Ampliación capitulo 1; ¿Qué es exactamente una capacidad sistémica, cómo se genera y cómo podemos medirla?
¿Qué es exactamente una capacidad sistémica, cómo se genera y cómo podemos medirla?
Hacia una teoría de la competencia sistémica — Fundamentos teóricos y metodología RMS
1. Introducción: de los recursos disponibles a las capacidades reales
Una de las preguntas centrales de la economía es por qué países, regiones y empresas que disponen de recursos aparentemente similares obtienen resultados tan diferentes.
Dos economías pueden contar con universidades reconocidas, capital financiero, trabajadores cualificados, infraestructuras y acceso a mercados internacionales. Sin embargo, una consigue transformar esos recursos en industrias competitivas, empresas tecnológicas y conocimientos productivos acumulativos, mientras otra encuentra dificultades para convertirlos en actividad económica de alto valor añadido.
¿Por qué sucede?
Las explicaciones tradicionales recurren, entre otros factores, a diferencias de productividad, incentivos, instituciones, inversión, especialización, eficiencia empresarial y calidad de las políticas económicas.
Todas estas explicaciones son necesarias. Pero el enfoque RMS propone examinar conjuntamente una dimensión adicional: la capacidad de un sistema económico para organizar sus recursos, conectar sus organizaciones, generar aprendizaje y transformar esas relaciones en resultados productivos sostenibles.
La competencia internacional no se desarrolla exclusivamente entre empresas individuales. También depende de las infraestructuras, los proveedores, las instituciones, los mecanismos financieros y los ecosistemas de conocimiento que permiten a esas empresas competir.
Una empresa excelente puede encontrar dificultades para crecer dentro de un ecosistema industrial débil. Por el contrario, una empresa puede mejorar rápidamente cuando opera en un entorno que facilita el aprendizaje, la especialización, el acceso a financiación, la colaboración tecnológica y las economías de escala.
Esta diferencia nos conduce a un concepto fundamental para la teoría RMS: la capacidad sistémica.
Su definición debe ser suficientemente amplia para representar relaciones económicas complejas, pero también suficientemente precisa para que podamos identificarla, medirla y contrastar empíricamente las hipótesis que formulamos sobre ella.
Sin esta precisión, la competencia sistémica correría el riesgo de convertirse en una expresión atractiva pero difícil de distinguir de conceptos ya existentes.
Por tanto, el propósito de este primer capítulo no consiste únicamente en definir un término. Consiste en establecer la unidad de análisis sobre la que podremos construir una teoría económica contrastable.
2. Definición fundamental: ¿qué es una capacidad sistémica?
Propongo la siguiente definición de trabajo:
Una capacidad sistémica es la aptitud efectiva y reproducible de un conjunto interconectado de actores, recursos, instituciones y mecanismos de coordinación para realizar una función económica o estratégica, sostenerla en el tiempo, adaptarla a nuevas condiciones y generar aprendizaje acumulativo.
Esta definición contiene seis características esenciales.
Primera: es relacional. No reside necesariamente en una empresa, un ministerio o una infraestructura individual, sino en la combinación funcional de varios elementos.
Segunda: es operativa. Debe permitir realizar una actividad concreta. No basta con disponer de recursos potenciales o anunciar objetivos.
Tercera: es reproducible. No debe confundirse con un éxito excepcional o una actuación irrepetible. Debe existir cierta capacidad para mantener o repetir la función.
Cuarta: es dinámica. Incluye la posibilidad de aprender, mejorar y reorganizar recursos ante cambios tecnológicos, comerciales o geopolíticos.
Quinta: es contextual. Una capacidad solo puede evaluarse respecto de una función, una escala territorial, un horizonte temporal y unas condiciones determinadas.
Sexta: es verificable. Su existencia debe poder fundamentarse mediante evidencia de desempeño, organización, aprendizaje o respuesta ante perturbaciones.
Conviene introducir una distinción: una capacidad puede ser sistémica sin ser necesariamente estratégica.
La capacidad de coordinar eficazmente una cadena regional de distribución alimentaria puede ser sistémica. Adquiere carácter estratégico cuando su interrupción o pérdida afecta a funciones esenciales, a la resiliencia económica o a la libertad de decisión de una comunidad.
Por tanto:
Capacidad sistémica describe una propiedad organizativa y productiva.
Capacidad sistémica estratégica añade su relevancia para objetivos colectivos esenciales, su criticidad y las consecuencias de perderla.
La definición propuesta tampoco implica autosuficiencia. Una capacidad sistémica puede apoyarse en proveedores y aliados internacionales. Lo determinante es que la red pueda cumplir su función con suficiente fiabilidad, capacidad de adaptación y margen de decisión.
La primera tesis del capítulo queda así formulada:
La capacidad sistémica no equivale a la suma de los recursos disponibles; emerge de su organización, complementariedad, coordinación y aprendizaje, y debe demostrarse por las funciones que el sistema es capaz de realizar.
3. Lo que una capacidad sistémica no es: cinco distinciones fundamentales
Antes de desarrollar el concepto, debemos evitar confundirlo con otras magnitudes económicas.
Concepto | Qué representa | Ejemplo en semiconductores |
|---|---|---|
Recurso | Elemento disponible para una actividad | Ingenieros, capital, energía o instalaciones |
Activo | Recurso acumulado susceptible de utilización | Una fábrica, una patente o una máquina de litografía |
Competencia organizativa | Aptitud de una organización concreta | Una empresa capaz de diseñar chips complejos |
Resultado económico | Desempeño observado | Producción, exportaciones, beneficios o empleo |
Capacidad sistémica | Aptitud colectiva para realizar, sostener y transformar una función | Un ecosistema capaz de diseñar, fabricar, integrar y mejorar semiconductores |
La distinción es importante porque las cinco categorías pueden relacionarse sin ser equivalentes.
Una universidad excelente constituye un recurso científico relevante, pero no demuestra por sí sola que exista capacidad para industrializar sus investigaciones.
Una fábrica puede representar un activo productivo importante, pero su presencia tampoco garantiza la existencia de proveedores, personal especializado, tecnología propia o capacidad de adaptación.
Un aumento de las exportaciones constituye un resultado observable, pero no demuestra automáticamente que la economía exportadora controle las capacidades tecnológicas necesarias para mantenerlo.
El concepto RMS obliga a distinguir entre poseer recursos, disponer de activos, ejecutar funciones, obtener resultados y conservar la capacidad de reproducirlos.
La capacidad no es lo mismo que el éxito
Esta distinción merece especial atención metodológica.
