidos (USDOC 2004).  Los esquemas de la clasificación de estudios relacionados también fueron utilizados como referencia (Machlup 1962;  Porat y Robin 1977;  Dizard 1989, Machado 1994).  Los sectores agregados en los segmentos de energía, información, y TIC están referidos en el apéndice A.  La relación de sectores incluidos en otros segmentos se puede encontrar en Tu (2004).

Resultados

Esta sección proporciona respuestas para las dos primeras cuestiones principales del estudio:  1) ¿Qué tipo de transformación de la estructura económica se produjo en el AM de Austin durante los años 90?  2) ¿Se puede observar alguna tendencia de evolución futura (e.g., informatización[6])?  Los resultados están organizados en cuatro tipos de análisis:  1) las tendencias basadas en la contabilización de las entradas y salidas (IO) en la economía;  2) las tendencias basadas en los efectos directos de los modelos de IO (matrices técnicas del coeficiente);  3) las tendencias basadas en los efectos totales – directos y indirectos - (inverso de Leontief),  4) las tendencias basadas en el HEM.

Tendencias basadas en la contabilización de IO en la economía

Los resultados presentados en el cuadro 6 muestran que seis de los siete segmentos de la economía del AM de Austin experimentaron crecimientos significativos en términos de producción intermedia, demanda final, y producción bruta en los años 90, dejando el segmento de la energía como un excepción pues presenta tasas de crecimiento negativas en todas las tres medidas.  El crecimiento relativo de los segmentos de las TIC y de la información fue mucho más rápido que el de los otros segmentos en todas las tres medidas.

El cuadro 7 muestra que el orden de los tres principales segmentos con mayor producción bruta no cambió durante los años 90.  Pero la proporción  de los segmentos en la producción bruta total (la importancia relativa de un segmento en la economía) ha cambiado.  Mientras que las TIC, la información, y los segmentos de servicios aumentaron su contribución relativa, la producción, la energía, los transportes, y los segmentos de Edu_AP perdieron gradualmente importancia en el conjunto la economía durante los años 90.  El cuadro 8 representa los cambios de flujos materiales entre segmentos en los procesos de fabricación.  Muestra que para generar una unidad de salida se necesitaron menos entradas de la parte de los segmentos de producción, energía, transportes, y Edu_AP, y más de las TIC, información, y servicios.

Considerando a la demanda final, las contribuciones de las TIC y los segmentos de la información aumentaron en cerca de 44 por cien y 39 por cien durante los años 90, respectivamente, mientras que las contribuciones de los demás segmentos disminuyeron (tabla 9).  La contribución del segmento de energía disminuyó en casi 67 por cien;  los transportes, Edu_AP, servicios, y producción presentaron tasas de disminución menos significativas.

Tendencias basadas en efectos directos

El cuadro 10 presenta el cambio de los elementos de la matriz de A de 1990 a 1999.  Los elementos de la matriz de A (coeficientes de A) describen la composición de las entradas requeridas para que un sector particular produzca una unidad de salida.  Las entradas directas de energía, transportes, y de Edu_AP disminuyeron en todos los casos, indicando que menos entradas de energía, transportes, y Edu_AP fueron necesarias para producir una unidad de salida en cualquier de los segmentos.  Las entradas directas del segmento de la producción disminuyeron en todos los sectores, menos en el de la energía.  Las entradas de información, TIC, y servicios necesarias para producir una unidad de salida aumentaron en todos los segmentos, excepto en el caso de las entradas de TIC para el segmento de la producción.  Los valores totalmente negativos en el segmento de Edu_AP se deben a que la mayoría de las entradas en este segmento se originaban en factores de no-fabricación, que aumentaron durante el período estudiado.

El cuadro 11 también demuestra el cambio de elementos de la matriz de A, pero la posible influencia de factores de no-fabricación fue excluida por un análisis de las proporciones en la columna de las sumas de la matriz de A.  Resulta claro que la economía del AM de Austin al final del período estudiado estaba menos dependiente de producción, energía, transportes, y Edu_AP, pero más dependiente de información, TIC, y servicios.

Tendencias basadas en los efectos totales

Esta sección continúa examinando dos grupos de datos distintos pero muy relacionados, obtenidos del análisis IO:  la matriz inversa de Leontief (L) y el multiplicador total del flujo.  Los elementos de la matriz inversa L representan el cambio en las salidas brutas del segmento i en respuesta al cambio de la demanda final en el segmento j.  El multiplicador total del flujo es el cociente entre los cambios de las salidas totales de los segmentos j y i.

