Revista Económica
DOI: 10.54753/rve.v12i1.2042
Vol.12-N°1, Enero - Junio 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
Impacto del desempeño innovador sobre el crecimiento económico
para América Latina
Impact of innovative performance on economic growth for Latin America
Stefania Pinzón ID 1|Ernesto Rodríguez-Crespo 1
1Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales,
Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, España
Correspondencia
Stefania Pinzón
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Madrid, España.
Email: yajaira.pinzon@estudiante.uam.es
Fecha de recepción
Septiembre 2023
Fecha de aceptación
Diciembre 2023
RESUMEN
América Latina se caracteriza por la provisión de recursos naturales a nivel mundial, su patrón de espe-
cialización comercial se basa en exportaciones de productos primarios de bajo valor añadido. Su infra-
estructura no le ha permitido adoptar tecnologías de última generación para la especialización técnica
de su producción y alcanzar mayores niveles de eficiencia. Por tal motivo, esta investigación tiene como
objetivo examinar el efecto de la eficiencia del desempeño innovador en el desarrollo económico para
12 economías latinoamericanas, durante el periodo 2000-2021. Se prevé que la innovación tecnológica
jugará un papel vital en el desarrollo económico y el progreso social humano de la región. La estrategia
metodológica empleará modelos econométricos de Mínimos Cuadrados Ordinarios, de Efectos Fijos y de
Efectos Aleatorios. Los datos fueron obtenidos de estadísticas oficiales, como son: Indicadores de De-
sarrollo Mundial (2023), Indicadores de Gobernanza Mundial (2022) e Índice de Rugosidad del Terreno
(2012). Entre sus principales resultados se encontró que la innovación tecnológica, medida por las solitu-
des de patentes residentes y no residentes tiene un impacto positivo en el Producto Interior Bruto per
cápita. Estos resultados van acordes con la evidencia empírica que muestra que el cambio tecnológico es
real y desempeña un papel efectivo en el impulso de la producción económica y en la mejora de la calidad
de vida de la población. Se recomienda que la región promueva la innovación tecnológica para que se
convierta en un foco de competencia internacional.
Palabras clave: Innovación tecnológica, desarrollo económico, patentes, América Latina.
Códigos JEL: O31, O1, O34, N36.
ABSTRACT
Latin America is characterized by the provision of natural resources worldwide; its pattern of commercial
specialization is based on exports of primary products with low added value. Its infrastructure has not
allowed it to adopt cutting-edge technologies for the technical specialization of its production and achieve
higher levels of efficiency. For this reason, this research aims to examine the effect of the efficiency of
innovative performance on economic development for 12 Latin American economies, during the period
2000-2021. Technological innovation is anticipated to play a vital role in the economic development and
human social progress of the region. The methodological strategy will use Ordinary Least Squares, Fixed
Effects and Random Effects econometric models. The data was obtained from official statistics, such as:
World Development Indicators (2023), World Governance Indicators (2022) and Terrain Roughness Index
(2012). Among its main results, it was found that technological innovation, measured by resident and non-
resident patent applications, has a positive impact on the Gross Domestic Product per capita. These results
are in line with empirical evidence that shows that technological change is real and plays an effective role
in boosting economic production and improving the quality of life of the population. It is recommended
that the region promote technological innovation so that it becomes a focus of international competition.
Keywords: Technological innovation, economic development, patents, Latin America.
JEL codes: O31, O1, O34, N36.
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Pinzón S.; Rodríguez-Crespo.
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1|INTRODUCCIÓN
Las proyecciones económicas de la Comisión Económica para
América Latina y el Caribe (CEPAL, 2023) se muestran positivas para
el presente año. Se estima que América Latina crecerá en un 1.2 %,
aunque en menor grado con respecto al 2022, donde experimen-
tó una tasa de crecimiento de 3.7% (Organización de las Naciones
Unidas [ONU], 2023). Según, el informe del Foro Económico Mun-
dial (2023), las cifras no son nada alentadoras ya que esto repre-
senta un retroceso para la región. Constantemente la región debe
afrontar problemas de desigualdad, baja calidad de las instituciones,
contaminación ambiental, conjuntamente con situaciones interna-
cionales desfavorables. Esta desaceleración económica no se prevé
que permita a los países realizar una mayor inversión en educación
e infraestructura ni mantener los niveles adecuados de gasto social
y transferencias sociales para beneficio de los grupos más vulnera-
bles.
Lo mismo considera el Banco Mundial (2023), ya que en su in-
forme señala que la tasa de crecimiento esperado es muy baja y no
permitirá lograr objetivos clave, tales como la disminución de la po-
breza y la reducción de las brechas de desigualdad que afectan a
la región. Asimismo, el Fondo Monetario Internacional (FMI, 2023)
prevé que será un año muy complicado para la región, donde el cre-
cimiento económico será más lento acompañado de procesos infla-
cionarios elevados, dando lugar a una disminución de los niveles de
vida de la población, un mayor grado de incertidumbre y malestar
social (Alder et al., 2023).
Salazar (2023) menciona que América Latina posee un gran po-
tencial para hacer frente a estas situaciones desfavorables y que una
manera de salir adelante es con la introducción de nuevas tecnolo-
gías en la estructura productiva de la región. Estos cambios podrían
estar relacionados con factores tales como la innovación tecnológi-
ca, transformación digital, economía circular y comercio electrónico,
entre otros. Dado que la innovación es un elemento clave de cara
a lograr un mayor crecimiento y desarrollo económicos, se prestará
especial atención a los impactos de la innovación.
Por otro lado, según el Índice Mundial de Innovación (2022)
entre los países más innovadores de América Latina, se encuentra
liderado por Chile con una puntación de 34 puntos. Le siguen Bra-
sil y México con valores de 32.5 y 31, respectivamente (Chevalier,
2022). La baja inversión en I+D hace que Latinoamérica se ubique
en esos puestos. Núñez (2019) explica que la región apenas destina
un 0.8 % de su PIB en I+D y que muchos de sus países se encuen-
tran por debajo de 0.5 %. Muy bajo en comparación con países de
la OCDE que es de 2.5 %. Además, señala que la innovación es una
herramienta clave para promover el cambio de matriz productiva y
dar solución a problemas de pobreza, desigualdad y baja productivi-
dad. Por su parte, Uribe (2018) señala que la innovación tecnológica
no es del todo entendida por los estados latinoamericanos, no es un
tema que los gobiernos de turno quieran abordar de manera priori-
taria. Por eso, Botella y Suarez (2012) mencionan que se deberían
considerar políticas de innovación para hacer frente a los desafíos
económicos y sociales, constituyéndose en un eje central de las es-
trategias de desarrollo para la región.
La literatura académica muestra que la innovación tecnológica
juega un papel central en el impulso de la productividad y el desa-
rrollo económico (Hasan y Tucci, 2010; Kim et al., 2012; Zhou et al.,
2021; Adedoyin et al., 2022). Los hallazgos indicaron un impacto
positivo y significativo de la innovación tecnológica (representada
por patentes, marcas comerciales, gasto en I+D) y demás variables
relacionadas con las TIC sobre el desarrollo económico (Adak, 2015;
Maneejuk y Yamaka, 2020; Barbero et al., 2021; Gyedu et al., 2021).
Asimismo, la tendencia al cambio estructural es indispensable, espe-
cialmente en los países en desarrollo. Bajo este contexto, esta inves-
tigación tiene como objetivo examinar el efecto de la eficiencia del
desempeño innovador en el desarrollo económico en América Lati-
na y cerrar las brechas objeto de este estudio, utilizando modelos
econométricos de Mínimos Cuadrados Ordinarios, de Efectos Fijos
y de Efectos Aleatorios, durante el periodo 2000-2021, para un gru-
po de 12 economías latinoamericanas. Los resultados sugieren que
las políticas públicas deben ir enfocadas a fomentar la innovación
tecnológica, mientras más recursos se inviertan, mejor será el rendi-
miento relativo del sistema de innovación. Los países en desarrollo
tienden a absorber y adoptar más rápido, el conocimiento incorpo-
rado y las innovaciones de otros, pero existe un limitante ya que no
cuentan con las condiciones requeridas para una generación y difu-
sión tan efectiva de innovaciones internas. Además, no se puede es-
perar un beneficio a corto plazo, ya que es un proceso que requiere
tiempo para ser adoptado a gran escala. Es por ello que las políticas
deben ir direccionadas a solucionar estos problemas, para alcanzar
un nivel tecnológico apropiado y que contribuyan al desarrollo de
las economías de América Latina.
Este documento se organiza de la siguiente forma. La sección
2 revisa exhaustivamente la literatura relacionada con esta temáti-
ca. La sección 3 realiza el análisis de datos y plantea la metodología
de investigación. La sección 4 muestra los resultados empíricos. La
sección 5 concluye, propone implicaciones de política y expone las
limitaciones que ha tenido la investigación.
2|REVISIÓN LITERARIA Y CON-
TEXTUAL
A partir de principios de los años 90, se abordó por primera
vez la relación entre el sector de la innovación y la investigación
(Aghion y Howitt, 1992). Romer (1990) definió los efectos positivos
de invertir en tecnología. Más recientemente, las relaciones entre in-
novación tecnológica y desarrollo económico han sido investigadas
de una manera más profunda en la literatura económica actual. Las
sendas de progreso y actualización tecnológica presentan nuevas
características en las economías emergentes. Sin embargo, existe
una limitada literatura en los países latinoamericanos, debido a la
escasa o nula disponibilidad de datos. Por lo tanto, se realizará una
contribución a la investigación aportando nueva evidencia empírica,
para un conjunto de países de América Latina y el Caribe.
La literatura se divide en tres partes, la primera se relaciona con
los distintos métodos econométricos, con la finalidad de comprobar
si la innovación tecnológica genera un impacto, ya sea positivo o
negativo, en el desarrollo económico. La mayoría de estudios utili-
zan la medida de patentes como variable proxy de la innovación. En
el segundo grupo, se basa en los distintos tipos de industrias, que
requiere a su vez la implementación de la innovación tecnológica,
para el correcto desarrollo de sus actividades económicas. El tercer
grupo, trata de investigaciones de carácter descriptivo, que han en-
contrado un vínculo entre tecnología y desarrollo económico.
