• La digitalització del sector agroalimentari: què ens diu Twitter?

    castellàanglès

    La tecnologia avança a un ritme frenètic i ofereix a la cadena agroalimentària nombroses oportunitats perquè la producció sigui més eficient i més sostenible. A més a més, la irrupció de la COVID-19 ha posat de manifest que les empreses més digitalitzades van poder mantenir l’activitat amb més facilitat que la resta. En aquest article, examinem el grau de popularitat de les diferents tecnologies digitals que s’utilitzen al sector primari i a la indústria agroalimentària a partir de l’anàlisi de text de més de 2 milions de missatges a la xarxa social Twitter. Totes elles són imprescindibles per crear un ecosistema connectat que formarà la cadena alimentària 4.0 del futur.

    Plantilla

    plantilla_article_vs05

    Temática
    Miniatura
    Área geográfica

    L’arribada inesperada de la pandèmia ha posat de manifest que les empreses més digitalitzades estaven més preparades per adaptar-se a la nova situació i van poder mantenir l’activitat de forma molt més fluida que la resta. No hi ha dubte que, en el nou entorn, la transformació digital de les empreses es presenta com un aspecte ineludible per enfortir la competitivitat empresarial.

    El big data, la robòtica, la internet de les coses i el blockchain són alguns exemples de les noves tecnologies digitals que, de manera gradual, estan sent adoptades per les empreses, en particular al sector agroalimentari. La tecnologia avança a un ritme frenètic i ofereix a la cadena agroalimentària nombroses oportunitats per produir d’una manera més eficient i més sostenible. No obstant això, la informació estadística sobre el grau d’adopció d’aquestes tecnologies és limitada, i la font estadística oficial més completa1 no proporciona informació sobre el sector primari. Tot seguit, presentem una nova anàlisi sobre la «popularitat» de les noves tecnologies digitals al sector agroalimentari a partir de la informació de Twitter.

    • 1. Enquesta sobre l’ús de les tecnologies de la informació i les comunicacions (TIC) i del comerç electrònic a les empreses, elaborada per l’INE.
    Twitter com a font d’informació per detectar les tendències de futur

    La informació de Twitter pot ser molt valuosa per detectar noves tendències de futur, perquè, en funció de la freqüència amb què apareixen en els tuits, permet analitzar la popularitat de determinats termes. És cert, però, que no és el mateix «parlar-ne» que haver implementat amb èxit les diferents tecnologies digitals en el funcionament recurrent de l’empresa. Per aquest motiu, els resultats que presentem tot seguit han de ser interpretats, senzillament, com indicatius de noves tendències que poden estar arrelant a les empreses del sector agroalimentari.

    La informació de Twitter permet analitzar el grau de «popularitat»

    de les diferents tecnologies digitals al sector en funció de la freqüència amb què apareixen esmentades en els tuits.

    Per a aquest estudi, s’ha processat informació de més de 24 milions de tuits emesos per usuaris individuals i per mitjans digitals durant el període 2017-2019. De tots ells, dos milions corresponien al sector agroalimentari. Utilitzant tècniques de processament de llenguatge natural, es van categoritzar els tuits en funció dels esments de diferents tecnologies digitals i del sector d’activitat.2 La clau per obtenir informació rellevant de les xarxes socials passa per definir prèviament paraules «llavor» que permetin identificar els documents corresponents a cada sector d’activitat i paraules «llavor» relacionades amb les diferents tecnologies digitals d’interès.3 Mitjançant un algorisme de machine learning, es van identificar addicionalment altres paraules relacionades amb el concepte en qüestió i que no havien estat incloses inicialment, de manera que es va ampliar l’espectre de documents analitzats. En aquest estadi, és important fer una tria acurada de les paraules polisèmiques (és a dir, les que tenen més d’un significat, com, per exemple, la paraula «reserva», que es pot referir tant a l’habitació d’un hotel com a un vi).