El cuadro 12 presenta el cambio en la matriz inversa de Leontief.  Se puede observar el aumento unidireccional de las entradas requeridas para información, TIC, y servicios causado por un crecimiento de la unidad de la demanda final de todos los segmentos, y la disminución unidireccional de las entradas requeridas para producción, energía, transportes, y Edu_AP.  Los valores  negativos de Edu_AP indican una vez más que fueron necesarias más entradas de sectores de no-fabricación que de los factores de fabricación para producir los productos ese segmento.

Comparados con los valores de 1990, todos los multiplicadores en 1999 disminuyeron excepto los de los segmentos de información y transportes (cuadro 13).  Los resultados del análisis de las matrices de flujos y de las proporciones de la matriz inversa de Leontief confirman los resultados de las medidas anteriores, es decir, que la economía del AM de Austin en 1999 estaba más dependiente de información, TIC, y servicios, y al mismo tiempo menos dependiente de producción, energía, transportes, y Edu_AP que al principio de la década (tablas 14 - 15).

Tendencias basadas en los HEM

El cuadro 17 demuestra que los acoplamientos de TIC y de los segmentos de la información a la economía aumentaron y los acoplamientos de todos los otros cinco segmentos a la economía disminuyeron a lo largo de los años 90.  Por ejemplo, en 1990, el efecto de acoplamiento del segmento de la información generó un 3,43 por ciento más de producción en la economía, y el efecto de acoplamiento del segmento subió a 4,17 por ciento en 1999.  Se debe tener en cuenta que los resultados del HEM son sensibles al nivel de la agregación, por lo tanto la interpretación se debe centrar en cuestiones relativas que en los cambios en los valores absolutos.

Discusión y conclusiones

Discusión

En primer lugar, los autores son conscientes de los problemas de sensibilidad relacionadas con el análisis IO.  Aunque los resultados de los modelos con tres y sietesegmentos presentan una imagen general consistente (véase Tu 2004, para más resultados) sobre las tendencias del cambio en de la estructura económica del AM de Austin durante los años 90, los modelos de IO usados en este estudio están muy agregados.  Un análisis complementario, basado en modelos menos agregados podrá proporcionar más evidencias y detalles a las cuestiones que intentamos responder con este estudio.

En segundo lugar, y debido a dificultades bien conocidas para encontrar una unidad de conversión uniforme para el uso de unidades físicas en tablas IO, se utilizaron unidades monetarias en todos los análisis de este estudio.  Un problema potencial, sin embargo, es que los cambios debidos a la fluctuación de precios no se han considerado.  Esto equivale a decir que la cuestión ¿hasta que punto la variación de los precios afecta al peso de los segmentos en la economía? permaneció sin respuesta en gran parte de este estudio.

Tercero, las primeras investigaciones de la relación entre información y energía fueron llevadas a cabo por físicos a finales del siglo XIX (Leff y Rex, 1990).  Algunos estudios recientes continuaron estudiando la relación entre el uso de energía y las actividades de la información desde una perspectiva macroeconómica (Spreng 1993, Chen, 1994, Machado y Molinero 1997).  En relación esa línea, este estudio proporciona evidencia empírica de los efectos de substitución entre información y materia/energía.  Los resultados de estos estudios también identifican un nuevo y interesante tema de investigación, sobre las consecuencias para el medio ambiente de la emergencia de la economía digital y de la edad de la información.  Si la economía digital está basada fundamentalmente en información (bits) en vez de materiales (átomos), ¿será más sana ambientalmente que la economía industrial basada en los materiales (átomos)?  ¿Será válida la llamada hipótesis de los 3D de la economía digital (desmaterialización, descarbonización, y desmovilización)?  Estos problemas merecen seguramente una investigación separada.

Conclusión

Las principales conclusiones de este estudio son: 1) las actividades de información crecieron considerablemente durante los años 1990 en el AM de Austin; 2) el segmento de la información es menos dependiente en las contribuciones de los segmentos de producción y energía; 3) los segmentos de producción y energía son más dependientes de las aportaciones del segmento de la información; 4) la economía digital se desarrolló en el AM de Austin durante los años 90.

La hipótesis de que la economía de Estados Unidos experimentó un claro proceso de la informatización (Machado y Molinero 1997) se ha visto apoyada por los resultados empíricos de de este estudio.  Nuestras conclusiones están en general de acuerdo con los resultados y conclusiones de varios estudios sobre la medida de la economía de la información (Machlup 1962, Bell 1973, Porat y Robin 1977).  Además, las iniciativas del estado de Tejas de desarrollar una “economía de la edad de la información” iniciadas en los años 80 (Williams 1988) han llevado a resultados significativos, como lo prueba la experiencia del AM de Austin en los años 90.