En primer lugar, surgen Hasan y Tucci (2010) que mediante la
utilización de modelos de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), de
efectos fijos y el método de momentos generalizados (GMM) han
encontrado que los países con niveles más altos de actividad de pa-
tentes, tienden a estar asociados con aumentos en la tasa de PIB
per cápita. Igualmente, Kim et al. (2012) empleando las mismas he-
rramientas econométricas para un grupo amplio de países, hallaron
que la protección de patentes es un determinante importante de la
innovación y que las innovaciones patentables contribuyen al PIB
per cápita en los países desarrollados, pero no en los países en de-
sarrollo. Por su parte, Adak (2015) en su estudio para Turquía, con el
procedimiento de Engle y Granger (1987) y el modelo de corrección
del error, pudo verificar una relación de largo plazo entre las dos va-
riables, total de solicitudes de patentes y el PIB per cápita. En cam-
bio, Maneejuk y Yamaka (2020) a partir de variables de tecnologías
de la información y la comunicación (TIC) hallaron que, existe una
relación no lineal entre las variables mencionadas, la innovación y el
producto interior bruto per cápita.
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Seguidamente, Zhou et al. (2021) enfocan su investigación en
el impacto de la innovación en el desarrollo económico desde la
perspectiva del progreso tecnológico y el cambio estructural. Apli-
cando un modelo econométrico no lineal, encontraron que el pro-
greso tecnológico tiene un efecto en forma de U invertida en el
PIB de China. A su vez, Barbero et al. (2021) a través de métodos
de análisis envolvente de datos de frontera-TOPSIS, sus resultados
indicaron que, los países a menudo considerados como líderes en
innovación, cuentan con un desempeño innovador lejos de ser sa-
tisfactorio, lo que apunta a la existencia de rendimientos de escala
decrecientes en la innovación. Mientras que, Gyedu et al. (2021)
utilizando el modelo de panel de vectores autorregresivos (PVAR),
obtienen que la I+D, las patentes y las marcas registradas tienen un
impacto significativo en el PIB per cápita entre los países del G7 y
BRICS. Finalmente, Adedoyin et al. (2022) en sus resultados del mo-
delo autorregresivo con retardos distribuidos (ARDL) revelan que, la
intensidad de las patentes y la formación bruta de capital fijo aumen-
tan la economía a corto y largo plazo, pero su interacción disminuye
significativamente el crecimiento.
En un segundo grupo, se agrega literatura que investiga el pa-
pel jugado por la innovación en las industrias, tanto nacional como
mundial, en la explicación del desarrollo económico. Tenemos en pri-
mer lugar a Yang (2006) cuyos resultados empíricos respaldan que
el aumento de las patentes nacionales en el sector industrial condu-
jo a un mayor desarrollo económico en Taiwán. Por otro lado, Ye et
al. (2022) motivados por la relación de largo plazo existente entre
el desarrollo tecnológico y el crecimiento económico, su finalidad
era pronosticar el crecimiento de los países a partir de los datos
de patentes. Sus predicciones resultantes superaron a las del FMI
en más del 35 % en términos de reducción de la tasa de error. Se-
guidamente, Hu et al. (2023) hablan de la industria farmacéutica y
cómo el proceso para patentar es muy largo y tedioso debido a los
obstáculos burocráticos, ya que el tiempo promedio de revisión de
las solicitudes de patentes es de aproximadamente 40,7 meses, lo
que desalienta a las empresas a invertir en I+D. Posteriormente, Gu
(2023) examinó los factores que afectaron la comercialización de
patentes universitarias y el llamado desbordamiento espacial utili-
zando el modelo de retardo espacial a partir de datos transversales.
A continuación, en el tercer grupo destacan una serie de es-
tudios descriptivos relevantes, que contribuyeron a la investigación
al evidenciar la importancia de la innovación tecnológica en el desa-
rrollo económico. Litsareva (2017) utilizando métodos cronológicos,
análisis de fuentes de información y análisis comparativos; compro-
baron que existe una estrecha cooperación entre la ciencia y la in-
dustria, lo que conduce a un cambio en la estructura y la naturaleza
de la economía. A continuación, Klein (2020) descubrió que, cuando
se fortalece la protección de patentes, las empresas aumentan en-
dógenamente la proporción de componentes de innovación. Mien-
tras tanto, el estudio de Zhou et al. (2020) indicaron que la reforma
del sistema económico, la transformación de la estructura industrial,
el progreso técnico y la transformación de la función del gobierno
son los cuatro tipos clave para realizar la transformación del patrón
de desarrollo económico. Por otro lado, Ouyang et al. (2022) des-
cubrieron que las marañas o los trolls de patentes en la era digital
podrían aumentar significativamente la dificultad y el costo del es-
tablecimiento de estándares, lo que tendría un impacto negativo en
la innovación tecnológica y el desarrollo industrial.
2.1 |Brechas existentes en la literatura
académica sobre innovación y desarro-
llo
Tras evaluar los estudios relevantes en la literatura existente
sobre innovación y desarrollo, se pueden identificar los siguientes
huecos objeto de investigación: (a) está claro que muchos artículos
de investigación están desactualizados en cuanto al período tempo-
ral y, además, el periodo de análisis es pequeño. Es necesario tener
en cuenta que el proceso de difusión de innovación ha tenido lugar
a lo largo del tiempo y es en períodos cercanos al actual donde se
exhibe un mayor desarrollo; (b) la literatura sobre estudios de panel
acerca de la relación existente entre innovación y desarrollo econó-
mico en el contexto de los países en desarrollo es limitada, principal-
mente debido a la falta de disponibilidad de datos. En este contexto,
este estudio tiene como objetivo cerrar las brechas mencionadas an-
teriormente en la literatura, utilizando datos panel de 2000 a 2021
de 12 economías en desarrollo pertenecientes a América Latina y el
Caribe.
3|DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 |Datos
En el siguiente apartado, se detalla las variables a utilizar pa-
ra la estimación del modelo econométrico. La elección de las mis-
mas se hace en función de la disponibilidad de datos. El conjunto
de datos se construyó a partir de varias fuentes: Indicadores de De-
sarrollo Mundial (WDI, 2023), Indicadores de Gobernanza Mundial
(WGI, 2022) e Índice de Rugosidad del Terreno (2012). Un desafío
que surgió para la realización de esta investigación fue encontrar
una variable proxy adecuada, para determinar qué medida sería un
mejor indicador de la innovación. La literatura sugiere que las pa-
tentes y el gasto en I+D son las variables más utilizadas. Diferen-
tes trabajos, tales como Hasan y Tucci (2010), Gyedu et al. (2021)
y Adedoyin et al. (2022) recomiendan el uso de las patentes como
medidas de innovación. En esta investigación se emplea el número
de solicitudes de patentes de residentes y no residentes, ya que las
estadísticas oficiales de datos de gasto en I+D estaban incomple-
tas para el periodo de análisis y no existía la posibilidad de aplicar
técnicas de interpolación temporal. Aun así, las variables de paten-
tes estuvieron disponibles solo para un grupo específico de América
Latina y el Caribe.
Posteriormente, la variable dependiente es el PIB per cápita a
precios constantes del 2015. En relación, a la variable independien-
te es la innovación tecnológica, la cual esta medida en número de
patentes registradas en cada país, tanto por los residentes y los no
residentes. Según, Gold et al. (2019), las patentes generan mayores
niveles de transferencia de tecnología y aumentan la actividad in-
ventiva nacional. En cuanto a las variables de control, se seleccionó
un grupo de variables, tales como: uso de internet ( % de la pobla-
ción) como variable proxy de las Tecnologías de la Información y las
Comunicaciones (TIC), la formación bruta de capital a precios cons-
tantes de 2015, la población total como la fuerza laboral, años de
escolaridad, calidad regulatoria y la accesibilidad geográfica medida
por el índice de rugosidad del terreno. Todas las variables se extra-
jeron de los Indicadores de Desarrollo Mundial (2023), a excepción
de calidad regulatoria que se encuentra en la base Indicadores de
Gobernanza Mundial (2022) y la accesibilidad geográfica que per-
tenece al Índice de Rugosidad del Terreno de Nunn y Puga (2012).
Es importante recalcar que las variables (patentes residentes, paten-
tes no residentes, formación bruta de capital y fuerza laboral), están
expresadas en logaritmos. Mientras que, las variables (TIC, años de
escolaridad, calidad regulatoria y accesibilidad geográfica) están ex-
presadas en su notación original.
La investigación está comprendida entre el periodo que está
delimitado desde 2000-2021 para un total de 12 países latinoame-
ricanos, entre los cuales se encuentran: Argentina, Brasil, Chile, Co-
lombia, Costa Rica, República Dominicana, Ecuador, Guatemala, Ja-
maica, México, Perú, Uruguay, debido a la disponibilidad de infor-
mación.
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A continuación, en la Tabla 1 se muestran las series que son
empleadas en las estimaciones econométricas. A partir de los mo-
delos de crecimiento endógeno, la innovación tecnológica tiene un
efecto positivo en el PIB per cápita. En este sentido, la primera hipó-
tesis plantea que la innovación tecnológica medida por las patentes
tiene un efecto positivo y significativo sobre el PIB per cápita. Esta
hipótesis está sustentada en la idea de que los procesos de inno-
vación tecnológica fomentan el surgimiento de nuevos productos y
procesos, dinamizando la producción y reduciendo costos de pro-
ducción.
La segunda hipótesis propone que las TIC aumentan el PIB per
cápita en los países analizados. Esta hipótesis está sustentada en los
siguientes aspectos. Por una parte, el uso de Internet facilita a las
empresas los procesos administrativos, reduciendo el tiempo reque-
rido para la producción, y facilita la búsqueda de nuevas soluciones
a los trabajadores. Mientras tanto, la tercera hipótesis plantea que
la formación bruta de capital aumenta el PIB per cápita en Améri-
ca Latina. La literatura teórica y empírica ha fundamentado que la
producción es una función directa del capital necesario para la pro-
ducción (Futagami, 1993; Jones, 2019). Los modelos neoclásicos y
endógenos han explicado este fundamento teórico de forma deta-
llada (Solow, 1956; Romer, 1986).