Un país puede aumentar sus exportaciones porque su moneda se deprecia, porque recibe una subvención temporal o porque la demanda internacional experimenta un crecimiento extraordinario.
Eso no implica necesariamente que haya mejorado su capacidad sistémica.
También puede suceder que una economía disponga de un ecosistema tecnológico avanzado y atraviese una caída transitoria de ventas debido a una crisis internacional.
Sería incorrecto concluir que ha perdido todas sus capacidades.
Por tanto:
El resultado observado aporta evidencia sobre la capacidad, pero no es una medida suficiente de ella.
Una metodología rigurosa debe estudiar tanto los resultados como las estructuras y mecanismos que permiten generarlos.
Una empresa competitiva no equivale a un sistema competitivo
Una empresa puede alcanzar una elevada eficiencia individual y operar en un entorno productivo que dificulta su crecimiento.
Por ejemplo, un fabricante de maquinaria puede disponer de tecnología avanzada, pero depender de componentes electrónicos difíciles de obtener, financiación costosa o una red insuficiente de proveedores.
En sentido contrario, un ecosistema industrial puede facilitar que múltiples empresas mejoren simultáneamente mediante proveedores compartidos, trabajadores especializados, infraestructuras comunes e intercambio de conocimientos.
Aquí aparece una propiedad esencial del concepto:
Una capacidad es propiamente sistémica cuando depende de complementariedades, coordinación o aprendizaje entre varios actores y no puede explicarse adecuadamente como la simple suma de sus capacidades individuales.
Esto no significa que toda colaboración produzca ventajas. También pueden aparecer fallos de coordinación, conflictos de intereses, posiciones dominantes o dependencia excesiva de una empresa tractora.
La existencia de vínculos entre organizaciones no demuestra automáticamente que esos vínculos produzcan una capacidad valiosa.
4. Los fundamentos económicos: de las capacidades empresariales a las sistémicas
Para desarrollar una teoría rigurosa conviene reconocer que el concepto de capacidad tiene antecedentes importantes.
RMS no necesita presentarse como una ruptura con la teoría económica existente. Su posible contribución consiste en integrar y ampliar enfoques que han estudiado capacidades desde niveles diferentes.
4.1. Nelson y Winter: capacidades, rutinas y evolución
Richard Nelson y Sidney Winter plantearon una interpretación evolutiva de la economía en la que las empresas desarrollan rutinas, capacidades y mecanismos de búsqueda e innovación que condicionan su comportamiento.
Esta perspectiva permite comprender por qué las diferencias productivas pueden persistir y por qué el desarrollo tecnológico depende de trayectorias históricas, aprendizaje y selección competitiva.
La aportación para RMS es fundamental: las capacidades no aparecen instantáneamente cuando una empresa decide invertir. Muchas necesitan aprendizaje prolongado, conocimientos tácitos y experiencia acumulada.
Una instalación industrial puede construirse relativamente rápido. Desarrollar equipos especializados capaces de operarla, mejorar sus procesos y resolver problemas complejos puede llevar mucho más tiempo.
Por tanto, el tiempo de aprendizaje constituye una dimensión de la capacidad sistémica.
4.2. Teece: capacidades dinámicas y reconfiguración
David Teece, Gary Pisano y Amy Shuen desarrollaron el concepto de capacidades dinámicas para explicar cómo las empresas integran, construyen y reconfiguran competencias ante entornos cambiantes.
Este enfoque destaca la importancia de los procesos de coordinación, los activos complementarios y las trayectorias de desarrollo tecnológico.
RMS puede ampliar esta lógica desde la empresa al ecosistema.
La pregunta deja de ser solamente si una empresa consigue reorganizarse.
También debemos investigar si un sistema industrial tiene capacidad colectiva para reorganizar proveedores, financiación, conocimientos e infraestructuras cuando cambian las condiciones de competencia.
No obstante, pasar de la empresa al sistema no es automático: requiere demostrar cómo se coordinan actores independientes, cómo se distribuyen sus incentivos y mediante qué mecanismos aparecen resultados colectivos.
4.3. Cohen y Levinthal: capacidad de absorción
Wesley Cohen y Daniel Levinthal destacaron que aprovechar conocimientos externos requiere conocimientos previos y capacidad para reconocerlos, asimilarlos y aplicarlos.
La capacidad de absorción resulta especialmente relevante para comprender por qué algunas organizaciones aprovechan mejor la transferencia tecnológica y la investigación externa.
Desde RMS, esta idea introduce una precisión importante:
Acceder a tecnología extranjera no equivale necesariamente a adquirir capacidad tecnológica.
La adquisición de una máquina, una licencia o una inversión puede mejorar inmediatamente la producción. Pero la capacidad de comprender, mantener, modificar y desarrollar esa tecnología depende de procesos adicionales de aprendizaje.
Aquí aparece una pregunta que será fundamental para el Protocolo RMS de inversiones:
¿La inversión permite utilizar una tecnología o también desarrollar competencias para mejorarla y adaptarla?
4.4. Hidalgo y Hausmann: complejidad y conocimiento productivo
César Hidalgo y Ricardo Hausmann desarrollaron una aproximación que relaciona la complejidad económica con la diversidad y las características de los productos que una economía es capaz de exportar.
Su trabajo interpreta la estructura productiva y exportadora como una fuente de información sobre las capacidades productivas y el conocimiento que una economía ha conseguido combinar.
Para RMS, esta contribución es especialmente útil porque permite utilizar datos observables para aproximar capacidades que no siempre pueden medirse directamente.
Sin embargo, conviene distinguir sus objetivos.
La complejidad económica informa sobre la sofisticación y diversidad del sistema productivo.
La capacidad sistémica propuesta por RMS pretende incorporar además la organización de las cadenas productivas, el control tecnológico, la capacidad de sustitución, la resiliencia y las condiciones institucionales que hacen posible mantener y renovar esas actividades.
4.5. La aportación específica que debería intentar RMS
Estas tradiciones explican aspectos importantes de la acumulación de capacidades.
La contribución que RMS podría desarrollar consiste en conectar cuatro niveles:
Microeconómico: las capacidades de trabajadores, empresas y organizaciones.
Mesoeconómico: los ecosistemas sectoriales, proveedores, centros tecnológicos y redes productivas.
Macroeconómico e institucional: financiación, infraestructuras, demanda, reglas, instituciones y políticas públicas.
Geoeconómico: dependencias internacionales, acceso a mercados, control de nodos críticos y relaciones de poder.