Se pudo concluir que el peso relativo de las actividades de la información aumentó tanto en las áreas de  fabricación (producción) y demanda final (consumo) de la economía de Austin.  Disminuyó el uso intensivo de energía y materiales en los procesos de fabricación en los años 90.  Sin embargo, puede ser prematuro proclamar que la economía digital es mejor para el medio ambiente que la economía industrial.  Serán necesarios nuevos estudios en distintas escalas geográficas para entender mejor las consecuencias ambientales de la nueva economía digital y la edad de la información.

Apéndice A

Cuadro A.4
Energía (8 sectores)
Tabla IO
Registro No.
Descripción
Código
SIC 87
Notas
37
MINERACIÓN DE CARBÓN
1200
 
38
GAS NATURAL & PETROLEO CRUDO
1310
 
39
GAS NATURAL LIQUIDO
1320
 
213
LUBRIFICACIÓN DE OLEOS Y GRASAS
2992
 
443
SERVICIOS ELECTRICOS
4910
también en 4930
444
PRODUCCION Y DISTRIBUCION DE GAS
4920
también en 4930
511
INSTALACIONES ELECTRICAS ESTADUALES Y LOCALES
 
parte en 4910
512
OTRAS ENT. ADMINISTRATIVAS ESTADUALES Y LOCALES
   

 
Cuadro A.5
TIC (17 sectores)
Tabla IO
Registro No.
Descripción
Código
SIC 87
267
FILOS & INST. NO-FERRUGINOSOS
3357
339
COMPUTADORAS ELECTRONICAS
3571
340
EQUIP. DE MEMORIA DE COMPUTADORAS
3572
341
TERMINALES DE COMPUTADORAS
3575
342
EQUIPAMIENTO PERIFERICO DE COMPUTADORAS
3577
343
MAQUINERIA DE CALCULO Y CONTABILIDAD
3578
370
RECEPTORES DE RADIO & TV
3651
372
APARATOS DE TELEFONO y TELEGRAFO
3661
373
EQUIP. DE COMUNICACIONES POR RADIO & TV
3663
374
EQUIP. COMUNICACIONES N.E.C.
3669
375
TUBERIAS ELECTRONICAS
3671
376
CUADROS CON CIRCUITOS IMPRESOS
3672
377
SEMICONDUCTORES & EQ. RELACIONADOS
3674
378
COMPONENTES ELECTRONICOS, N.E.C.
3675 3676 367
400
EQUIPOS DE BUSCA & NAVEGACION
3812
402
CONTROLES AUTOMATICOS DE TEMPERATURA
3822
473
ALQUILER & LEASING DE EQUIPAMIENTOS
7350

 
Cuadro A.6
Información (13 sectores)
Tabla IO
Registro No.
Descripción
Código
SIC 87
174
PERIODICOS
2710
175
REVISTAS
2720
176
PUBLICACIÓN DE LIBROS
2731
178
OTRAS PUBLICACIONES
2740
181
PUBLICACION DE TARJETAS
2770
371
CINTAS Y REGISTROS FONOGRAFICOS
3652
441
COMUNICACIONES, EXCEPTO RADIO
4810 4820 4840
442
EMISIONES DE RADIO & TV
4830
470
OTROS NEGOCIOS DE SERVICIOS
7320 7331 733
475
PROCESSAMIENTO COMPUTADORIZADO Y DE DATOS
7370
483
PELICULAS
7800
484
PODRUCIONES TEATRALES, MUSICALES ETC
7920
497
OTROS SERVIVIOS EDUCATIVOS
8230 8240 8290