Por otro lado, la cuarta hipótesis plantea que la fuerza laboral
disminuye la producción real per cápita, en particular si la tasa de
crecimiento de la población es alta como ocurre en los países de
América Latina. La quinta hipótesis plantea que existe una relación
positiva entre el capital humano y el PIB per cápita en los países ana-
lizados. El conocimiento implica que la fuerza laboral es más produc-
tiva y eficiente, tiene más herramientas y habilidades para producir
más en menor tiempo.
Seguidamente, la sexta hipótesis plantea que la calidad regula-
toria y el PIB real per cápita tienen una relación positiva. Cuando la
regulación de los países es de calidad, existe mayor facilidad para
crear negocios y que las nuevas ideas puedan ser desarrolladas por
los emprendedores sin limitaciones burocráticas. Rahman y Sultana
(2022) explican que, las diferencias en la calidad institucional entre
países conducen a una diferencia en el nivel de desarrollo económi-
co y que un sistema institucional débil no solo obstaculiza el creci-
miento de elementos productivos y tecnologías innovadoras, sino
que también promueve actividades de expropiación y manipulación
jurisdiccional. Finalmente, planteamos que la accesibilidad geográfi-
ca facilita el comercio internacional, generando nuevas oportunida-
des de llevar los productos a los mercados internacionales e impor-
tar nuevas tecnologías para aumentar la producción nacional. Benos
et al. (2015) en un estudio para la UE encontraron que los patrones
de crecimiento regional pueden entenderse en función de varios
factores interrelacionados, entre los cuales la proximidad geográfi-
ca, económica y tecnológica tienen un papel primordial. Por su parte,
Yu y Yuizono (2021) señalaron que la distancia geográfica reduce el
costo de difusión de tecnologías bajo la influencia de la externaliza-
ción del conocimiento y los mercados laborales localizados.
Tabla 1. Descripción de las variables
Variables Indicador Abreviatura Fuente Definición
Dependiente PIB per cápita LGDPpc WDI Es el producto interno bruto dividido por la población a mitad de año,
medido en dólares por habitante (Index Mundi, 2023).
Independientes Patentes residentes logPat WDI
Son las solicitudes presentadas en todo el mundo a través del
procedimiento del Tratado de Cooperación en materia de Patentes
o en una oficina nacional de patentes por los derechos exclusivos
sobre un invento: un producto o proceso. Se mide como el número total de
Patentes no residentes logNPat WDI patentes otorgadas (Index Mundi, 2023).
Control
TIC Net WDI Personas que han utilizado Internet (desde cualquier
lugar) en los últimos 3 meses (Index Mundi, 2023).
Formación Bruta de Capital logFBK WDI
Comprende los desembolsos en concepto de adiciones
a los activos fijos de la economía más las variaciones
netas en el nivel de los inventarios (Index Mundi, 2023).
Fuerza laboral logPop WDI
Se basa en la definición de población de facto, que cuenta
a todos los residentes independientemente de su estatus
legal o ciudadanía (Index Mundi, 2023).
Años de escolaridad Edut WDI Años promedio de estudio de la población en determinado
año (Index Mundi, 2023).
Calidad regulatoria Rqe WGI
Refleja las percepciones de la capacidad del gobierno para
formular e implementar políticas y regulaciones sólidas
que permitan y promuevan el desarrollo del sector privado
(WGI, 2022).
Accesibilidad geográfica Rugged Nunn y Puga
Esta medida de robustez alternativa está motivada por la
posibilidad de que lo que importa es tener cerca una cantidad
suficientemente grande de terreno lo suficientemente
accidentado, incluso si algunas partes del país son bastante
planas (Nunn y Puga, 2012).
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En cambio, en la Tabla 2 se observan los estadísticos descrip-
tivos de las variables empleadas en las estimaciones econométri-
cas. Específicamente, se indican los valores promedio del periodo
de estudio, la desviación estándar, los valores mínimos y máximos,
y el número de observaciones. Los estadísticos permiten conocer
un panorama general del comportamiento de los datos para el caso
de estudio. Por ejemplo, el PIB per cápita, las patentes, los factores
de producción capital y trabajo, la educación, la calidad regulatoria
y el índice de rugosidad del terreno tienen mayor variación, entre
los países que dentro de ellos. Mientras que, el Internet tiene ma-
yor variación dentro de los países que entre ellos. Asimismo, el PIB
per cápita promedio de los países analizados es de 7 944.06 aunque
existe una alta dispersión debido a que el PIB cápita más bajo es de
3 192.30 y el máximo es de 16 192.16. Otro aspecto que se explica
es que el número de patentes registradas por los no residentes es
mayor al registro de patentes de los residentes, lo cual sugiere que
la capacidad de innovación de los residentes es deficiente y que los
procesos de innovación en los países analizados es dependiente de
la innovación procedente del exterior. Los datos del uso de Internet
indican que esta variable ha experimentado un crecimiento sosteni-
do en el periodo analizado. La formación bruta de capital y la fuer-
za laboral experimentaron un crecimiento en los primeros años del
periodo analizado con algunas variaciones en los últimos años del
periodo analizado. Los datos de la variable educativa indican que la
escolaridad tiene un comportamiento estable en los últimos años.
Finalmente, las variables calidad regulatoria y la accesibilidad
geográfica tienen un comportamiento estable durante el periodo
analizado. En todo el documento, los puntos se utilizan como sepa-
rador de decimales y el espacio para separación de miles.
Tabla 2. Estadísticos descriptivos de las variables
Variable Media Desviación estándar Mínimo Máximo Observaciones
lGDPpc
overall 8.886 0.437 8.068 9.692 N = 264
between 0.424 8.211 9.457 n = 12
within 0.158 8.474 9.262 T = 22
LogPat
overall 4.391 2.065 0.693 8.608 N = 252
between 2.089 2.103 8.386 n = 12
within 0.495 2.721 6.277 T = 21
logNPat
overall 6.959 1.646 3.713 10.162 N = 252
between 1.674 4.352 9.829 n = 12
within 0.357 4.778 7.663 T = 21
Net
overall 36.948 24.212 0.712 88.300 N = 255
between 8.937 19.201 50.719 n = 12
within 22.641 -1.572 78.537 T = 21.25
LogFBK
overall 24.109 1.335 21.728 26.740 N = 257
between 1.392 21.868 26.411 n = 12
within 0.290 23.231 24.647 T-bar = 21.41
logPop
overall 16.745 1.279 14.775 19.183 N = 264
between 1.331 14.821 19.094 n = 12
within 0.075 16.536 16.926 T = 22
Edut
overall 11.784 2.852 6 16 N = 264
between 2.291 6 16 n = 12
within 1.818 8.329 15.329 T = 22
Rqe
overall 0.124 0.585 -1.259 1.536 N = 252
between 0.587 -0.907 1.350 n = 12
within 0.161 -0.339 0.918 T = 21
Rugged
overall 1.376 0.653 0.239 2.480 N = 264
between 0.681 0.239 2.480 n = 12
within 4.09e-16 1.376 1.376 T = 22
3.2 |Estratégia Metodológica
La siguiente sección plantea metodología a utilizar con la fina-
lidad de investigar más formalmente el papel que desempeñan las
patentes y demás variables de control en el desarrollo económico en
América Latina. Basándonos en la teoría de crecimiento endógeno
de Romer (1994), la inversión en I+D y la acumulación de capital hu-
mano impulsarán el desarrollo económico a largo plazo en la región.
Además, incluimos variables adicionales a nuestro modelo empírico
como son: el trabajo representado por la fuerza laboral, el capital
explicado por la formación bruta de capital y la educación medida
por los años de escolaridad, ya que son uno de los enfoques más
comunes para medir el crecimiento económico en la teoría del cre-
cimiento de Solow (1956) y la de Romer (1994), como lo mostraron
en su trabajo Maneejuk y Yamaka (2020).
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Por otro lado, cómo medir con precisión la innovación tecnoló-
gica ha sido una cuestión muy importante que tuvimos que abordar,
debido a la disponibilidad de información de las fuentes oficiales, uti-
lizamos una medida alternativa como son las solicitudes de patentes
de residentes y no residentes. Hasan y Tucci (2010) explican que las
patentes son indicadores relevantes de la innovación porque, exis-
ten más bases de datos de patentes, además, pueden verse como
el resultado de un proceso inventivo, que vinculan las actividades
de I+D y la productividad, finalmente, se pueden construir medidas
tanto cuantitativas como cualitativas de las actividades de innova-
ción.
Tomando en consideración lo antes señalado, la estrategia eco-
nométrica estará dividida en tres etapas. En la primera etapa, forma-
lizamos la relación entre las variables dependiente e independiente,
la cual recoge el interés de la presente investigación: evaluar el efec-
to de la innovación tecnológica en el PIB real per cápita en los países
de América Latina:
P I Bpi t =f(ITi t )(1)
Donde y denotan el PIB real per cápita y la innovación tecno-
lógica del país i en el periodo t, respectivamente. Además, i indica el
país i=1,2,...,12 países de América Latina analizados en esta investi-
gación. Mientras que t=2000,2001,.. .,2021. Se emplea un panel de
datos balanceado y la cobertura geográfica y temporal está limitada
por la disponibilidad de la información estadística. La Ecuación (1)
recoge el objetivo central de la investigación, el cual será verifica-
do mediante la estimación de regresiones con datos de panel. No
obstante, con el fin de encontrar estimadores más consistentes, la
Ecuación (2) formaliza la relación entre las variables formalizadas en
la Ecuación (1) y agregamos los factores capital y trabajo. El capital
está medido por la formación bruta de capital fijo y el trabajo esta
medido por la población total. En este sentido, la siguiente ecuación
captura el modelo a estimar:
P I Bpi t =β0+β1ITi t +β2l og F B Ki t +β3l og P opi t +εi t (2)
Además de las variables definidas previamente, en la Ecuación
(2), βidenota los parámetros a estimar mediante modelos de míni-
mos cuadrados ordinarios (MCO). El término F BKi t representa la
formación bruta de capital fijo de cada país, y Li t es la fuerza la-
boral. Además,εi t es el término de error estocástico que tiene dos
componentes: uno fijo y otro aleatorio. La estructura productiva de
la América Latina y en base a la literatura previa, agregamos un con-
junto de variables de control que capturan las condiciones diferen-
ciadoras de los 12 países Latinoamericanos incluidos en esta inves-
tigación. Específicamente, agregamos el rol moderador del Uso de
Internet, el capital humano, la calidad regulatoria, y la accesibilidad
geográfica. Con estos aspectos, el modelo completo a estimar está
representado en la Ecuación (3) de la siguiente forma:
P I Bpi t =β0+β1ITi t +β2l o g F B Ki t +β3l o g P opi t +β3T I Ci t +β3
+E duti t +β3R q ei t +β3R ug g e di t +εi t (3)
Para la elección entre un modelo de efectos fijos y aleatorios
se utilizará el Test de Hausman, con la finalidad de encontrar cuál es
el estimador estadístico es más conveniente para nuestro modelo.