    • 2. Aquesta anàlisi va ser realitzada en col·laboració amb Citibeats, empresa especialista en el processament de llenguatge natural no estructurat.
    • 3. Per exemple, les paraules «llavor» utilitzades per identificar el big data van ser: analytics, arquitectura de sistemes, data mining, database, intel·ligència empresarial, Python i SQL, entre d’altres (a més de big data pròpiament).
    Quin és el grau de digitalització del sector agroalimentari segons Twitter?

    Per valorar el grau de digitalització del sector agroalimentari segons les dades de Twitter, necessitem, primer, posar en perspectiva fins a quin punt són habituals els tuits sobre digitalització en altres sectors d’activitat. Segons la nostra anàlisi, el sector més digitalitzat és el de les tecnologies de la informació i la comunicació (TIC): el 3,2% dels tuits del sector contenen termes relacionats amb la digitalització, un resultat que, atesa la pròpia naturalesa del sector, no sorprèn. Tot seguit, trobem el sector de les finances i les assegurances, amb el 2,7% dels tuits.

    Al sector primari, aquest percentatge és clarament inferior, del 0,6%, però similar al 0,7% de les activitats professionals, científiques i tècniques. En el cas de la indústria agroalimentària, el percentatge de tuits sobre digitalització és, només, del 0,3%, molt a la vora del sector de les manufactures bàsiques, que aglutina la indústria tèxtil, la fusta, el paper i les arts gràfiques i que presenta el percentatge més baix dels sectors analitzats, del 0,2%.

    p 26
    Quines tecnologies digitals són més populars al sector agroalimentari segons Twitter?

    La riquesa d’informació obtinguda de Twitter permet detectar les eines digitals més populars a cada sector d’activitat en funció de la freqüència amb què s’esmenten als tuits analitzats. Segons la nostra anàlisi, una gran part dels tuits del sector primari sobre digitalització sol incloure temes de big data (el 45% del total de tuits sobre digitalització). Un clar exemple de l’aplicació de big data al sector es troba en les anomenades tècniques d’«agricultura de precisió», que requereixen de l’anàlisi de grans quantitats d’informació amb la finalitat d’optimitzar la presa de decisions per augmentar la producció i garantir la sostenibilitat. Aquestes tècniques s’utilitzen, per exemple, per calcular les necessitats de reg dels cultius tenint en compte les condicions climàtiques (la radiació solar, el vent, la temperatura i la humitat relativa) i les característiques dels cultius (espècie, estat de desenvolupament, densitat de plantació, etc.). Per fer aquest càlcul, es necessiten dades meteorològiques actualitzades en temps real, una elevada capacitat de computació i una gran velocitat de transmissió de la informació perquè el sistema de reg automàtic s’ajusti de forma adequada. Aquesta tecnologia ajuda a fer més eficient l’ús de l’aigua, un aspecte molt rellevant en àrees de clima mediterrani, molt vulnerables al canvi climàtic i on l’aigua és un factor limitant. 

    El big data, la internet de les coses i la robòtica són les tecnologies més populars al sector primari,

    i indispensables per avançar en l’aplicació de tècniques d’agricultura de precisió i d’automatització intel·ligent del camp.

    Altres tecnologies populars al sector primari són la internet de les coses (el 16% dels tuits) i la robòtica, inclosos els drons (el 10% dels tuits). Les noves tecnologies digitals prometen ser una revolució en l’àmbit de l’agricultura i la ramaderia en ple segle xxi, com la mecanització del camp ho va ser en el segle xx. Així, la maquinària agrícola 4.0 (aquella més propera als robots de les pel·lícules de ciència-ficció que al tractor que estem acostumats a veure a totes les explotacions del país) permet augmentar la productivitat i millorar les condicions de treball al camp. Aquesta tendència cap a una major automatització de les tasques agrícoles s’ha vist reforçada arran de la pandèmia del coronavirus, perquè la dificultat per contractar treballadors de temporada a causa de les restriccions a la mobilitat internacional ha provocat un augment de l’interès per la robòtica i per l’automatització agrícola. En efecte, les empreses que fabriquen robots per a l’agricultura han detectat un fort increment de comandes, per exemple, de robots que recullen maduixes i que eliminen la floridura amb una llum ultraviolada.4