 
Tabla 1
Las 10 AMs con mayor poderío económico en E.U., 1995 - 2002
Área Metropolitana
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
   Austin, Tejas
1
1
1
1
4
24
27
28
   Denver, Colorado
2
2
5
11
19
29
34
32
   Atlanta, Georgia
3
3
9
12
7
2
2
3
   Seattle, Washington
9
4
2
4
6
5
4
6
   Salt Lake City, Utah
7
5
3
2
2
3
7
14
   Raleigh, Carolina del Norte
6
6
7
3
1
1
1
1
   Dallas, Tejas
5
7
8
9
12
27
35
30
   Fort Collins, Colorado
8
8
4
5
3
8
5
13
   San Antonio, Tejas
12
9
13
19
27
39
29
39
   Madison, Wisconsin
11
10
6
15
9
10
10
24
Fuente: POLICOM (2003).
Tabla 2
Clasificación de los mejores lugares según Forbes/Milken, 1999 - 2002
Ciudad
1999
2000
2001
2002
   Seattle, Washington
1
13
15
92
   Austin, Tejas
2
1
2
19
   Dallas, Tejas
3
24
5
14
   Ventura, California
4
32
18
4
   Oakland, California
5
12
10
8
Fuente: Forbes (2003).
Tabla 3
   Tasa de desempleo en el AM de Austin,
en Tejas, y en los Estados Unidos. 1990 - 2002
año
AM de Austin
(%)
Texas
(%)
E.U.
(%)
1990
4.9
6.3
5.6
1991
4.4
6.7
6.8
1992
4.2
7.7
7.5
1993
3.6
6.5
6.9
1994
3.2
5.4
6.1
1995
2.9
6.0
5.6
1996
3.0
5.6
5.4
1997
3.1
5.4
4.9
1998
2.6
4.8
4.5
1999
2.2
4.6
4.2
2000
2.0
4.2
4.0
2001
3.8
4.9
4.8
2002
5.3
6.1
5.8
Fuente: USBLS (2003).
Tabla 6
  Cambios en el producto intermedio, demanda final, y
producto total de los segmentos de la economía de Austin, 1990 - 1999
segmento
 
producto intermedia
demanda
final
producto
total
   producción
173%
121%
156%
   energía
-5%
-25%
-15%
   TIC
313%
408%
340%
   información
299%
251%
298%
   transportes
98%
87%
93%
   servicios
171%
208%
179%
   Edu_AP
145%
35%
139%

 
Tabla 7
Proporción de los segmentos en el producto total, 1990 - 1999
segmento
 
1990
 
1994
 
1999
 
Cambio
(1990 - 1999)
   producción
18%
17%
16%
-8%
   energía
7%
3%
2%
-69%
   TIC
6%
8%
10%
58%
  información
11%
15%
16%
43%
   transportes
3%
3%
2%
-31%
   servicios
45%
45%
45%
0%
   Edu_AP
10%
9%
9%
-14%

 
Tabla 8
Proporción de los segmentos en el producto intermedio, 1990 - 1999
segmento
 
1990
 
1994
 
1999
 
Cambio
(1990 - 1999)
   producción
25%
24%
21%
-14%
   energía
15%
5%
4%
-71%
   TIC
8%
10%
16%
97%
   información
1%
1%
1%
36%
   transportes
6%
8%
4%
-27%
   servicios
44%
50%
52%
20%
   Edu_AP
2%
1%
1%
-48%

 
Tabla 9
Proporción de los segmentos en la demanda final, 1990 - 1999
segmento
 
1990
 
1994
 
1999
 
cambio
(1990 - 1999)
   producción
16%
15%
15%
-4%
   energía
5%
3%
2%
-67%
   TIC
6%
7%
8%
45%
   información
14%
19%
20%
40%
   transportes
2%
1%
1%
-31%
   servicios
45%
44%
43%
-5%
   Edu_AP
13%
11%
11%
-14%

 
Tabla 10
Cambio en los elementos de la matriz A, 1990 - 1999
segmento
producción
energía
TIC
información
transportes
servicios
Edu_AP
   producción
-2%
44%
-51%
-25%
-3%
-25%
-57%
   energía
-58%
-34%
-71%
-68%
-75%
-64%
-93%
   TIC
3%
53%
3%
138%
17%
30%
-48%
   información
92%
175%
68%
91%
101%
43%
-14%
   transportes
-10%
-20%
-36%
-47%
-19%
-36%
-73%
   servicios
36%
36%
9%
20%
49%
1%
-59%
   Edu_AP
-35%
-48%
-65%
-51%
-21%
-54%
-50%

 
Tabla 11
Cambios en la proporción de la suma de las columnas de A, 1990 - 1999
segmento
producción
energía
TIC
información
transportes
servicios
Edu_AP
   producción
-3%
67%
-41%
-40%
-10%
-22%
20%
   energía
-58%
-24%
-65%
-74%
-77%
-63%
-80%
   TIC
-4%
77%
24%
91%
8%
36%
46%
   información
90%
218%
103%
53%
85%
50%
141%
   transportes
-11%
-7%
-23%
-58%
-26%
-33%
-25%
   servicios
34%
57%
32%
-4%
38%
5%
16%
   Edu_AP
-36%
-40%
-58%
-61%
-27%
-52%
39%