4|RESULTADOS
4.1 |Evidencia descriptiva sobre innova-
ción en los países de América Latina
En la Figura 1 se presenta la correlación entre el Producto In-
terior Bruto per cápita y el total de patentes de residentes y no resi-
dentes para un grupo de países de América Latina (Argentina, Brasil,
Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana, Ecuador, Gua-
temala, Jamaica, México, Perú, Uruguay), en los años 2000-2021.
Se observa que los puntos del gráfico de dispersión están dispues-
tos en una línea ascendente de izquierda a derecha a lo largo de
los años, lo que afirma que existe una correlación positiva entre las
variables. Esto significa que, a medida que aumentan el total de pa-
tentes, tiende a aumentar el producto interno bruto per cápita, por
lo que también podemos observar que existe una correlación fuer-
te debido a los puntos que se encuentran cercanos a la línea. Sin
embargo, también se observan algunos puntos que están un poco
alejados de la línea. Estos puntos pueden representar casos atípicos
o excepciones en los datos, donde la relación entre el PIB per cápita
y el total de patentes puede ser diferente o influenciada por otros
factores.
En otras palabras, a medida que la economía de América Lati-
na crece es más probable que se produzca una mayor cantidad de
innovación y desarrollo tecnológico, como se refleja en el número
de patentes. En conjunto, estos resultados corroboran la investiga-
ción realizada por Guloglu y Tekin (2012), quienes mencionan en su
estudio que existe una relación de causalidad entre las patentes y
el Producto Interno Bruto per cápita. Por un lado, se encuentra que
el gasto en investigación y desarrollo (I+D) y el nivel del PIB influ-
yen en la generación de innovaciones tecnológicas, representadas
por las patentes. Esto significa que, a medida que las empresas in-
vierten más en I+D y la economía experimenta un desarrollo econó-
mico, se estimulan el cambio tecnológico y la innovación. Por otro
lado, también se encuentra que las patentes, el tamaño del merca-
do y la inversión en I+D se influyen mutuamente. Esto sugiere que,
a medida que la economía crece y el ritmo de innovación aumenta,
las empresas intensifican su enfoque en el I+D. A su vez, este incre-
mento en la intensidad de la I+D tiene un impacto en el número de
patentes generadas, lo que demuestra que el cambio tecnológico
está relacionado con el tamaño del mercado y la inversión en I+D.
Estos hallazgos respaldan la idea de que el desarrollo económico y
la innovación tecnológica están estrechamente interconectados.
Asimismo, se puede observar la existencia de una correlación
positiva. No obstante, la correlación no implica causalidad, por lo
tanto, se hace necesario la realización de estimaciones economé-
tricas para identificar los mecanismos que relacionan el desarrollo
económico y la innovación tecnológica y cuantificar los parámetros
de regresión. Los gráficos en general tienen un problema de inter-
pretación, puesto que representan una intuición, pero no un análisis
estadístico.
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Figura 1. Gráfico de correlación entre el PIB per cápita y el total de patentes de residentes y no residentes.
En otras palabras, a medida que la economía de América Lati-
na crece es más probable que se produzca una mayor cantidad de
innovación y desarrollo tecnológico, como se refleja en el número
de patentes. En conjunto, estos resultados corroboran la investiga-
ción realizada por Guloglu y Tekin (2012), quienes mencionan en su
estudio que existe una relación de causalidad entre las patentes y
el Producto Interno Bruto per cápita.
Por un lado, se encuentra que el gasto en investigación y de-
sarrollo (I+D) y el nivel del PIB influyen en la generación de innova-
ciones tecnológicas, representadas por las patentes. Esto significa
que, a medida que las empresas invierten más en I+D y la economía
experimenta un desarrollo económico, se estimulan el cambio tec-
nológico y la innovación. Por otro lado, también se encuentra que
las patentes, el tamaño del mercado y la inversión en I+D se influ-
yen mutuamente.
Figura 2. Comportamiento de las patentes de los residentes y no residentes en América Latina.
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Esto sugiere que, a medida que la economía crece y el ritmo
de innovación aumenta, las empresas intensifican su enfoque en el
I+D. A su vez, este incremento en la intensidad de la I+D tiene un
impacto en el número de patentes generadas, lo que demuestra que
el cambio tecnológico está relacionado con el tamaño del mercado y
la inversión en I+D. Estos hallazgos respaldan la idea de que el desa-
rrollo económico y la innovación tecnológica están estrechamente
interconectados.
Asimismo, se puede observar la existencia de una correlación
positiva. No obstante, la correlación no implica causalidad, por lo
tanto, se hace necesario la realización de estimaciones economé-
tricas para identificar los mecanismos que relacionan el desarrollo
económico y la innovación tecnológica y cuantificar los parámetros
de regresión. Los gráficos en general tienen un problema de inter-
pretación, puesto que representan una intuición, pero no un análisis
estadístico.
En la Figura 3 se presenta el comportamiento de las variables
de estudio. El logaritmo del producto interno bruto per cápita mues-
tra una tendencia creciente, aunque se observan dos caídas a lo lar-
go de los años de estudio. La primera caída ocurrió en 2009 debido a
una crisis económica global conocida como la crisis financiera mun-
dial o la Gran Recesión, desencadenada por la crisis financiera de
2008. Según Ocampo (2009), el impacto más significativo y gene-
ralizado de la crisis se observa en el campo del comercio. Todos los
países, especialmente México, Centroamérica y el Caribe, están ex-
perimentando los efectos de la disminución en el volumen real del
comercio, mientras que las economías sudamericanas, en particular
aquellas dependientes de la exportación de minerales y productos
energéticos, han experimentado un deterioro considerable en los
términos de intercambio. La segunda caída se produjo en 2019, que
se debió a una desaceleración generalizada en la economía mundial,
la cual afectó a muchas regiones, incluida América (CEPAL, 2019).
También se presentaron tensiones comerciales entre Estados Uni-
dos y China, que son dos importantes socios comerciales de Amé-
rica Latina, generando incertidumbre y afectando el comercio inter-
nacional. Esto a su vez provocó un impacto al alza en los precios de
los productos básicos como el petróleo, minerales y alimentos. Ade-
más, algunos países de América Latina experimentaron tensiones
políticas y sociales significativas, lo que a su vez generó incertidum-
bre y afectó a la confianza de los inversores.
Figura 3. Evolución de las variables de estudio, periodo 2000-2021.
Por su parte, el logaritmo del total de patentes (residentes y
no residentes) presenta una tendencia creciente hasta el año 2006,
cuando alcanza su punto más alto. Sin embargo, a partir de ese año,
se observa una tendencia decreciente. En el estudio de Morales y
Sifontes (2014), se menciona que esto se debe a la escasa coopera-
ción internacional en las co-invenciones en América Latina, debido
a factores como problemas en la asignación de derechos de propie-
dad intelectual, la falta de marcos regulatorios sólidos, la limitada
infraestructura tecnológica y la estructura económica de los países.
Estos factores dificultan la generación y colaboración en la produc-
ción de patentes en la región.
En lo que respecta a las tecnologías de la información y co-
municación (TIC), se observa una tendencia creciente hasta el año
2020, momento en el que experimenta una caída. Según, la CEPAL
(2020), esto se debe al impacto que tuvo el COVID-19 en la región.
Durante la pandemia, las medidas de distanciamiento social y los
confinamientos generaron un aumento significativo en la demanda
de servicios digitales, como el trabajo remoto, la educación en línea,
el comercio electrónico y la telemedicina. Esta mayor demanda de
servicios digitales ejerció presión sobre la infraestructura existente
y planteó ciertos desafíos en términos de capacidad de red y cali-
dad del servicio. Además, se realizaron recortes presupuestarios en
diferentes áreas, incluyendo las TIC.
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La región ya enfrentaba brechas digitales en cuanto al acceso
a Internet, infraestructura tecnológica y habilidades digitales. Estas
brechas podrían haber limitado la capacidad de adopción y uso de
tecnologías digitales durante la pandemia.
En cuanto al logaritmo de la formación bruta de capital, se ob-
serva una tendencia creciente para los países estudiados, pero tam-
bién se identifican dos caídas significativas. La primera ocurrió en
2009 debido a una crisis global. Según Ocampo (2009), en su estu-
dio se menciona que la crisis financiera mundial impactó la confian-
za de los inversionistas y generó una contracción en los mercados
financieros internacionales. Esto resultó en una disminución de los
flujos de capital hacia América Latina. Además, durante la crisis fi-
nanciera, las instituciones financieras redujeron la oferta de crédito
y adoptaron una postura más cautelosa en la concesión de présta-
mos. La segunda caída tuvo lugar en 2020 (CEPAL, 2020). Se men-
ciona que, debido a la pandemia del COVID-19, la formación bruta
de capital experimentó una disminución significativa. Las medidas
de confinamiento y las restricciones en la movilidad afectaron ne-
gativamente a varios sectores económicos. Además, la incertidum-
bre generada por la pandemia, como el cierre de fronteras, las inte-
rrupciones en las cadenas de suministro y las fluctuaciones en los
mercados financieros, condujeron a una disminución en la confian-
za empresarial y a una postergación de decisiones de inversión.