    L’ús de drons mereix un esment especial, perquè ha experimentat un creixement exponencial en els últims anys, i les seves aplicacions són cada vegada més àmplies: des de la detecció precoç de plagues, mitjançant la inspecció aèria de grans àrees de cultiu, fins a la localització de senglars, mitjançant càmeres tèrmiques, per impedir el contagi de la pesta porcina africana als porcs de granja.5

    • 4. Vegeu Financial Times Agritech «Farm robots given Covid-19 boost», 30 d’agost de 2020.
    • 5. Vegeu http://www.catedragrobank.udl.cat/es/actualidad/drones-contra-jabalies.

    Popularitat de les diferents tecnologies digitals al sector agroalimentari

    p 28

    El blockchain és la tecnologia que destaca més a la indústria agroalimentària (el 30% del total de tuits sobre digitalització del sector). No pot ser d’una altra manera, perquè té múltiples aplicacions per a la indústria de l’alimentació i de les begudes. Gràcies a una cadena de registres inalterables i de confiança, el blockchain permet oferir una traçabilitat completa dels productes en totes les baules de la cadena alimentària. Així, el simple escaneig d’un codi QR proporciona accés a tota la informació sobre la procedència, el mètode de producció, els tractaments veterinaris rebuts, els ingredients utilitzats, etc. Moltes empreses agroalimentàries ja estan experimentant en l’actualitat amb el blockchain, ja que ofereix clars beneficis en termes de transparència sobre l’origen, la qualitat del producte i la seguretat alimentària, aspectes cada vegada més valorats pels consumidors. La tecnologia blockchain s’utilitza també per limitar el desaprofitament alimentari, un altre repte ineludible del sector.

    El blockchain permet realitzar l’autenticació digital

    dels productes alimentaris i facilita la traçabilitat en totes les baules de la cadena alimentària.

    En relació amb altres sectors, en quines eines destaca el sector agroalimentari?

    Hi ha algunes tecnologies digitals que són poc populars a tots els sectors d’activitat, potser perquè tenen un rang d’aplicació més limitat o específic. És a dir, tecnologies que, malgrat tenir un baix percentatge de tuits en termes absoluts segons la nostra anàlisi, poden tenir una popularitat relativament alta per a un sector en comparació amb la resta de sectors.

    Per detectar aquests casos, calculem una nova mètrica, l’índex de concentració, que té en compte la popularitat relativa de les tecnologies en un sector en relació amb la resta de sectors.6 Amb aquesta metodologia, obtenim que el sector primari continua destacant en big data. En concret, el sector primari concentra el 9,2% del total de tuits sobre big data emesos per tots els sectors, un percentatge molt superior al 3,1% que representen els tuits del sector primari sobre el total de tuits analitzats (vegeu, a la taula següent, com l’índex de concentració és igual a 3 en aquest cas). També observem que el sector destaca en la internet de les coses, com ja hem comentat més amunt, però descobrim que la nanotecnologia també és una tecnologia popular al sector primari en termes relatius. És a dir, malgrat que només el 3,8% dels tuits del sector primari tracten temes de nanotecnologia, aquest percentatge és elevat en comparació amb l’1,7% que representen els tuits de nanotecnologia sobre el total (és una tecnologia poc popular en general a tots els sectors, però, al sector primari, és una mica més popular que en altres). 

    • 6. L’índex de concentració es calcula com la ràtio entre (1) el percentatge de tuits d’una tecnologia i d’un sector en relació amb el total de tuits d’aquesta tecnologia i (2) el percentatge de tuits d’un sector en relació amb el total de tuits de tots els sectors. Valors superiors a 1 indiquen que la tecnologia és relativament més popular en aquest sector.

