Aportaciones a la economía de la innovación y del cambio tecnológico: el proceso inventivo desde la ciencia de redes

Abstract

RESUMEN: El objetivo de la presente tesis doctoral es ofrecer relevantes aportaciones a la Economía de la Innovación y del Cambio Tecnológico que permita una mejor comprensión del proceso de invención. En primer lugar, se estima la desigualdad en la frecuencia de uso de códigos tecnológicos de patentes considerando las aplicaciones de patentes solicitadas bajo el Tratado de Cooperación en materia de Patentes en fase internacional, con la Oficina Europea de Patentes como oficina designada, en el periodo 1977 – 2018, en un análisis anual. Adicionalmente, se explora la relación entre la evolución de esta desigualdad con la evolución de las fuentes de la novedad inventiva, y la descomposición de esta desigualdad agrupando los códigos tecnológicos por actividades económicas productivas. En segundo lugar, en una extensión interdisciplinar del estudio de la frecuencia de uso de las palabras en el lenguaje a la Economía de la Innovación, se estudia la frecuencia de uso de códigos tecnológicos en patentes, considerando todo el rango de distribución y la naturaleza discreta de la variable aleatoria de interés. Se ajustan 13 modelos de distribución de probabilidad paramétricos de 1, 2 y 3 parámetros. Por último, se exploran las características estructurales de las redes de códigos tecnológicos de patentes agrupados por actividades económicas productivas, usando las medidas de Grado de Centralidad y Densidad de la Red. Los resultados muestran que dicha desigualdad tuvo un periodo inicial de crecimiento seguido por una fase de relativa estabilización, y que la misma tiende a ser persistentemente alta. Además, se muestra que la desigualdad total es principalmente conducida por la desigualdad dentro de las actividades económicas productivas, con una pequeña contribución del componente entre actividades. Adicionalmente, encontramos que la distribución Pareto generalizada (Tipo IV) es el modelo que proporciona el mejor ajuste para la variable frecuencia de uso de códigos tecnológicos dentro de los modelos considerados. Finalmente, son construidas las redes de códigos tecnológicos en patentes por actividades económicas productivas y se identifican aquellos nodos (códigos tecnológicos) más centrales de estas redes.

ABSTRACT: The aim of this dissertation is to offer relevant contributions to the Economics of Innovation and technological change that could help us to better understand the process of invention. First, we analyze the total inequality in the use frequency of patent technology codes considering the patent applications filed under the Patent Co-operation Treaty at international phase, with the European Patent Office as designated Office, in the period 1977 – 2018, on a yearly basis. Additionally, we explore the relation between the evolution of that inequality with the sources of inventive novelty, and the decomposition of that inequality by grouping the technological codes by productive economic activities. Secondly, as an interdisciplinary extension of the word frequency in natural language research framework to the Economics of Innovation, we study the use frequency of patent technology codes, considering the whole range of the distribution and the discrete nature of the random variable of interest. We assess the performance of 13 different parametric probability distribution models (1, 2 and 3 parameters). Then, we explore the structural characteristics of patent technological codes networks grouped by productive economic activities, by using the Degree Centrality and Network Density measures. The results show that inequality had an initial period of growth followed by a phase of relative stabilization, and it tends to be persistently high. It was also found that total inequality is mainly driven by inequality within productive economic activities, with a low contribution of the between-activities component. Additionally, it was also found that Generalized Pareto distribution (type IV) was the model that better fit the discrete random variable of interest, in comparison with the other well-known distribution models considered. Finally, the patent technology codes networks were analyzed by grouping codes by economic productive activities, and the most central nodes (technology codes) of those networks were identified.