El reto teórico es explicar mediante qué mecanismos las capacidades individuales y organizativas se convierten en capacidades del sistema, cómo evolucionan y bajo qué circunstancias se deterioran.
La posible originalidad de RMS no reside en haber descubierto que las capacidades importan.
Residiría en formular una teoría contrastable de su conversión, coordinación, acumulación, vulnerabilidad y poder estratégico entre sistemas económicos.
5. Cómo se genera una capacidad sistémica: el mecanismo de conversión RMS
Una vez definido el concepto, podemos abordar la segunda gran pregunta: ¿cómo aparece una capacidad sistémica?
Propongo distinguir siete procesos, que pueden coexistir y retroalimentarse.
MECANISMO DE FORMACIÓN DE CAPACIDADES SISTÉMICAS — PROPUESTA RMS
5.1. Movilización de recursos
El punto de partida consiste en disponer de recursos utilizables: capital, conocimiento, personas, tecnología, infraestructuras, energía, materias primas y acceso a mercados.
Pero la abundancia no garantiza una ventaja competitiva.
Un país puede tener ahorro elevado y no transformarlo en inversión productiva.
Puede disponer de universidades excelentes y encontrar dificultades para trasladar sus investigaciones al tejido empresarial.
Puede tener energía renovable abundante y carecer de redes eléctricas suficientes para abastecer nuevas instalaciones industriales.
La capacidad no depende únicamente de la cantidad de recursos, sino también de su disponibilidad efectiva, calidad, complementariedad y posibilidad de movilización.
5.2. Coordinación y complementariedad
El segundo mecanismo consiste en combinar recursos y actores para realizar una función que no podrían ejecutar adecuadamente de manera aislada.
Un fabricante de baterías necesita materiales procesados, equipamiento industrial, ingeniería, trabajadores especializados, energía, financiación, demanda y sistemas logísticos.
Si uno de esos componentes resulta indispensable y no tiene sustituto viable, puede limitar el rendimiento de todo el conjunto.
La complementariedad significa que el valor de un recurso puede depender de la presencia y calidad de otros.
De esta forma, una inversión destinada a resolver un cuello de botella puede resultar más transformadora que otra mucho mayor dirigida a ampliar una actividad que ya dispone de capacidad suficiente.
La capacidad sistémica depende tanto de la disponibilidad de recursos como de la adecuación entre ellos.
5.3. Incentivos y horizonte temporal
La coordinación solo funciona si los actores tienen incentivos compatibles para participar y asumir riesgos.
Una empresa puede evitar invertir en formación si teme que otras contraten después a sus trabajadores.
Un proveedor puede resistirse a construir una planta si no tiene garantías suficientes de demanda.
Un inversor privado puede rechazar una tecnología prometedora cuando sus beneficios están demasiado lejos en el tiempo.
Estos problemas pueden limitar la acumulación de capacidades incluso cuando todos los actores reconocen su valor potencial.
Las soluciones pueden combinar contratos de largo plazo, cooperación empresarial, capital paciente, garantías, infraestructuras compartidas, compra pública o instituciones que reduzcan la incertidumbre.
No todas las capacidades requieren intervención estatal; algunas surgen de redes empresariales y mecanismos competitivos.
Lo importante para RMS es identificar qué fallo de coordinación existe y qué mecanismo permite resolverlo al menor coste económico e institucional posible.
5.4. Aprendizaje acumulativo
Una capacidad no se construye solamente mediante inversión inicial.
También se desarrolla realizando actividades, resolviendo problemas, acumulando experiencia y modificando procedimientos.
La producción industrial genera conocimiento que puede no estar codificado completamente en patentes, manuales o equipos.
Las empresas aprenden a reducir defectos, mejorar procesos, coordinar proveedores y adaptar tecnologías.
Los trabajadores acumulan habilidades. Los proveedores adquieren especialización. Las instituciones desarrollan experiencia regulatoria y capacidad de ejecución.
Este aprendizaje puede producir ventajas acumulativas.
Pero también puede dificultar el cambio cuando una economía se especializa excesivamente en tecnologías que pierden relevancia.
Por eso es necesario estudiar tanto el aprendizaje como la posibilidad de quedar atrapado en una trayectoria tecnológica.
5.5. Escalado industrial y comercial
El quinto mecanismo es la transformación de una actividad inicialmente limitada en una capacidad productiva de escala relevante.
Aquí encaja directamente nuestro análisis reciente sobre financiación de la innovación.
Una economía puede generar conocimiento y prototipos sin disponer de los instrumentos necesarios para alcanzar producción comercial.
El escalado requiere una combinación de financiación, clientes, proveedores, equipamiento, certificaciones, talento y procesos industriales.
Su importancia reside en que no toda innovación se convierte en capacidad industrial, y no toda capacidad industrial consigue alcanzar una escala económicamente sostenible.
5.6. Difusión hacia el ecosistema
Una capacidad adquiere una dimensión más claramente sistémica cuando sus beneficios no quedan confinados a una sola organización.
Pueden aparecer proveedores más especializados, nuevas empresas, trabajadores con conocimientos transferibles, capacidades de ingeniería, proyectos de investigación aplicada o infraestructuras compartidas.
Pero estos efectos deben comprobarse.
Una gran inversión extranjera puede generar importantes ventas y empleo sin desarrollar suficientes vínculos locales.
También puede transferir conocimiento y favorecer la creación de nuevas capacidades productivas.
El análisis no debe presumir ninguna de las dos situaciones.
Debe investigar qué mecanismos de difusión existen, quién se beneficia y qué permanece después de la inversión.
5.7. Adaptación y renovación
Finalmente, una capacidad sistémica debe examinarse bajo condiciones cambiantes.
Una estructura productiva puede funcionar muy bien mientras dispone de energía barata, acceso a una tecnología determinada o un proveedor dominante.
Pero su resiliencia solo puede evaluarse adecuadamente cuando esas condiciones cambian.
La capacidad de adaptación incluye reconfigurar procesos, sustituir componentes, utilizar proveedores alternativos, modificar tecnologías o trasladar actividades sin perder de forma desproporcionada las funciones esenciales.
Aquí es importante introducir una precisión:
La capacidad de adaptación no exige conservar todas las actividades existentes. A veces, la fortaleza de un sistema consiste precisamente en poder abandonar actividades obsoletas y desarrollar otras nuevas.
La competencia sistémica no debería convertirse en una justificación para proteger indefinidamente industrias sin perspectivas.
Debe estudiar la capacidad de renovación de los sistemas.