    Índex de la concentració de tuits de cada tecnologia en relació amb els altres sectors

    p 29

    Finalment, la realitat virtual i augmentada també és una tecnologia relativament popular a la indústria agroalimentària. En concret, la indústria agroalimentària concentra el 6,2% del total de tuits sobre realitat virtual i augmentada emesos per tots els sectors, un percentatge que duplica amb escreix el 2,5% que representen els tuits del sector en relació amb el total dels analitzats (en aquest cas, l’índex de concentració és igual a 2,5). Aquesta tecnologia utilitza entorns virtuals (realitat virtual) o incorpora elements virtuals a la realitat (realitat augmentada) que aporten coneixement i informació d’utilitat per a l’optimització dels processos. Al principi, pot sorprendre que aquesta tecnologia sigui relativament popular a la indústria agroalimentària, però els seus usos es van estenent a mesura que l’anomenada indústria 4.0 va implantant les tecnologies digitals en els processos de producció. Un exemple concret de l’ús d’aquesta tecnologia és el de la reparació d’avaries. Quan es produeix una avaria, l’operari utilitza ulleres de realitat augmentada per seguir, a través d’elles, els passos detallats als manuals d’instruccions virtuals que se li projecten sobre la lent per ajudar-lo a resoldre la incidència. Les ulleres reconeixen les diferents parts de la màquina i li indiquen visualment a l’operari on ha d’actuar per solucionar el problema.

    Els exemples per a l’aplicació de les noves tecnologies digitals al sector agroalimentari són nombrosos. Ens trobem davant una revolució que està cridada a transformar les diferents baules de la cadena alimentària: des de l’explotació de dades i l’ús de drons per aconseguir collites més eficients, fins a l’ús de la tecnologia blockchain per millorar la traçabilitat dels productes finals que arriben a les nostres llars. En definitiva, el futur ens aportarà la cadena alimentària 4.0, un ecosistema totalment connectat del camp a la taula.

    Destacado Economia y Mercados
    Desactivado
    Destacado Analisis Sectorial
    Desactivado
    Destacado Área Geográfica
    Desactivado

El paper de les noves tecnologies en la productivitat espanyola

Contingut disponible en
Cartel luminoso de neón con el texto "Level up"

Imagini’s un grup d’amics comentant l’actualitat en un bar. Un d’ells exclama: «L’altre dia vaig llegir que els ordinadors ja són capaços d’identificar imatges i de cometre menys errors que un ésser humà!». És probable que, tot seguit, sorgeixin altres exemples sobre l’univers de possibilitats que ofereixen les noves tecnologies. És molt probable, també, que molts de nosaltres hàgim tingut una conversa semblant a aquesta, la qual cosa demostra fins a quin punt ens sorprenen els avanços tecnològics i també la magnitud del seu impacte econòmic i social.

Més enllà de l’anècdota, la qüestió que ens ocupa és saber si aquesta magnitud és de primer ordre i, en conseqüència, si les noves tecnologies tenen el potencial d’impulsar el creixement futur de l’economia espanyola. En aquest article, veurem que, efectivament, les noves tecnologies han afavorit el creixement de la productivitat laboral espanyola en el passat i que poden tornar-ho a fer en aquesta nova era tecnològica en què ens endinsem.

Una primera anàlisi de la relació entre el grau de penetració de les noves tecnologies i la productivitat laboral mostra que hi ha una correlació positiva entre el creixement de les dues variables en els 20 últims anys.1 A més a més, cal destacar que, pel que sembla, aquesta correlació és més intensa entre les activitats econòmiques del sector serveis (vegeu el primer gràfic).2

Una mirada més detallada als determinants clau de la productivitat

Desafortunadament, aquest gràfic ofereix una anàlisi incompleta de la qüestió. La raó és que pot haver-hi altres factors que estiguin contribuint de forma positiva al creixement de la productivitat, però que, alhora, estiguin correlacionats de manera positiva amb el grau de penetració de les noves tecnologies. A tall d’exemple, imaginem un món en què la productivitat d’un sector sigui deguda, únicament i exclusivament, al grau de formació dels treballadors, i que als sectors amb treballadors més formats hi hagués una major incidència de les noves tecnolo­gies. En aquest exemple, la correlació entre els avanços de les noves tecnologies i la productivitat laboral seria positiva, però ho seria a conseqüència del grau de formació dels treballadors de cada sector i no de les noves tecnologies.