El logaritmo de la fuerza laboral muestra una tendencia crecien-
te a lo largo de los años. Según Fiszbein et al. (2016), en su estudio
mencionan que esto se debe al incremento del acceso a la educación
y la capacitación en muchos países de América Latina. Esta mejora
en la cualificación y preparación de la población ha facilitado su in-
greso al mercado laboral. Además, la región ha experimentado un
crecimiento demográfico significativo en las últimas décadas, lo cual
ha resultado en un aumento de la población en edad de trabajar. Es-
to ha contribuido a la expansión de la fuerza laboral en la región.
En relación a la educación (años de escolaridad), se puede ob-
servar una tendencia creciente hasta el 2015. Sin embargo, a partir
de ese año, se ha mantenido una tendencia estable. Según, Martín-
Baró (2014) en su investigación menciona que, a pesar de los avan-
ces en la expansión del acceso a la educación en la región, aún per-
sisten desafíos en términos de desigualdad en el acceso. Existen
grupos socioeconómicos y regiones que enfrentan dificultades pa-
ra acceder a una educación de calidad, lo que limita la mejora en el
nivel promedio de escolaridad. En algunos países de América Latina,
se evidencia una brecha significativa en cuanto al acceso y calidad
de la educación entre las áreas rurales y urbanas. Las zonas rurales
suelen enfrentar mayores desafíos en términos de infraestructura
educativa, recursos y acceso a servicios educativos, lo cual puede
restringir el progreso en el nivel promedio de escolaridad.
Finalmente, en cuanto a la calidad regulatoria, se puede obser-
var una tendencia decreciente que alcanzó su punto más bajo en el
año 2005. Según el estudio de Hui (2008), la calidad regulatoria en
algunos países de América Latina pudo haber alcanzado niveles muy
bajos debido a la prevalencia de altos niveles de corrupción política
y a una percepción generalizada de corrupción en diversas institu-
ciones. De acuerdo con el Barómetro Global de la Corrupción 2004
de Transparencia Internacional, se observaron altos índices de co-
rrupción en varios países de la región. El informe señala que Ecuador
fue calificado como el país con los políticos más corruptos, seguido
de Argentina, Perú, Bolivia, Brasil, Costa Rica y México. Además, se
criticó duramente el nivel de corrupción en legisladores, parlamen-
tos, policía y el sistema judicial en varios países. Aunque se observa
una tendencia creciente desde 2005 hasta 2013, esta vuelve a de-
caer. Según Pastrana-Valls (2019), en su estudio se menciona que
esta disminución en la calidad regulatoria en 2013 puede atribuirse
a varios factores relacionados con la insatisfacción ciudadana con la
democracia y la percepción de corrupción en la región. Estos facto-
res sociales y políticos influyen en el capital social de la ciudadanía
y tienen un impacto en la participación ciudadana. La insatisfacción
con la democracia puede llevar a una disminución en la confianza
y a una percepción de falta de legitimidad del régimen democráti-
co. Cuando los ciudadanos perciben altos niveles de corrupción en
funcionarios públicos, esto socava su confianza en las instituciones
y puede afectar su percepción de la legitimidad del régimen demo-
crático.
4.2 |Análisis de robustez mediante datos
de panel
A continuación, se puede verificar en la Tabla 3 la robustez de
los coeficientes, obtenidos por medio de modelos de Mínimos Cua-
drados Ordinarios (MCO) y siguiendo la ecuación econométrica (3)
planteada en el apartado anterior. Tenemos el modelo básico de re-
gresión (pooled MCO) y los modelos de efectos fijos (FE) y de efec-
tos aleatorios (RE). Casi todas las variables resultan estadísticamen-
te significativas con un nivel de significancia del 5 %. En el primer
modelo (pooled), las patentes de residentes tienen un efecto positi-
vo sobre el PIB per cápita, mientras que, en los otros modelos restan-
tes presentan un efecto negativo. Con respecto a las patentes de no
residentes en los tres casos presentan una relación positiva. Como
indican Bekhet et al. (2017) la innovación tecnológica nacional es ex-
tremadamente importante, ya que es una forma de mejorar aún más
la capacidad de un país para convertirlo en un país desarrollado. Por
su parte, Sohag et al. (2015) señalan que el aumento considerable
del número de patentes no residenciales produce una innovación
tecnológica significativa, que luego tiene una repercusión positiva
en el desarrollo económico. Mientras, Yang (2006) encuentra que
las patentes de origen extranjero contribuyen al PIB per cápita a lar-
go plazo más que a corto plazo y que pueden funcionar como un
canal de aprendizaje para las empresas del país anfitrión debido a la
divulgación de conocimiento.
En relación a la segunda variable TIC medida por el uso de in-
ternet, se observa que en los tres modelos presenta una relación
positiva. Este aspecto contrasta con los hallazgos de Alshubiri et al.
(2019) que encuentran que las telecomunicaciones y las tecnologías
de la información son un factor importante para agregar valor a va-
rios sectores industriales, tanto de manera directa como indirecta.
Es decir, cuanto más rápido se acceda a la información, mayor será
la ventaja comparativa del país. En cuanto a Bahrini y Qaffas (2019),
los mismos revelan que la producción de muchos países ha estado
creciendo a un ritmo más rápido y que la tecnología de las telecomu-
nicaciones son los factores importantes que impulsan el Producto
Interior Bruto real per cápita de las economías en desarrollo a tra-
vés de varios canales: mejora en la productividad, creación de bienes
y servicios de alto valor agregado y la eficiencia del factor trabajo.
Asimismo, Chakpitak et al. (2018) confirman un efecto positivo de
la banda ancha en el desarrollo económico.
Seguidamente, se encuentra que el capital físico está expre-
sado como la formación bruta de capital y en los tres modelos su
efecto es positivo. Es un factor que desempeña un rol muy impor-
tante en el desarrollo económico, ya que proporciona los medios de
producción necesarios para aumentar la productividad y la eficien-
cia en la economía. Es necesario destacar que no es el único factor
que impulsa el desarrollo económico, ya que también interactúa con
otros factores como el capital humano, la innovación y las políticas
económicas. Estos resultados son favorables al igual que los encon-
trados por Beltrán et al. (2018) y Peñaloza y Martínez (2020), que
realizan un estudio para México donde el aumentar el capital en
1 % provoca un incremento de 0.41 % y 0.35 % respectivamente en
el PIB per cápita. Luego, tenemos la fuerza laboral que esta medi-
do por la población total, en el modelo FE presenta una asociación
positiva. Esto sucede a diferencia del modelo pooled y del modelo
RE que muestran un signo negativo. Cuanto más cualificada esté la
mano de obra, mayor será la capacidad de una economía para pro-
ducir bienes y servicios.
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El trabajo no solo implica la cantidad de personas empleadas,
sino también su calidad y habilidades. Una fuerza laboral bien capa-
citada y educada puede generar innovación y avances tecnológicos,
lo que a su vez impulsa la productividad y el desarrollo económico.
El signo negativo puede deberse a que si se da lugar a un crecimien-
to poblacional rápido puede dar lugar a un aumento de la oferta de
mano de obra, lo que puede superar la demanda de empleo dispo-
nible en la economía, y por tanto limita el desarrollo económico, ya
que hay una menor contribución al producto interno bruto per cá-
pita y una disminución del consumo y la inversión.
Por otro lado, la educación tiene un efecto positivo en el mo-
delo pooled, pero en el modelo FE y modelo RE pierden significati-
vidad. La población con un elevado nivel de educación y formación
profesional tendrá una mayor productividad, porque podrán reali-
zar tareas de manera más eficiente, lo que aumenta la producción y
los ingresos. Contar con conocimientos especializados les permitirá
ser capaces de desarrollar nuevas ideas, productos y procesos. Sul-
tana et al. (2022) revelan en sus hallazgos que todos los aspectos
del capital humano influyen positivamente en el PIB per cápita de
los países en desarrollo.
Tabla 3. Modelos econométricos de Mínimos Cuadrados Ordinarios
(MCO), de Efectos Fijos (FE) y de Efectos Aleatorios (RE)
Modelos Pooled FE RE
Variables LGDPpc LGDPpc LGDPpc
LogPat 0.0681*** -0.0247*** -0.0150*
(0.0116) (0.0069) (0.0078)
LogNPat 0.178*** 0.0320*** 0.0537***
(0.0166) (0.0098) (0.0110)
Net 0.00256*** 0.00262*** 0.00382***
(0.0005) (0.0004) (0.0003)
LogFBK 0.447*** 0.317*** 0.327***
(0.0300) (0.0176) (0.0201)
LogPop -0.736*** 0.0543 -0.354***
(0.0230) (0.1030) (0.0329)
Edut 0.0155*** 0.00375 0.00108
(0.0038) (0.0027) (0.0029)
Rqe -0.0657*** 0.0735*** 0.0791***
(0.0191) (0.0218) (0.0237)
Rugged -0.0441*** -0.111**
(0.0160) (0.0496)
Constante 8.715*** 0.0586 6.630***
(0.405) (1.730) (0.503)
Observaciones 232 232 232
R-cuadrado 0.926 0.907 0.899
Número de ID 12 12 12
Para diferenciar nuestro trabajo de las demás investigaciones
incluimos variables relacionada con la gobernabilidad y la accesibili-
dad geográfica. En cuanto a la calidad regulatoria, en los dos mode-
los de efectos fijos y aleatorios los coeficientes son positivos, mien-
tras que, en el primer modelo pooled se muestra un coeficiente ne-
gativo. Se puede evidenciar que, en la región latinoamericana, la ca-
lidad regulatoria tiene un impacto significativo en el PIB per cápita.
Cuando una regulación es efectiva y está bien diseñada puede pro-
porcionar un marco sólido para el funcionamiento de los mercados,
fomentar la competencia, proteger los derechos de los consumido-
res y promover la estabilidad financiera, que son claves para fomen-
tar la inversión, la innovación empresarial y el desarrollo económico.
La relación negativa puede ser producto de un exceso de regulación
o una regulación ineficiente y burocrática, lo que genera cargas inne-
cesarias para las empresas, además, de desincentivar la inversión y
obstaculizar el desarrollo económico. El elevado nivel de corrupción
que persiste en la región es un desafío que enfrenta en la actualidad
y que sigue realizando esfuerzos para mejorar su calidad regulatoria.