6. Una tipología inicial de capacidades sistémicas
Para desarrollar una metodología de medición necesitamos distinguir diferentes funciones.
Propongo seis categorías iniciales. Son dimensiones complementarias y pueden solaparse.
Tipo de capacidad | Función principal | Ejemplo |
|---|---|---|
Productiva | Fabricar bienes o prestar servicios con calidad, volumen y eficiencia | Producción de baterías a escala comercial |
Científico-tecnológica | Crear, absorber, adaptar y aplicar conocimientos | Diseñar nuevos materiales o semiconductores |
Organizativa y de coordinación | Conectar actores, recursos, inversiones e instituciones | Ecosistema industrial con proveedores especializados |
De conversión y escalado | Transformar recursos e innovación en producción competitiva | Pasar del prototipo a una fábrica comercial |
De resiliencia y adaptación | Mantener o recuperar funciones ante perturbaciones | Sustituir proveedores o rediseñar componentes |
De decisión estratégica | Conservar alternativas y margen de actuación ante dependencias | Poder elegir tecnologías y proveedores sin coerción crítica |
Esta tipología incorpora dos elementos especialmente importantes para RMS.
El primero es la capacidad de conversión.
Una economía puede tener recursos científicos abundantes y, sin embargo, presentar dificultades para transformar el conocimiento en actividad productiva.
El segundo es la capacidad de adaptación.
Una economía puede tener una estructura industrial competitiva en condiciones normales y descubrir ante una crisis que depende de componentes, software o servicios tecnológicos difíciles de sustituir.
Ambas dimensiones ayudan a distinguir una economía productiva de una economía verdaderamente resiliente.
Capacidades ordinarias y capacidades transformadoras
Dentro de esta tipología convendría introducir otra distinción.
Las capacidades ordinarias permiten realizar eficazmente actividades conocidas.
Las capacidades transformadoras permiten desarrollar actividades nuevas o modificar sustancialmente las existentes.
Por ejemplo, fabricar eficientemente una batería determinada representa una capacidad productiva.
Desarrollar una nueva química, adaptar la maquinaria, reorganizar proveedores y comercializar una tecnología alternativa representa una capacidad de transformación.
Esta distinción conecta con la literatura de capacidades dinámicas de Teece, pero RMS la aplica al conjunto de relaciones que hacen posible la transformación económica.
La consecuencia metodológica es clara:
No basta con medir lo que un sistema produce hoy. También debemos estudiar qué será capaz de producir, aprender o sustituir mañana.
7. El modelo causal RMS: de los recursos a las capacidades
Podemos formalizar una primera representación conceptual.
Sea \(C_{j,t}\) la capacidad de un sistema para desempeñar una función \(j\) en un momento \(t\).
Su nivel dependerá de una combinación de factores:
Donde:
\(R_t\): recursos y activos disponibles.
\(M_t\): mecanismos de organización, financiación e incentivos.
\(A_t\): arquitectura de relaciones y complementariedades.
\(L_t\)
También debemos investigar si un sistema industrial tiene capacidad colectiva para reorganizar proveedores, financiación, conocimientos e infraestructuras cuando cambian las condiciones de competencia.
No obstante, pasar de la empresa al sistema no es automático: requiere demostrar cómo se coordinan actores independientes, cómo se distribuyen sus incentivos y mediante qué mecanismos aparecen resultados colectivos.
4.3. Cohen y Levinthal: capacidad de absorción
Wesley Cohen y Daniel Levinthal destacaron que aprovechar conocimientos externos requiere conocimientos previos y capacidad para reconocerlos, asimilarlos y aplicarlos.
La capacidad de absorción resulta especialmente relevante para comprender por qué algunas organizaciones aprovechan mejor la transferencia tecnológica y la investigación externa.
Desde RMS, esta idea introduce una precisión importante:
Acceder a tecnología extranjera no equivale necesariamente a adquirir capacidad tecnológica.
La adquisición de una máquina, una licencia o una inversión puede mejorar inmediatamente la producción. Pero la capacidad de comprender, mantener, modificar y desarrollar esa tecnología depende de procesos adicionales de aprendizaje.
Aquí aparece una pregunta que será fundamental para el Protocolo RMS de inversiones:
¿La inversión permite utilizar una tecnología o también desarrollar competencias para mejorarla y adaptarla?
4.4. Hidalgo y Hausmann: complejidad y conocimiento productivo
César Hidalgo y Ricardo Hausmann desarrollaron una aproximación que relaciona la complejidad económica con la diversidad y las características de los productos que una economía es capaz de exportar.
Su trabajo interpreta la estructura productiva y exportadora como una fuente de información sobre las capacidades productivas y el conocimiento que una economía ha conseguido combinar.
Para RMS, esta contribución es especialmente útil porque permite utilizar datos observables para aproximar capacidades que no siempre pueden medirse directamente.
Sin embargo, conviene distinguir sus objetivos.
La complejidad económica informa sobre la sofisticación y diversidad del sistema productivo.
La capacidad sistémica propuesta por RMS pretende incorporar además la organización de las cadenas productivas, el control tecnológico, la capacidad de sustitución, la resiliencia y las condiciones institucionales que hacen posible mantener y renovar esas actividades.
4.5. La aportación específica que debería intentar RMS
Estas tradiciones explican aspectos importantes de la acumulación de capacidades.
La contribución que RMS podría desarrollar consiste en conectar cuatro niveles:
Microeconómico: las capacidades de trabajadores, empresas y organizaciones.
Mesoeconómico: los ecosistemas sectoriales, proveedores, centros tecnológicos y redes productivas.
Macroeconómico e institucional: financiación, infraestructuras, demanda, reglas, instituciones y políticas públicas.
Geoeconómico: dependencias internacionales, acceso a mercados, control de nodos críticos y relaciones de poder.
El reto teórico es explicar mediante qué mecanismos las capacidades individuales y organizativas se convierten en capacidades del sistema, cómo evolucionan y bajo qué circunstancias se deterioran.
La posible originalidad de RMS no reside en haber descubierto que las capacidades importan.
Residiría en formular una teoría contrastable de su conversión, coordinación, acumulación, vulnerabilidad y poder estratégico entre sistemas económicos.
5. Cómo se genera una capacidad sistémica: el mecanismo de conversión RMS
Una vez definido el concepto, podemos abordar la segunda gran pregunta: ¿cómo aparece una capacidad sistémica?
Propongo distinguir siete procesos, que pueden coexistir y retroalimentarse.