Per tenir això en compte, realitzem un exercici estadístic més complet, en què, a més de considerar variables com la productivitat laboral i les noves tecnologies per a cada sector, incloem en l’anàlisi altres variables que podrien influir en els resultats, com, per exemple, la resta de capital físic.3 La variable clau de la nostra anàlisi és l’elasticitat del creixement de la productivitat laboral en relació amb el creixement del capital en noves tecnologies, que no és més que la sensibilitat del creixement de la productivitat a un augment d’1 p. p. en el creixement del capital en noves tecnologies.4

Finalment, la nostra anàlisi distingeix entre l’elasticitat agregada i la desagregada per sectors: d’una banda, hem estimat l’elasticitat per al conjunt de tots els sectors de l’economia i, de l’altra, hem estimat també les elasticitats en funció de certes característiques de cada sector. En concret, hem estimat elasticitats desagregades per a quatre grups: indústries low tech, indústries high tech, serveis low tech i serveis high tech.5

Els resultats de l’anàlisi empírica (vegeu el segon gràfic) mostren que, en el cas agregat, obtenim una elasticitat pròxima al 0,12, una magnitud gens menyspreable. Per posar un exemple, valgui dir que l’elasticitat estimada del factor «resta de capital», és a dir, tot l’stock de capital que no es classifica com a noves tecnologies i que inclou elements tan importants per a la productivitat d’un país com les plantes industrials o la maquinària de tota mena, és del 0,26. No obstant això, aquest resultat agregat amaga una gran heterogeneïtat. Així, l’elasticitat en funció del sector corresponent oscil·la entre el 0 i el 0,25. Com era d’esperar, les majors elasticitats s’associen als dos grups de sectors que classifiquem com high tech.6

El paper del capital en noves tecnologies en el creixement econòmic

Un cop obtinguda l’estimació de l’impacte de les noves tecnologies sobre la productivitat laboral, realitzem un exercici que mostra més clarament la importància d’aquesta forma de capital en l’economia. En concret, desglossem el creixement de la productivitat laboral en tres factors: la contribució del capital en noves tecnologies, la de la resta de capital –la suma dels dos constitueix la totalitat de l’stock de capital físic de l’economia– i la del component residual, que anomenem «altres» i que inclou des d’elements com el capital humà fins a l’obertura comercial, la temporalitat i altres factors que s’emmarquen en el que s’anomena productivitat total dels factors (PTF).7 Mostrem els resultats al tercer gràfic.8

Per al conjunt de l’economia, observem que el creixement de les noves tecnologies explica una mica més de la totalitat del 14% del creixement acumulat de la productivitat laboral entre els períodes 1996-1998 i 2014-2016. La resta de capital explica al voltant de 10 p. p., que són compensats per la contribució negativa del component «altres». Aquest resultat sorprèn per dos motius: el primer és l’elevada contribució del capital tecnològic i el segon, la contribució negativa del component «altres».