Por su parte, el índice de rugosidad del terreno tiene una relación
negativa. A excepción del modelo FE que elimina a la variable debi-
do a su efecto invariante en el tiempo. En este caso, la accesibilidad
geográfica debería facilitar el comercio, estimular el desarrollo re-
gional y aumentar la movilidad laboral; con el propósito de crear un
entorno propicio para el desarrollo económico al ampliar las opor-
tunidades comerciales, atraer inversiones y mejorar el nivel de vida
de las personas. Pero observamos un efecto negativo, esto podría
deberse a que América Latina cuenta con infraestructura deficiente
en el ámbito del transporte y las comunicaciones, obstaculizando la
movilidad de bienes, servicios y personas, lo que a su vez limita las
oportunidades de desarrollo económico. También algunas regiones
pueden tener características geográficas o barreras naturales que
dificultan la accesibilidad.
A continuación, se aplica el test de Hausman, para la elección
tanto de un modelo de efectos fijos (FE) o de efectos aleatorios (RE).
El FE implica menos suposiciones sobre el comportamiento de los
residuos. Mientras tanto, en el RE en lugar de ser valor fijo para ca-
da individuo y constante a lo largo del tiempo, es una variable alea-
toria (Greene, 2013). La hipótesis nula indica que la diferencia en
coeficientes no es sistemática. Con una prob>chi2 = 0.000 (menor
al valor estadístico del 5 %), se rechaza. Por consiguiente, el modelo
que es más consistente para nuestra investigación es el de efectos
fijos. Sin embargo, el modelo de efectos fijos no permite estimar va-
riables tiempo-invariantes, como la geografía, ante lo que se recurre
al modelo de efectos aleatorios.
4.3 |Resultados Principales
Para el análisis de la Tabla 4, a partir del modelo 4, las esti-
maciones controlan los efectos aleatorios por año y país. También,
se ha aplicado rezagos a las variables con la finalidad de corregir el
problema de endogeneidad, para que los coeficientes estimados no
sean sesgados e inconsistentes. Además, de emplear el modelo de
Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), los resultados van acorde,
según las hipótesis planteadas. Se pretende analizar si los impactos
difieren al introducir otras variables tecnológicas diferentes de la
innovación. Es posible observar que, desde el modelo 1 a 3, al ir in-
cluyendo más variables de control se alcanzó una mayor robustez,
con lo que el PIB per cápita de América Latina se encuentra mejor
explicado.
En el modelo 3 todas las variables son estadísticamente signi-
ficativas. La innovación tecnológica, que se encuentra medida por
las patentes, tiene un efecto positivo sobre el desarrollo económico.
Por lo tanto, el sistema de patentes es fundamental para contribuir
a la innovación de las empresas y al desarrollo económico de la re-
gión. Al agregar variables relacionadas con las TIC, es posible verifi-
car que también tiene un efecto positivo. Son un factor importante
porque agregan valor a varios sectores industriales, cuanto más rápi-
do se acceda a la información, mayor será la ventaja comparativa del
país. Una combinación de las patentes y las TIC tienen un gran po-
tencial para impulsar la competitividad económica, al mismo tiempo
que fortalecen el progreso general de muchos sectores dentro de la
economía.
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Tabla 4. Modelos econométricos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y Modelo de Efectos Aleatorios
Modelo GMM Modelo efectos aleatorios
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
VARIABLES lGDPpc lGDPpc LGDPpc lGDPpc lGDPpc lGDPpc lGDPpc lGDPpc lGDPpc
LlPat 0.0640** 0.0271 0.0663*** 0.0516*** -0.0274*** -0.0254*** -0.0173** -0.0274*** -0.0254***
(0.0262) (0.0228) (0.0124) (0.0128) (0.00846) (0.00792) (0.00880) (0.00846) (0.00792)
LlNPat 0.0485 0.0629** 0.182*** 0.177*** 0.0360*** 0.0345*** 0.0543*** 0.0360*** 0.0345***
(0.0329) (0.0285) (0.0177) (0.0177) (0.0120) (0.0111) (0.0123) (0.0120) (0.0111)
LNet 0.00899*** 0.00233*** 0.00488*** 0.00242*** -0.000360 0.000653 0.00242*** -0.000360
(0.000896) (0.000518) (0.00163) (0.000484) (0.000882) (0.000956) (0.000484) (0.000882)
LlFBK 0.437*** 0.455*** 0.293*** 0.274*** 0.306*** 0.293*** 0.274***
(0.0321) (0.0368) (0.0214) (0.0253) (0.0271) (0.0214) (0.0253)
LlPop -0.732*** -0.725*** 0.101 -0.429*** -0.346*** 0.101 -0.429***
(0.0245) (0.0326) (0.125) (0.159) (0.0414) (0.125) (0.159)
LEdut 0.0155*** 0.0162*** 0.00283 0.00120 -0.000236 0.00283 0.00120
(0.00408) (0.00406) (0.00322) (0.00295) (0.00325) (0.00322) (0.00295)
LRqe -0.0587*** -0.0630*** 0.0452* 0.0647** 0.0751*** 0.0452* 0.0647**
(0.0204) (0.0204) (0.0265) (0.0251) (0.0269) (0.0265) (0.0251)
LRugged -0.0467*** -0.0474*** -2.690*** 1.401 -0.124** -2.690*** 1.401
(0.0171) (0.0172) (0.922) (1.204) (0.0588) (0.922) (1.204)
Efecto año si no si si no si
Efecto país no si si no si si
Constante 8.278*** 8.015*** 8.882*** 8.449*** 2.159 8.713*** 7.011*** 2.159 8.713***
(0.138) (0.124) (0.433) (0.446) (1.487) (1.992) (0.605) (1.487) (1.992)
Test de Hausam 0.000 0.000 0.000
(112.20) (112.20) (112.20)
Observaciones 252 250 232 232 232 232 232 232 232
R-cuadrado 0.226 0.447 0.914 0.926 0.983 0.988 0.891 0.851 0.896
Nota. Los valores entre paréntesis hacen referencia a los errores estándar y los asteriscos indican el nivel de significancia de los
coeficientes: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
El capital y la educación presentan coeficientes positivos, ya
que también estas variables son importantes para contribuir al desa-
rrollo económico. Mientras, la fuerza laboral, la calidad regulatoria
y la accesibilidad presentan un efecto negativo sobre el logaritmo
del PIB per cápita. Esto podría explicarse debido a que, si se da un
aumento en la población puede conducir a mayores niveles de des-
empleo, lo que puede limitar el desarrollo económico. En cuanto a la
calidad regulatoria, la burocracia y trámites excesivos hacen que los
procedimientos administrativos sean largos y complejos, aumentan-
do los costos y obstaculizando la actividad empresarial y la inversión
de la región. En relación a la accesibilidad geográfica, la dependencia
de sectores económicos específicos, como la extracción de recursos
naturales, no tiene un impacto significativo en el desarrollo econó-
mico a largo plazo. Es necesario que América Latina diversifique su
producción y promueva sectores adicionales para asegurar un desa-
rrollo económico sostenible. Por lo tanto, se puede afirmar que las
hipótesis sí se cumplen, por todas las razones ya antes menciona-
das.
Asimismo, se trató de determinar si la relación entre la inno-
vación tecnológica y desarrollo económico es aplicable a los países
latinoamericanos. Se puede apreciar desde el modelo 4 al 6, que in-
cluye los efectos de año y país. Las patentes de residentes tienen
un efecto negativo en el PIB per cápita, a excepción del modelo 4
que presenta un coeficiente positivo. Por su parte, las patentes de
no residentes tienen una relación positiva. Cuando se cuenta con
un sistema de patentes estable, este proporciona incentivos para la
innovación al garantizar a los inventores la protección y los benefi-
cios económicos de sus invenciones. Asimismo, ayuda a fomentar la
investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías, productos y pro-
cesos. Esto podría conducir a mayores progresos tecnológicos, que
promueven el desarrollo económico y la competitividad en la región.
Es importante tener en cuenta que para la innovación y el PIB per
cápita no solo es importante la solidez de los derechos de propiedad
intelectual, sino también el tipo de protección asignada a la misma.
Por ejemplo, la disponibilidad de protección legal para invenciones
adaptativas menores debería ser más útil para empresas con baja ca-
pacidad tecnológica y recursos limitados, que son característicos de
América Latina. Por otro lado, al considerar solo el efecto temporal
permite tener un mayor ajuste del modelo. Tanto, las TIC, el capital
físico y el capital humano tienen un efecto positivo y significativo
en el PIB real per cápita. La interacción de estos factores promue-
ve en conjunto la economía de Latinoamérica. La disponibilidad y el
acceso a las TIC han permitido una expansión de la infraestructura
de telecomunicaciones, el crecimiento de la conectividad a Internet
y un incremento de uso de dispositivos móviles (Díaz, 2017). Mien-
tras, la fuerza laboral expresada por la población total, la calidad
regulatoria y la accesibilidad no contribuyen de manera positiva en
el desarrollo económico. La falta de coordinación interinstitucional,
sumado a que tampoco tiene una infraestructura eficiente, repre-
senta un desafío para América Latina, que debe abordar con ante-
lación para fortalecer los marcos regulatorios y promover la inver-
sión en infraestructura tecnológica y fomentar una mayor diversifi-
cación económica. Estas acciones son fundamentales para mejorar
la cooperación internacional en la actividad inventiva y estimular la
generación de patentes en la región.
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Por consiguiente, es posible afirmar que las hipótesis sí se cum-
plen para la muestra de los 12 países latinoamericanos objeto de
estudio.
Con respecto al objetivo principal, el propósito ha consistido
en examinar el efecto de la eficiencia del desempeño innovador en
el desarrollo económico en América Latina. Esto se puede identificar
en el modelo 8 que solo incluye el efecto aleatorio de país, donde
todas las variables a excepción de la fuerza laboral y la educación
resultan estadísticamente significativas. Como se ha explicado an-
teriormente, las patentes de residentes presentan una relación ne-
gativa y las patentes de no residentes expresan un efecto positivo
hacia el PIB per cápita. Si esta variable se incrementa en un 1 %, el
desarrollo económico crece un 0.0360 %. En base a estos resultados,
es necesario aprovechar los recursos y el intercambio de experien-
cias en innovación y comercialización de patentes entre países, para
establecer un mecanismo de asistencia mutua y promover conjun-
tamente la comercialización de patentes. También a medida que se
fomenta la innovación tecnológica se debe ser conscientes de las
varias deficiencias del actual sistema de innovación de la región, en
particular el sistema de patentes, ya que se ha comprobado que las
solicitudes de patentes de residentes tienen un impacto negativo.