MECANISMO DE FORMACIÓN DE CAPACIDADES SISTÉMICAS — PROPUESTA RMS
Esquema conceptual, no modelo econométrico estimado. Las relaciones pueden reforzarse o deteriorarse según los incentivos, los límites y la demanda.5.1. Movilización de recursos
El punto de partida consiste en disponer de recursos utilizables: capital, conocimiento, personas, tecnología, infraestructuras, energía, materias primas y acceso a mercados.
Pero la abundancia no garantiza una ventaja competitiva.
Un país puede tener ahorro elevado y no transformarlo en inversión productiva.
Puede disponer de universidades excelentes y encontrar dificultades para trasladar sus investigaciones al tejido empresarial.
Puede tener energía renovable abundante y carecer de redes eléctricas suficientes para abastecer nuevas instalaciones industriales.
La capacidad no depende únicamente de la cantidad de recursos, sino también de su disponibilidad efectiva, calidad, complementariedad y posibilidad de movilización.
5.2. Coordinación y complementariedad
El segundo mecanismo consiste en combinar recursos y actores para realizar una función que no podrían ejecutar adecuadamente de manera aislada.
Un fabricante de baterías necesita materiales procesados, equipamiento industrial, ingeniería, trabajadores especializados, energía, financiación, demanda y sistemas logísticos.
Si uno de esos componentes resulta indispensable y no tiene sustituto viable, puede limitar el rendimiento de todo el conjunto.
La complementariedad significa que el valor de un recurso puede depender de la presencia y calidad de otros.
De esta forma, una inversión destinada a resolver un cuello de botella puede resultar más transformadora que otra mucho mayor dirigida a ampliar una actividad que ya dispone de capacidad suficiente.
La capacidad sistémica depende tanto de la disponibilidad de recursos como de la adecuación entre ellos.
5.3. Incentivos y horizonte temporal
La coordinación solo funciona si los actores tienen incentivos compatibles para participar y asumir riesgos.
Una empresa puede evitar invertir en formación si teme que otras contraten después a sus trabajadores.
Un proveedor puede resistirse a construir una planta si no tiene garantías suficientes de demanda.
Un inversor privado puede rechazar una tecnología prometedora cuando sus beneficios están demasiado lejos en el tiempo.
Estos problemas pueden limitar la acumulación de capacidades incluso cuando todos los actores reconocen su valor potencial.
Las soluciones pueden combinar contratos de largo plazo, cooperación empresarial, capital paciente, garantías, infraestructuras compartidas, compra pública o instituciones que reduzcan la incertidumbre.
No todas las capacidades requieren intervención estatal; algunas surgen de redes empresariales y mecanismos competitivos.
Lo importante para RMS es identificar qué fallo de coordinación existe y qué mecanismo permite resolverlo al menor coste económico e institucional posible.
5.4. Aprendizaje acumulativo
Una capacidad no se construye solamente mediante inversión inicial.
También se desarrolla realizando actividades, resolviendo problemas, acumulando experiencia y modificando procedimientos.
La producción industrial genera conocimiento que puede no estar codificado completamente en patentes, manuales o equipos.
Las empresas aprenden a reducir defectos, mejorar procesos, coordinar proveedores y adaptar tecnologías.
Los trabajadores acumulan habilidades. Los proveedores adquieren especialización. Las instituciones desarrollan experiencia regulatoria y capacidad de ejecución.
Este aprendizaje puede producir ventajas acumulativas.
Pero también puede dificultar el cambio cuando una economía se especializa excesivamente en tecnologías que pierden relevancia.
Por eso es necesario estudiar tanto el aprendizaje como la posibilidad de quedar atrapado en una trayectoria tecnológica.
5.5. Escalado industrial y comercial
El quinto mecanismo es la transformación de una actividad inicialmente limitada en una capacidad productiva de escala relevante.
Aquí encaja directamente nuestro análisis reciente sobre financiación de la innovación.
Una economía puede generar conocimiento y prototipos sin disponer de los instrumentos necesarios para alcanzar producción comercial.
El escalado requiere una combinación de financiación, clientes, proveedores, equipamiento, certificaciones, talento y procesos industriales.
Su importancia reside en que no toda innovación se convierte en capacidad industrial, y no toda capacidad industrial consigue alcanzar una escala económicamente sostenible.
5.6. Difusión hacia el ecosistema
Una capacidad adquiere una dimensión más claramente sistémica cuando sus beneficios no quedan confinados a una sola organización.
Pueden aparecer proveedores más especializados, nuevas empresas, trabajadores con conocimientos transferibles, capacidades de ingeniería, proyectos de investigación aplicada o infraestructuras compartidas.
Pero estos efectos deben comprobarse.
Una gran inversión extranjera puede generar importantes ventas y empleo sin desarrollar suficientes vínculos locales.
También puede transferir conocimiento y favorecer la creación de nuevas capacidades productivas.
El análisis no debe presumir ninguna de las dos situaciones.
Debe investigar qué mecanismos de difusión existen, quién se beneficia y qué permanece después de la inversión.
5.7. Adaptación y renovación
Finalmente, una capacidad sistémica debe examinarse bajo condiciones cambiantes.
Una estructura productiva puede funcionar muy bien mientras dispone de energía barata, acceso a una tecnología determinada o un proveedor dominante.
Pero su resiliencia solo puede evaluarse adecuadamente cuando esas condiciones cambian.
La capacidad de adaptación incluye reconfigurar procesos, sustituir componentes, utilizar proveedores alternativos, modificar tecnologías o trasladar actividades sin perder de forma desproporcionada las funciones esenciales.
Aquí es importante introducir una precisión:
La capacidad de adaptación no exige conservar todas las actividades existentes. A veces, la fortaleza de un sistema consiste precisamente en poder abandonar actividades obsoletas y desarrollar otras nuevas.
La competencia sistémica no debería convertirse en una justificación para proteger indefinidamente industrias sin perspectivas.
Debe estudiar la capacidad de renovación de los sistemas.
6. Una tipología inicial de capacidades sistémicas
Para desarrollar una metodología de medición necesitamos distinguir diferentes funciones.
Propongo seis categorías iniciales. Son dimensiones complementarias y pueden solaparse.
Tipo de capacidad | Función principal | Ejemplo |
|---|---|---|
Productiva | Fabricar bienes o prestar servicios con calidad, volumen y eficiencia | Producción de baterías a escala comercial |
Científico-tecnológica | Crear, absorber, adaptar y aplicar conocimientos | Diseñar nuevos materiales o semiconductores |
Organizativa y de coordinación | Conectar actores, recursos, inversiones e instituciones | Ecosistema industrial con proveedores especializados |
De conversión y escalado | Transformar recursos e innovación en producción competitiva | Pasar del prototipo a una fábrica comercial |
De resiliencia y adaptación | Mantener o recuperar funciones ante perturbaciones | Sustituir proveedores o rediseñar componentes |
De decisión estratégica | Conservar alternativas y margen de actuación ante dependencias | Poder elegir tecnologías y proveedores sin coerción crítica |
Esta tipología incorpora dos elementos especialmente importantes para RMS.