Pel que fa al primer element, cal destacar que el creixement interanual mitjà d’aquest component en el període esmentat ha estat molt més elevat que el del component «resta de capital»: del 6,1%, en relació amb l’1,3%. D’aquesta manera, tot i que l’elasticitat del capital en noves tecnologies és menor a la de la resta de capital, el seu elevat creixement explica la seva important contribució al creixement de la pro­­ductivitat. D’altra banda, la contribució negativa del com­­ponent «altres» al creixement de la productivitat laboral durant aquest període encaixa amb altres estimacions que mostren una contribució negativa de la PTF.9

Entrant més en el detall de les contribucions al creixement per sectors, observem resultats molt diferents. Si comparem els ritmes de creixement de la productivitat laboral, els dos sectors que més destaquen són els classificats com high tech, tant l’industrial com el de serveis. No obstant això, les fonts de creixement han estat molt diferents en l’un i en l’altre. Mentre que, als serveis high tech, la principal font ha estat el creixement del capital en noves tecnologies, a la indústria high tech, el capital en noves tecnologies ha tingut una contribució més modesta. En canvi, el sector serveis classificat com low tech amb prou feines ha experimentat creixement de la productivitat laboral durant el període considerat, tot i que això ha estat degut a una contribució negativa del component residual «altres», que ha estat compensada per les contribucions del creixement dels dos tipus de capital. Finalment, el creixement de la productivitat del sector industrial low tech s’explica, principalment, pel creixement de la «resta de capital».

Podem esperar que les noves tecnologies donin un nou impuls al creixement?

Abans d’emprendre el camí de les conclusions, volem oferir al lector un exercici teòric orientat a respondre la pregunta que ens hem plantejat a l’inici de l’article: fins a quin punt les noves tecnologies poden actuar com a revulsiu per al creixement econòmic europeu i, en particular, per a l’espanyol? En Dossiers anteriors, hem explicat que l’economia global s’enfronta a un període de creixement de la productivitat més baix que en altres períodes històrics.10 Aquest apartat ofereix escenaris que permeten considerar fins a quin punt la introducció d’aquestes noves tecnologies pot esperonar el creixement de la productivitat laboral a Espanya.

Considerem dos escenaris. El primer, més pessimista, suposa que el creixement de la inversió en capital en noves tecnologies serà la meitat de l’observat històricament en el període 1996-2016, mentre que el segon, més optimista, suposa un creixement el 50% superior al de la mitjana històrica (vegeu la taula).

Un augment del creixement de la inversió en noves tecnologies del 50% (escenari optimista) en relació amb la mitjana històrica comportaria un increment del creixement de la productivitat (i, per tant, del PIB) d’una mica més de 0,3 p. p. per any. Si any a any aquest diferencial de creixement sembla petit, acumulat sobre un període de 10 anys implica que el PIB seria el 3,5% superior comparat amb el PIB d’un escenari on la inversió en noves tecnologies evolucionés segons la mitjana històrica. En termes de PIB per capita, equivaldria a una diferència d’uns 1.250 euros.

Aquest escenari optimista que acabem de presentar pot ser fins i tot conservador si un s’adona que el potencial de les noves tecnologies es pot trobar en una fase de transició, en què empreses i consumidors encara aprenen a utilitzar-les de manera eficient. Això significa que, en el futur, el creixement de la productivitat associat a les inversions en noves tecnologies podria ser superior que en el passat, a mesura que es consolidin les aplicacions, madurin els nous models de negoci, millori la formació dels treballadors i es reassignin els factors de producció. Per tant, el nostre exercici, en prendre com a referència un període de temps que podria ser de «transició» tecnològica, pot estar, fins i tot, infravalorant l’impacte de les noves tecnologies sobre el creixement econòmic futur.

Per concloure, tenint en compte els resultats exposats en aquest article, hem de continuar avançant en l’ús i en la difusió de les noves tecnologies per afavorir el creixement econòmic? En principi, la resposta és «sí», però recordem que el primer article d’aquest Dossier apuntava al fet que, més enllà del seu impacte positiu sobre la productivitat, les noves tecnologies poden tenir efectes disruptius en el mercat laboral (en forma de destrucció d’ocupació) i en l’estructura productiva (en afavorir l’aparició de les superempreses). Una resposta amb tots els matisos requereix, doncs, una anàlisi d’aquestes altres dimensions, a les quals dedicarem un pròxim Dossier.