La innovación tecnológica (patentes no residentes) está realmente
asociada positivamente al desarrollo económico, ya que las medi-
das políticas adoptadas por el gobierno también deberían incenti-
var la I+D para obtener un efecto esperado más amplio. Asimismo,
la región debería fortalecer el grado de protección de los derechos
de propiedad intelectual (DPI), a fin de crear un entorno legal que
pueda estimular más innovaciones. Las variables uso de internet,
la formación bruta de capital y la calidad regulatoria presentan un
efecto favorable sobre el PIB per cápita. Mientras que, el índice de
rugosidad del terreno siempre se ha mantenido con signo negativo.
Consecuente, se puede afirmar que si se cumplió el objetivo general
por los motivos anteriormente señalados.
5|CONCLUSIONES E IMPLICACIO-
NES DE POLÍTICA
En esta investigación se examina el efecto de la innovación tec-
nológica sobre el PIB per cápita en 12 economías latinoamericanas
mediante modelos econométricos de Mínimos Cuadrados Ordina-
rios, de Efectos Fijos y de Efectos Aleatorios. El desarrollo de esta
investigación permitió establecer las siguientes conclusiones y reco-
mendaciones. En primer lugar, se diferencia el efecto de las patentes
de los residentes y de los no residentes sobre el PIB per cápita pa-
ra comparar los efectos de ambas variables y evidenciar cuál de las
dos variables tiene mayor impacto sobre la producción per cápita.
Los resultados indican que el efecto de la innovación sobre el PIB
per cápita no es tan favorable cuando se mide la innovación por las
patentes de los residentes. Pero se encontró que el efecto de las
patentes de los no residentes es positiva y estadísticamente signifi-
cativo.
En segundo lugar, el uso de técnicas econométricas de panel
ofrece algunas ventajas para el modelamiento y obtención de las in-
ferencias de política económica. Por una parte, se encontró que la
innovación es altamente heterogénea entre los países de la región.
Por ejemplo, con respecto a las patentes de los residentes, se halla
que Argentina, Brasil, Chile, Uruguay, y México son los países con
mejor desempeño innovador. Mientras que, República Dominicana,
Ecuador, Guatemala, y Perú tienen bajos registros de patentes. Al
contrario, con respecto a las patentes de los no residentes, encon-
tramos que Uruguay, Chile, México, Costa Rica, Argentina y Brasil
tienen mayor registro de patentes, mientras que República Domini-
cana y Guatemala tienen bajo desempeño innovador. Estos resulta-
dos sustentan la existencia de una alta heterogeneidad en el desem-
peño innovador en la región.
Tercero, el nexo entre el desempeño innovador y el desarrollo
fue moderada por otras variables que capturan las características
de las economías analizadas, tales como TIC, formación bruta de ca-
pital, fuerza laboral, años de escolaridad, calidad regulatoria y acce-
sibilidad geográfica. Se concluye que el efecto del acceso al Internet
contribuye al PIB per cápita en la mayoría de las regresiones.
Por otro lado, el hecho de que el número de patentes de los
no residentes sea mayor al número de patentes de los residentes
constituye un indicador de que la región importa innovación en ma-
yor medida de lo que produce, constituyéndose en un aspecto a
considerar en el diseño y aplicación de políticas de fomento de la
innovación.
Seguidamente, la construcción de un ecosistema innovador en
los países de América Latina es una tarea pendiente que requiere
una adecuada articulación entre la academia, centros e institutos
de investigación, el gobierno y las empresas. Las alianzas público-
privadas constituyen una ventana de oportunidades para armonizar
los intereses privados y sociales. Por ejemplo, la creación de centros
tecnológicos con regulaciones específicas y subvenciones fiscales
podría jugar un rol central en la atracción de capitales e investiga-
dores para fortalecer la capacidad innovadora local. La interacción
entre los actores locales e investigadores internacionales debe ser
considerada en la formulación de estrategias de fomento a la inno-
vación. La reducción de la burocracia y tramitología, y las mejoras
en la calidad institucional en general de los países receptores contri-
buiría a mejorar el entorno y a atraer la innovación hacia la región.
Los países con un desempeño innovador deficiente requieren de un
plan integral para fomentar la innovación y un fuerte impulso en el
financiamiento de las nuevas ideas que promuevan las economías
para que alcancen una mejor calidad de vida de la población.
Una importante limitación de la investigación es que los datos
disponibles no facilitan un análisis sectorial que permita conocer los
sectores en donde se registran las patentes. Por lo tanto, futuras in-
vestigaciones podrían explorar los impactos sectoriales de la innova-
ción y emplear nuevas técnicas de series de tiempo para los casos
nacionales y las recientes técnicas de panel para datos agregados.
Además, no existe datos para un periodo de tiempo más amplio y
para el resto de países de la región. No obstante, esta investigación
incluyó todas las grandes economías de la región y, en consecuen-
cia, los hallazgos permitieron inferir sobre el panorama innovador
en América Latina.
Referencias bibliográficas
[1] Becker, C., y Rosales, T. (2015). El diseño del programa Pue-
blos Mágicos desde el enfoque de la gobernanza. En Hernán-
dez, R. (coordinador). Pueblos mágicos: discursos y realidades.
Una mirada desde las políticas públicas y la gobernanza (pp.23-
53). Universidad Autónoma Metropolitana.
[2] Adak, M. (2015). Technological Progress, Innovation and Eco-
nomic Growth; the Case of Turkey. Procedia - Social and
Behavioral Sciences, 195, 776-782. https://doi.org/10.1016/j.
sbspro.2015.06.478
[3] Adedoyin, F. F., Mavengere, N., & Mutanga, A. (2022). A simu-
lation experiment on ICT and patent intensity in South Afri-
ca: An application of the novel dynamic ARDL machine lear-
ning model. Technological Forecasting and Social Change, 185,
122044. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122044
98
Pinzón S.; Rodríguez-Crespo
Vol.12-N°1, Enero - Junio 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
[4] Aghion, P., & Howitt, P. (1992). A Model of Growth Th-
rough Creative Destruction. Econométrica, 60(2), 323–351.
https://doi.org/10.2307/2951599
[5] Alder, G., Chaik, N., e Ivanova, A. (2023). Creci-
miento económico en América Latina. IFM BLOG.
https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2023/02/01/latin-
america-faces-slowing-growth-and-high-inflation-amid-
social-tensions.
[6] Alshubiri, F., Ahsan-Jamil, S., & Elheddad, M. (2019). The
impact of ICT on financial development: Empirical eviden-
ce from the Gulf Cooperation Council countries. Interna-
tional Journal of Engineering Business Management, 11.
https://doi.org/10.1177/1847979019870670
[7] Bahrini, R., & Qaffas, A. A. (2019). Impact of informa-
tion and communication technology on economic growth:
Evidence from Developing Countries. Economies, 7(1), 21.
https://doi.org/10.3390/economies7010021
[8] Banco Mundial (2023). Informe Econó-
mico sobre América Latina y el Caribe.
https://www.bancomundial.org/es/region/lac/overview
Barbero, J., Zabala-Iturriagagoitia, J. M., & Zofío, J. L. (2021).
Is more always better? On the relevance of decreasing
returns to scale on innovation. Technovation, 107, 102314.
https://doi.org/10.1016/j.technovation.2021.102314
[9] Bekhet, H., Wahilah, N., & Latif, A. (2017). Highlighting Innova-
tion Policies and Sustainable Growth in Malaysia. International
journal of innovation, management and technology, 228-239.
https://doi.org/10.18178/ijimt.2017.8.3.734
[10] Beltrán, L., Almendarez, M., & Jefferson, D. (2018).
El efecto de la innovación en el desarrollo y cre-
cimiento de México: una aproximación usando
las patentes. Problemas del Desarrollo, 49(195).
https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2018.195.63191
[11] Benos, N., Karagiannis, S. & Karkalakos, S. (2015). Pro-
ximity and growth spillovers in European regions: The
role of geographical, economic and technological lin-
kages. Journal of Macroeconomics, Vol. (43), 124-139.
https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2014.10.003
[12] Botella, C., & Suarez, I. (2012). Innovación para el desarro-
llo en América Latina. Una aproximación desde la coopera-
ción internacional. Fundación Carolina CeALCI. Serie Avances
de Investigación Nº 78. https://www.fundacioncarolina.es/wp-
content/uploads/2014/08/AI78.pdf
[13] Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL].
(2019). Estudio Económico de América Latina y el Caribe 2019.
El nuevo contexto financiero global: efectos y mecanismos de
transmisión en la región.
[14] Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL].
(2020). Universalizar el acceso a las tecnologías digitales para
enfrentar los efectos del COVID-19.
[15] Comisión Económica para América Latina y el Caribe
[CEPAL]. (2023). América Latina y el Caribe ante la pan-
demia del COVID-19: efectos económicos y sociales.
https://www.cepal.org/es/publicaciones/45337-america-
latina-caribe-la-pandemia-covid-19-efectos-economicos-
sociales
[16] Chakpitak, N., Maneejuk, P., Chanaim, S., & Sriboonchitta, S.
(2018). Thailand in the era of digital economy: How does digital
technology promote economic growth? Studies in Computatio-
nal Intelligence, 753, 350–362. https://doi.org/10.1007/978-
3-319-70942-025
[17] Chevalier, S. (2022). Los países más innovadores
de América Latina. Statista/Progreso tecnológi-
co. https://es.statista.com/grafico/18823/paises-
latinoamericanos-mejor-calificados-en-innovacion
[18] Díaz, H. (2017). Tecnologías de la infor-
mación y comunicación y crecimiento eco-
nómico. Economía Informa, 405, p. 30-45.
https://doi.org/10.1016/j.ecin.2017.07.002
[19] Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-Integration
and Error Correction: Representation, Estima-
tion, and Testing. Econometrica, 55(2), 251–276.
https://doi.org/10.2307/1913236
[20] Fiszbein, A., Cumsille, B., & Cueva, S. (2016). La capaci-
tación laboral en América Latina. Fondo Monetario In-
ternacional [FMI]. (2023). Perspectivas económicas pa-
ra las Américas: Asegurar una inflación baja y fomentar
el crecimiento potencial. Departamento de Comunica-
ciones del FMI.