El primero es la capacidad de conversión.
Una economía puede tener recursos científicos abundantes y, sin embargo, presentar dificultades para transformar el conocimiento en actividad productiva.
El segundo es la capacidad de adaptación.
Una economía puede tener una estructura industrial competitiva en condiciones normales y descubrir ante una crisis que depende de componentes, software o servicios tecnológicos difíciles de sustituir.
Ambas dimensiones ayudan a distinguir una economía productiva de una economía verdaderamente resiliente.
Capacidades ordinarias y capacidades transformadoras
Dentro de esta tipología convendría introducir otra distinción.
Las capacidades ordinarias permiten realizar eficazmente actividades conocidas.
Las capacidades transformadoras permiten desarrollar actividades nuevas o modificar sustancialmente las existentes.
Por ejemplo, fabricar eficientemente una batería determinada representa una capacidad productiva.
Desarrollar una nueva química, adaptar la maquinaria, reorganizar proveedores y comercializar una tecnología alternativa representa una capacidad de transformación.
Esta distinción conecta con la literatura de capacidades dinámicas de Teece, pero RMS la aplica al conjunto de relaciones que hacen posible la transformación económica.
La consecuencia metodológica es clara:
No basta con medir lo que un sistema produce hoy. También debemos estudiar qué será capaz de producir, aprender o sustituir mañana.
7. El modelo causal RMS: de los recursos a las capacidades
Podemos formalizar una primera representación conceptual.
Sea \(C_{j,t}\) la capacidad de un sistema para desempeñar una función \(j\) en un momento \(t\).
Su nivel dependerá de una combinación de factores:
Donde:
\(R_t\): recursos y activos disponibles.
\(M_t\): mecanismos de organización, financiación e incentivos.
\(A_t\): arquitectura de relaciones y complementariedades.
\(L_t\): aprendizaje y conocimientos acumulados.
\(E_t\): condiciones externas, demanda y restricciones del entorno.
Esta expresión no constituye todavía un modelo econométrico estimado. Es una representación funcional que nos permite identificar qué relaciones deberían investigarse.
Su principal característica es que no presupone una relación lineal ni aditiva entre los factores.
Por ejemplo, aumentar la inversión financiera puede tener un efecto muy pequeño si faltan conocimientos técnicos indispensables.
La creación de una infraestructura compartida puede incrementar la productividad de muchas empresas simultáneamente.
Y la desaparición de un proveedor crítico puede reducir significativamente el funcionamiento de una industria incluso cuando la mayor parte de sus recursos permanece intacta.
7.1. La hipótesis de complementariedad
Formulamos una primera proposición:
El efecto de un recurso sobre la capacidad sistémica puede depender de la disponibilidad y organización de otros recursos complementarios.
Esto implica que dos inversiones de igual importe pueden generar resultados muy diferentes.
Supongamos una inversión destinada a ampliar una planta industrial que ya dispone de abundante capacidad no utilizada
Comparemos su efecto con una inversión equivalente dirigida a resolver una escasez de componentes que limita la actividad de numerosas empresas.
La segunda podría liberar una capacidad productiva muy superior a su contribución directa.
Pero no necesariamente será así: dependerá de la demanda, los costes, las alternativas disponibles y la importancia real del cuello de botella.
Esta hipótesis puede contrastarse.
7.2. La hipótesis de acumulación
Las capacidades sistémicas tienen una dimensión histórica.
Las decisiones presentes pueden modificar las oportunidades futuras mediante aprendizaje, especialización, efectos de red, nuevas inversiones y desarrollo de proveedores.
Para cada capacidad podemos distinguir:
La variación puede reflejar acumulación, mantenimiento o deterioro.
Sin embargo, sería incorrecto atribuir automáticamente cualquier mejora de capacidad a una política concreta.
Para estimar su efecto necesitamos comparar lo sucedido con una situación contrafactual razonable.
Por ejemplo, si una región desarrolla nuevos proveedores después de recibir una inversión industrial, debemos investigar cuántos habrían aparecido igualmente en ausencia del proyecto.
7.3. La hipótesis de vulnerabilidad
Una capacidad productiva puede depender de elementos críticos cuya interrupción afecta al funcionamiento del conjunto.
Por tanto, el análisis debe distinguir entre:
Capacidad operativa en condiciones normales y capacidad que puede mantenerse bajo una perturbación determinada.
El concepto de capacidad sistémica resulta incompleto si solo mide el funcionamiento en condiciones favorables.
8. La cuestión decisiva: ¿cómo medimos una capacidad sistémica?
Aquí comienza el verdadero desafío metodológico de RMS.
Una capacidad sistémica no suele observarse directamente como una única magnitud.
Podemos medir producción, empleo, capital, exportaciones o patentes. Pero esos indicadores no representan por sí solos toda la capacidad que pretendemos estudiar.
Por eso propongo tratarla inicialmente como un constructo multidimensional, cuya existencia y evolución debemos evaluar mediante diferentes evidencias.
Antes de seleccionar indicadores necesitamos responder cuatro preguntas:
¿Capacidad para hacer qué? Una función productiva o estratégica claramente identificada.
¿En qué sistema? Una empresa, un ecosistema regional, un sector nacional o una red europea.
¿Durante cuánto tiempo? Capacidad actual, horizonte de desarrollo y duración de las perturbaciones.
¿Bajo qué condiciones? Funcionamiento normal, presión competitiva, interrupción de suministros o cambio tecnológico.
Sin esta delimitación, comparar capacidades de distintos países puede producir conclusiones engañosas.
Propuesta: Matriz de Medición de Capacidades Sistémicas — MMCS
Esta matriz constituiría la primera herramienta metodológica de medición de RMS.