Ara bé, si ens centrem en allò que hem après d’aquesta anàlisi empírica, és innegable que, en les dues últimes dècades, la introducció de les noves tecnologies ha tingut un impacte significatiu sobre la productivitat laboral espanyola. Aquest impacte no és homogeni entre sectors, ja que és major en els que produeixen béns i serveis considerats high tech. Així i tot, a nivell agregat de l’economia, l’efecte ha estat considerable: sense la inversió en aquestes tecnologies, la productivitat laboral d’Espanya s’hauria quedat gairebé estancada durant el període comprès entre el 1996 i el 2016.

Clàudia Canals i Oriol Carreras

1. Definim la productivitat laboral com el valor afegit brut per hora treballada. Definim el grau de penetració de les noves tecnologies com l’stock de capital per hora treballada en sofware i bases de dades, en recerca i desenvolupament, en ordinadors i en equips de telecomunicació (segons EU KLEMS). Com es comenta al segon article, es tracta d’una aproximació àmplia de noves tecnologies.

2. Classifiquem els sectors econòmics en funció de la classificació d’Eurostat: indústria i serveis low tech i indústria i serveis high tech. En aquesta subdivisió, queda exclòs el sector agrícola (codi CNAE 2009: A). Per a més detalls sobre com Eurostat realitza aquesta classificació, vegeu el segon article d’aquest mateix Dossier.

3. Més concretament, estimem el següent model de regressió de panell:

\(\Delta\ln\;Lprod_{i,t}=\alpha\;+\;\gamma_{i\;\;}+\;\delta_t\;+\;\beta\Delta\;\ln\;K_{i,t}^{IA}\;+\;\theta'\;\Delta\ln\;x_{i,t}\;+\;\nu_{i,t}\)

on els índexs i i t fan referència, respectivament, al sector econòmic i a l’any. Així mateix, la variable Lprod fa referència a la productivitat laboral; KIA, a l’stock de capital en noves tecnologies; x, a la resta de variables de control (en particular, incloem tot l’stock de capital que no es classifica com a KIA, el percentatge de treballadors amb un grau de formació equivalent o superior al de la llicenciatura, el grau d’obertura comercial i el percentatge de treballadors amb contracte temporal); γi, a aquest efecte fix no observat per cada sector, i δt , a aquest efecte fix no observat temporal. La variable d’interès és β. Aquests resultats són robustos a la inclusió d’una variable de tendència temporal a nivell sectorial.

4. A tall d’exemple, si l’elasticitat és del 0,5, això vol dir que, si el creixement del capital en noves tecnologies augmentés en 1 p. p., el creixement de la productivitat laboral pujaria

en 0,5 p. p.

5. Vegeu la nota 3.

6. Una elasticitat menor no significa que el sector en qüestió s’estigui quedant endarrerit pel que fa a la innovació tecnològica. La utilitat de les noves tecnologies depèn de la capacitat d’aportar valor, i pot ser que aquestes noves tecnologies encara no aportin un gran valor en determinats sectors, però que ho facin en un futur.

7. La productivitat total dels factors és tot aquell creixement de la productivitat que no s’explica per l’acumulació de factors de producció.

8. Per calcular les contribucions, multipliquem les elasticitats del capital pel seu creixement.

9. Vegeu, per exemple, Fu, C. i Moral-Benito, E. (2018), «The evolution of Spanish total factor productivity since the global financial crisis», Documents ocasionals,

núm. 1.808, Banc d’Espanya.

10. Vegeu el Dossier «Canvi tecnològic i productivitat», a l’IM02/2018.

 

    im02-20_d3_01_ca.png
    im02-20_d3_02_ca.png
    im02-20_d3_03_ca.png
    im02-20_d3_04_ca.png
    Tendències de fons

    Tecnologia

    Claus per a entendre com les noves tecnologies estan transformant de manera profunda l'economia i el funcionament de la societat