 
Tabla 12
Cambios en los elementos de la matriz inversa de Leontief, 1990 - 1999
segmento
producción
energía
TIC
información
transportes
servicios
Edu_AP
   producción
0%
26%
-49%
-20%
-5%
-25%
-59%
   energía
-62%
-10%
-75%
-69%
-74%
-69%
-93%
   TIC
-1%
39%
0%
125%
19%
27%
-49%
   información
98%
142%
71%
6%
108%
52%
-15%
   transportes
-14%
-26%
-40%
-43%
-2%
-37%
-74%
   servicios
33%
27%
6%
26%
45%
0%
-58%
   Edu_AP
-38%
-51%
-64%
-48%
-26%
-54%
0%

 
Tabla 13
Multiplicadores totales, 1990 - 1999
año
producción
energía
TIC
información
transportes
servicios
Edu_AP
1990
1.42
1.50
1.28
1.25
1.34
1.28
1.13
1994
1.35
1.42
1.24
1.32
1.53
1.33
1.05
1999
1.41
1.41
1.23
1.32
1.37
1.27
1.04

 
Tabla 14
Cambios de elementos en la matriz total de flujos, 1990 - 1999
segmento
producción
energía
TIC
información
transportes
servicios
Edu_AP
   producción
0%
40%
-49%
-25%
-3%
-13%
-59%
   energía
-62%
0%
-75%
-71%
73%
-69%
-93%
   TIC
0%
54%
0%
112%
21%
27%
-49%
   información
99%
168%
71%
0%
112%
51%
-15%
   transportes
-14%
-18%
-40%
-46%
0%
-37%
-74%
   servicios
33%
41%
6%
19%
48%
0%
-58%
   Edu_AP
-38%
-46%
-64%
-51%
-25%
-54%
0%

 
Tabla 15
Cambios en las proporciones del inverso de Leontief en el multiplicador del producto total, 1990 - 1999
segmento
producción
energía
TIC
información
transportes
servicios
Edu_AP
   producción
0%
26%
-49%
-20%
-5%
-25%
-59%
   energía
-62%
-10%
-75%
-69%
-74%
-69%
-93%
   TIC
-1%
39%
0%
125%
19%
27%
-49%
   información
98%
142%
71%
6%
108%
52%
-15%
  transportes
-14%
-26%
-40%
-43%
-2%
-37%
-74%
   servicios
33%
27%
6%
26%
45%
0%
-58%
   Edu_AP
-38%
-51%
-64%
-48%
-26%
-54%
0%

 
Tabla 17
Resultados del HEM, 1990 - 1999
año
 
1990
 
1994
 
1999
 
tasa de cambio
(1990 - 1999)
   producción
4.61%
3.16%
4.19%
-9.13%
   energía
1.02%
0.77%
0.40%
-60.90%
   TIC
1.20%
1.53%
1.87%
55.25%
   información
3.43%
4.18%
4.17%
21.74%
   transportes
0.61%
0.86%
0.51%
-16.79%
   servicios
8.33%
8.18%
7.04%
-15.43%
   Edu_AP
1.43%
0.53%
0.41%
-70.91%

Notas

[1] Contacto para correspondencia.  Tel: 1-979-845-2719; fax: 1-979-862-4486.
Dirección de correo electrónico/e-mail: tuwei@geog.tamu.edu.
 
[2] Bell (1973) defendió el uso del término tradicional “sociedad post-industrial” en lugar de sociedad de la información ya que así se mantendría una relación entre la vieja y la nueva sociedad.
 
[3] La base de las tres olas de desarrollo económico en Tejas fueron la agricultura, ganadería, e industrias petroleras.  La cuarta ola se basa en la industria de alta tecnología, o hi-tech (O’Reilly 1985; Yemma 1987).
 
[4]Debido a limitaciones de espacio, no se incluyeron ecuaciones en esta sección.  Para una descripción más detallada de la metodología, ver Tu (2004).
 
[5] En el contexto de este estudio, se define segmento como un conjunto de sectores de la economía.
 
6 El término “informatización” se refiere al proceso de desarrollo de actividades de información en una economía a lo largo del tiempo (Machado 1994).
 

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© Copyright Wei Tu, Daniel Sui, y José Gavinha, 2004
© Copyright Scripta Nova, 2004

Ficha bibliográfica:

TU, W. SUI, D. GAVINHA, J., L. Los cambios en la estructura económica en las colinas del silicio, 1990-1999.Scripta Nova. Revista electrónica de geografía y ciencias sociales. Barcelona: Universidad de Barcelona, 1 de agosto de 2004, vol. VIII, núm. 170 (22). <http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-170-22.htm> [ISSN: 1138-9788]

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