Dimensión | Indicadores observables propuestos | Qué permiten evaluar |
|---|---|---|
1. Producción efectiva | Producción, utilización de capacidad, productividad, calidad | Capacidad operativa demostrada |
2. Profundidad industrial | Proveedores especializados, disponibilidad de componentes críticos | Integración y diversidad del ecosistema |
3. Conversión tecnológica | Prototipos industrializados, pilotos escalados, tecnologías comercializadas | Transformación de conocimiento en producción |
4. Aprendizaje | Mejoras de procesos, nuevas competencias, reducción de defectos | Acumulación de conocimiento productivo |
5. Financiación y escalado | Capital movilizado, continuidad financiera, inversión hasta escala comercial | Capacidad de financiar trayectorias |
6. Coordinación | Proyectos interempresariales, infraestructuras compartidas, tiempos de ejecución | Funcionamiento de las complementariedades |
7. Dependencia | Concentración de proveedores, origen real de componentes, sustitutos | Exposición a vulnerabilidades |
8. Resiliencia | Tiempo de recuperación, capacidad alternativa, continuidad ante shocks | Capacidad de respuesta y adaptación |
9. Control estratégico | Derechos tecnológicos, accesos críticos, capacidad de auditoría y decisión | Margen efectivo de actuación |
10. Renovación | Entrada de nuevas tecnologías y empresas, reconversión productiva | Capacidad de transformación futura |
Esta tabla representa una propuesta metodológica inicial. Los indicadores deberán definirse operacionalmente, contrastarse y adaptarse a cada sector.
No tiene sentido aplicar exactamente la misma ponderación a una planta de fertilizantes, una empresa de software, una cadena de suministro de chips y una industria farmacéutica.
Sin embargo, sí podemos establecer una estructura conceptual común que haga explícitas sus diferencias y permita comparaciones justificadas.
8.1. Primera precaución: no confundir cantidad con calidad
Un elevado número de patentes no garantiza que una tecnología llegue al mercado.
Una inversión cuantiosa no demuestra que genere productividad.
Una gran fábrica no garantiza que el ecosistema local controle tecnología esencial.
Por eso las métricas deben incluir no solo actividades y resultados, sino también mecanismos de conversión.
8.2. Segunda precaución: no confundir localización con capacidad
Que una fábrica esté situada en Europa no significa que todas sus capacidades sean europeas.
Pero tampoco significa que una empresa de propiedad extranjera carezca de valor estratégico para Europa.
Debemos examinar dónde se generan conocimientos, qué proveedores participan, quién controla tecnologías y decisiones, qué capacidad de aprendizaje existe y qué ocurriría ante una interrupción.
La nacionalidad del accionista puede ser relevante para determinados riesgos, pero no sustituye al análisis económico.
8.3. Tercera precaución: las capacidades deben observarse a lo largo del tiempo
Una fotografía estática puede ser engañosa.
Una economía que parte de niveles tecnológicos modestos puede estar acumulando capacidades rápidamente.
Otra puede mantener grandes empresas industriales mientras pierde proveedores, inversión, talento y capacidad de renovación.
Por tanto, las tendencias importan tanto como los niveles absolutos.
9. El problema de las dependencias: medir lo que las estadísticas tradicionales no muestran
Esta cuestión conecta directamente con nuestros análisis anteriores sobre China, reciprocidad y seguridad económica.
Medir cuánto importa Europa de China no equivale a medir hasta qué punto depende de China.
Un componente puede representar una parte pequeña del valor de un producto y, sin embargo, resultar indispensable para su funcionamiento.
También puede ocurrir que Europa importe un producto mayoritariamente de un país, pero disponga de múltiples alternativas internacionales y capacidad de sustitución rápida.
La Comisión Europea ya ha desarrollado metodologías que combinan concentración de importaciones, dependencia exterior y posibilidades de sustitución mediante producción europea para identificar vulnerabilidades. Su análisis de 2021 identificó 137 productos especialmente dependientes dentro de ecosistemas sensibles.
Este antecedente es importante: RMS no parte de cero en la medición de dependencias.
La contribución que debería desarrollar consiste en conectar esos indicadores comerciales con capacidades productivas, relaciones empresariales, control tecnológico y respuesta ante perturbaciones.
9.1. Concentración de proveedores
Podemos emplear el índice Herfindahl-Hirschman:
Donde \(s_i\) representa la cuota de cada proveedor o país de origen.
Cuando las cuotas se expresan entre 0 y 1, un índice más elevado indica mayor concentración.
La OCDE utiliza medidas de este tipo para estudiar la concentración de cadenas de suministro, aunque advierte que los umbrales requieren interpretación y que la concentración no equivale automáticamente a vulnerabilidad
RMS debería distinguir entre concentración de países, concentración de empresas y concentración efectiva de nodos productivos.
Varios proveedores de países distintos pueden depender de una misma empresa o instalación tecnológica.
9.2. Sustituibilidad
Una segunda variable es el tiempo y coste necesarios para encontrar alternativas.
Puede expresarse mediante indicadores como:
Tiempo hasta obtener un proveedor alternativo homologado.
Porcentaje de producción recuperable mediante sustitución.
Coste adicional de la alternativa.
Inversión necesaria para modificar procesos.
Disponibilidad de conocimientos y licencias.
Dos dependencias con idéntica concentración pueden representar riesgos muy distintos si una puede sustituirse en semanas y la otra requiere varios años.
9.3. Contenido productivo real
También debemos superar las limitaciones de las estadísticas comerciales brutas.
La base TiVA de la OCDE permite analizar el origen del valor añadido incorporado a importaciones y exportaciones, proporcionando una visión más completa de las cadenas de producción internacionales.
Pero el valor añadido tampoco resuelve toda la cuestión: un componente de escaso valor económico puede ser insustituible, y el control del software o de una licencia puede tener gran relevancia estratégica.
De ahí la necesidad de combinar diferentes fuentes de información.
9.4. Dependencia operativa
Este indicador examinaría quién puede mantener, modificar, actualizar, auditar o interrumpir una tecnología o servicio esencial.
Resulta especialmente importante en cloud, inteligencia artificial, infraestructura digital, defensa, comunicaciones y software industrial.
RMS debería investigar no solamente quién suministra el producto, sino también quién conserva el control de las funciones necesarias para que continúe operando.
10. De los indicadores al sistema de evaluación RMS
La cuestión siguiente es cómo convertir estas mediciones en una herramienta que puedan utilizar gobiernos, administraciones, empresas y organismos europeos.
Aquí propondría trabajar inicialmente con tres niveles, en lugar de construir inmediatamente un gran índice sintético.
Nivel 1 — Indicadores verificables
Datos desagregados de producción, aprendizaje, proveedores, financiación, dependencia y sustitución, cada uno con fuente, unidad y horizonte temporal.
Nivel 2 — Perfiles comparativos
Matrices sectoriales que permiten observar fortalezas, cuellos de botella, trayectorias y vulnerabilidades sin ocultarlas en una sola puntuación.