[21] Foro Económico Mundial (2023). En 2023 el cre-
cimiento será más lento en América Latina y el
Caribe: así es como se puede revertir el ciclo.
https://es.weforum.org/agenda/2023/01/en-2023-
el-crecimiento-sera-mas-lento-en-america-latina-y-el-
caribe-asi-es-como-revertir-el-ciclo/
[22] Futagami, K., Morita, Y., & Shibata, A. (1993). Dynamic
analysis of an endogenous growth model with public ca-
pital. The Scandinavian Journal of Economics, 607-625.
99
Pinzón S.; Rodríguez-Crespo
Vol.12-N°1, Enero - Junio 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
[23] Greene, W. (2013). Econometric Analysis. Pearson.
Eighth Edition.
[24] Gold, E. R., Morin, J. F., & Shadeed, E. (2019). Does in-
tellectual property lead to economic growth? Insights
from a novel ip dataset. Regulation & Governance, 13(1),
107–124.
[25] Gu, J. (2023). Commercialization of academic
patents in Chinese universities: Antecedents
and spatial spillovers. Heliyon, 9(3), e14601.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14601
[26] Guloglu, B. & Tekin, RB (2012). Un análisis de causalidad
de panel de la relación entre investigación y desarrollo,
innovación y crecimiento económico en países de altos
ingresos de la OCDE. Revista económica euroasiática, 2,
32-47.
[27] Gyedu, S., Heng, T. T., Ntarmah, A. H., He, Y., & Frimp-
pong, E. (2021). The impact of innovation on econo-
mic growth among G7 and BRICS countries: A GMM
style panel vector autoregressive approach. Techno-
logical Forecasting and Social Change, 173, 121169.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121169
[28] Hasan, I., & Tucci, C. L. (2010). The inno-
vation–economic growth nexus: Global evi-
dence. Research Policy, 39(10), 1264-1276.
https://doi.org/10.1016/j.respol.2010.07.005
[29] Hu, M., Lu, Y., & Lai, C. (2023). Patent term ex-
tensions and commercialization lags in the phar-
maceutical industry: A growth-theoretic analy-
sis. Journal of Macroeconomics, 76, 103519.
https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2023.103519
[30] Hui, J. H. (2008). América Latina: la corrupción y la po-
breza. Revista del CESLA, (11), 105-118.
[31] Index Mundi (2023). Indicadores de desarrollo mundial.
https://www.indexmundi.com/es/
[32] Indicadores de Desarrollo Mundial [WDI].
(2023). Banco Mundial: Data Latin America.
https://databank.worldbank.org/source/world-
development-indicators
[33] Indicadores de Gobernanza Mundial [WGI].
(2022). Banco Mundial: Data Latin America.
https://info.worldbank.org/governance/wgi/
[34] Índice de Rugosidad del Terreno (2012). Data and repli-
cation files for ’Ruggedness: The blessing of bad geo-
graphy in Africa. https://diegopuga.org/data/rugged/
[35] Índice mundial de innovación (2022).Cuál es el
futuro del crecimiento impulsado por la innova-
ciónhttps://www.wipo.int/global_innovation_index/
es/2022/index.html
[36] Jones, C. I. (2019). Paul Romer: Ideas, nonrivalry, and
endogenous growth. The Scandinavian Journal of Eco-
nomics, 121(3), 859-883.
[37] Kim, Y. H., Lee, K., Park, W. G., & Choo, K. (2012).
Appropriate intellectual property protection and
economic growth in countries at different levels
of development. Research Policy, 41(2), 358-375.
https://doi.org/10.1016/j.respol.2011.09.003
[38] Klein, M. L. (2020). Secrecy, the pa-
tent puzzle and endogenous growth. Eu-
ropean Economic Review, 126, 103445.
https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2020.103445
[39] Litsareva, E. Y. (2017). Success Factors of Asia-
Pacific Fast-Developing Regions’ Technological Inno-
vation Development and Economic Growth. Inter-
national Journal of Innovation Studies, 1(1), 72-88.
https://doi.org/10.3724/sp.j.1440.101006
[40] Maneejuk, P., & Yamaka, W. (2020). An analy-
sis of the impacts of telecommunications tech-
nology and innovation on economic growth.
Telecommunications Policy, 44(10), 102038.
https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.102038
[41] Martín-Baró, A. (2014). Panorama de la
educación 2014: indicadores de la OCDE.
https://redined.educacion.gob.es/xmlui/handle/111
[42] Morales Valera, R. M., & Sifontes, D. A. (2014). Las pa-
tentes como resultado de la cooperación en l+ D en
américa latina: Hechos y desafíos. Investigación y de-
sarrollo, 22(1), 22-38.
[43] Nunn, N., & Puga, D. (2012). Ruggedness: The blessing
of bad geography in Africa. Review of Economics and
Statistics, 94(1), 20-36.
[44] Núñez, R. (2019). £Por qué no prospera la innovación
en América Latina? https://www.esglobal.org/por-que-
no-prospera-la-innovacion-en-america-latina
[45] Ocampo, J. A. (2009). Impactos de la crisis financiera
mundial sobre América Latina. Revista CEPAL.
[46] Organización de las Naciones Unidas [ONU].
(2023). América Latina mantendrá un bajo ni-
vel de crecimiento económico en 2023 y 2024.
https://news.un.org/es/story/2023/09/1523802
100
Revista Económica
DOI: 10.54753/rve.v12i1.2042
Vol.12-N°1, Enero - Junio 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
[47] Ouyang, X., Sun, Z., & Xu, X. (2022). Patent sys-
tem in the digital era - Opportunities and new
challenges. Journal of Digital Economy. Volu-
me 1. Issue 3. Pages 166-179. ISSN 2773-0670.
https://doi.org/10.1016/j.jdec.2022.12.003
[48] Pastrana-Valls, A. (2019). Estudio sobre la corrupción en
América Latina. Revista Mexicana de Opinión Pública,
2(27), 13-40. https://doi.org/10.22201
[49] Peñaloza, M., & Martínez, J. (2020). Efecto de la
Innovación sobre el Crecimiento Económico de
México: Análisis Empírico con el Modelo de Creci-
miento Endógeno de Romer. Revista de la Facultad
de Contaduría y Ciencias Administrativas, 5(9), 1–11.
http://rfcca.umich.mx/index.php/rfcca/article/view/135
[50] Rahman, M. M., & Sultana, N. (2022). Impacts of
institutional quality, economic growth, and ex-
ports on renewable energy: Emerging countries
perspective. Renewable Energy, 189, 938-951.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.03.034
[51] Romer, P. M. (1986). Increasing returns and long-run
growth. Journal of Political Economy, 94(5), 1002-1037.
[52] Romer, P. M. (1990). Endogenous Technological Chan-
ge. Journal of Political Economy, 98(5), S71–S102.
http://www.jstor.org/stable/2937632
[53] Romer, P. M. (1994). The Origins of Endogenous
Growth. Journal of Economic Perspectives. Volume 8,
Number 1. Pages 3-22.
[54] Salazar, J. (2023). Policy priorities for Latin America
and the Caribbean in 2023 World Economic Forum.
World Economic Forum (WEF) - Davos, Switzerland.
https://es.weforum.org/agenda/2023/01/en-2023-
el-crecimiento-sera-mas-lento-en-america-latina-y-el-
caribe-asi-es-como-revertir-el-ciclo
[55] Sohag, K., Begum, R. A., Abdullah, S. M. S., &
Jaafar, M. (2015). Dynamics of energy use, tech-
nological innovation, economic growth and tra-
de openness in Malaysia. Energy, 90, 1497-1507.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.06.101
[56] Solow, R. (1956). A Contribution to the Theory of
Economic Growth, The Quarterly Journal of Econo-
mics, Volume 70, Issue 1, February 1956, Pages 65–94,
https://doi.org/10.2307/1884513
[57] Sultana, T., Rani-Dey, S., & Tareque, M. (2022). Ex-
ploring the linkage between human capital and eco-
nomic growth: A look at 141 developing and deve-
loped countries. Economic Systems, 46(3), 101017.
https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2022.101017
[58] Uribe, J. (2018). Una perspectiva de la inno-
vación tecnológica en Latinoamérica. Trilogía
Ciencia Tecnología Sociedad, 11(20), 101-125.
https://doi.org/10.22430/21457778.1214
[59] Yang, C. Y. (2006). Is innovation the
story of Taiwan’s economic growth? Jour-
nal of Asian Economics, 17(5), 867-878.
https://doi.org/10.1016/j.asieco.2006.08.007
[60] Ye, Y., Xu, S., Mariani, M. S., & Lü, L. (2022). Fo-
recasting countries’ gross domestic product from pa-
tent data. Chaos Solitons & Fractals, 160, 112234.
https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112234
[61] Yu, S., & Yuizono, T. (2021). A Proximity Approach to Un-
derstanding University-Industry Collaborations for In-
novation in Non-Local Context: Exploring the Catch-
Up Role of Regional Absorptive Capacity. Sustainability,
13(6), 3539. https://doi.org/10.3390/su13063539
[62] Zhou, B., Zeng, X., Jiang, L., & Xue, B. (2020). High-
quality Economic Growth under the Influence of Tech-
nological Innovation Preference in China: A Numerical
Simulation from the Government Financial Perspective.
Structural Change and Economic Dynamics, 54, 163-
172. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2020.04.010
[63] Zhou, X., Cai, Z., Tan, K. H., Zhang, L., Du, J., &
Song, M. (2021). Technological innovation and
structural change for economic development
in China as an emerging market. Technologi-
cal Forecasting and Social Change, 167, 120671.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120671
[64] Žigić, K., Střelický, J., & Kúnin, M. (2023). Copyright
and firms’ own IPR protection in a software market:
Monopoly versus duopoly. Economic Modelling, 123,
106282.
101