Nivel 3 — Evaluación estratégica
Comparación de escenarios, pruebas de estrés, criterios de criticidad y, solo cuando esté justificado, índices compuestos para apoyar decisiones.
Esta distinción evita un problema importante.
Si construimos un índice único de 0 a 100 desde el principio, corremos el riesgo de transmitir una precisión que todavía no existe.
Una elevada producción industrial podría compensar estadísticamente una dependencia tecnológica crítica, aunque esa compensación careciera de sentido económico.
Por eso determinados riesgos deberían actuar como límites o restricciones específicas, no como simples valores que pueden promediarse.
La Matriz RMS de Capacidades
Para cada capacidad estratégica deberíamos construir una ficha con esta información:
Elemento | Evaluación |
|---|---|
Función estratégica | ¿Qué actividad debe poder realizar el sistema? |
Capacidad actual | ¿Qué desempeño está demostrado? |
Recursos disponibles | ¿Con qué activos, talento y conocimientos cuenta? |
Mecanismos de conversión | ¿Cómo transforma esos recursos en actividad? |
Cuellos de botella | ¿Qué limita su desarrollo? |
Dependencias críticas | ¿Qué actores o tecnologías resultan difíciles de sustituir? |
Capacidad de adaptación | ¿Cómo respondería ante una perturbación? |
Trayectoria | ¿Está acumulando o perdiendo capacidades? |
Alternativas de actuación | ¿Qué inversiones o reformas podrían mejorarla? |
Resultado esperado | ¿Qué capacidad adicional se pretende generar? |
Esta herramienta conectaría la teoría con el Protocolo RMS.
Sin embargo, debemos distinguir el análisis de capacidades de la evaluación política de una inversión.
Una inversión puede desarrollar capacidades estratégicas, pero presentar costes fiscales, medioambientales, sociales o de competencia que deban valorarse separadamente.
El marco RMS no debería confundir valor estratégico con beneficio económico o social total.
11. Primeras hipótesis contrastables de la teoría de competencia sistémica
El verdadero salto hacia una teoría rigurosa comienza cuando formulamos hipótesis que puedan someterse a prueba.
Propongo cinco.
H1. Hipótesis de complementariedad
Los sistemas con mejores complementariedades entre recursos, conocimiento, financiación y producción pueden alcanzar un desempeño superior al que cabría esperar de sus recursos individuales.
Para contrastarla debemos comparar ecosistemas con dotaciones similares, estudiar la intensidad de sus relaciones productivas y examinar si esas conexiones explican diferencias de desempeño.
La hipótesis perdería apoyo si las diferencias observadas desaparecen al controlar productividad individual, composición sectorial, escala y demás factores relevantes.
H2. Hipótesis de conversión
La capacidad de transformar investigación e innovación en producción comercial constituye un mecanismo relevante de acumulación de capacidades sistémicas.
Se podría analizar comparando economías o regiones con niveles similares de actividad científica, pero diferentes tasas de industrialización, escalado y comercialización.
La cuestión no sería contar únicamente patentes, sino estudiar la continuidad entre investigación, validación, plantas piloto, inversión industrial y mercado.
H3. Hipótesis de acumulación y dependencia de trayectoria
La experiencia productiva y las capacidades complementarias acumuladas pueden facilitar nuevas actividades económicas relacionadas, mientras su pérdida puede dificultar futuras transformaciones.
Podríamos examinar si regiones con ecosistemas industriales más densos desarrollan nuevas actividades tecnológicas con mayor facilidad, controlando diferencias iniciales.
También sería importante estudiar casos en los que la especialización previa dificulta la adaptación.
Una teoría completa debe explicar ambos resultados.
H4. Hipótesis de vulnerabilidad sistémica
Los sistemas con elevada concentración en componentes críticos y baja sustituibilidad pueden sufrir pérdidas funcionales desproporcionadas ante determinadas interrupciones.
Esta hipótesis requiere datos de cadenas de suministro, tiempos de sustitución y comportamiento empresarial durante perturbaciones reales.
Su contrastación debería distinguir entre concentración comercial y dependencia efectiva.
H5. Hipótesis de coordinación estratégica
La coordinación entre actores públicos y privados puede mejorar la formación de capacidades cuando resuelve fallos identificables de inversión, financiación, información o complementariedad.
Esta hipótesis incluye una condición fundamental.
No presupone que toda intervención pública mejore los resultados.
También debemos comprobar cuándo la coordinación genera ineficiencias, sobreinversión, captura regulatoria o decisiones tecnológicas equivocadas.
La pregunta no es si el Estado interviene más o menos, sino qué problema intenta resolver, mediante qué instrumentos y con qué resultados verificables.
12. Primera aplicación empírica: el ecosistema de baterías y vehículos eléctricos
Para contrastar estas hipótesis propondría comenzar con un sector concreto: las baterías y su conexión con el vehículo eléctrico.
¿Por qué este sector?
Porque combina investigación, industria, materias primas, financiación, política pública, competencia internacional, innovación y dependencia de proveedores.
Permite examinar simultáneamente la mayoría de los mecanismos que RMS pretende estudiar.
Sin embargo, debemos delimitar correctamente el objeto.
No sería suficiente comparar simplemente la producción total china y europea de vehículos eléctricos.
Habría que separar actividades como materiales activos, fabricación de celdas, maquinaria industrial, ingeniería, sistemas electrónicos, software, reciclaje y fabricación del vehículo.
Cada actividad requiere capacidades distintas.
Propuesta de investigación
Pregunta principal:
¿Por qué China y Europa han desarrollado posiciones diferentes en determinadas actividades de la cadena de valor de las baterías, y qué parte de esas diferencias puede explicarse por recursos iniciales, escala, demanda, mecanismos de coordinación, aprendizaje y financiación?
Primera etapa: reconstrucción histórica.
Estudiar la evolución de ambos sistemas durante un período suficientemente prolongado, por ejemplo 2015-2025, sin asumir de antemano qué factores explican los resultados.
Segunda etapa: identificación de mecanismos.
Analizar financiación, desarrollo de proveedores, demanda, economías de escala, transferencia tecnológica, política industrial y capacidades de innovación.
Tercera etapa: medición comparativa.
Construir indicadores de producción efectiva, profundidad de proveedores, escalado, aprendizaje, dependencias, concentración y capacidad tecnológica.
Cuarta etapa: contraste.
Examinar hasta qué punto las diferencias se explican por mecanismos sistémicos y qué explicaciones alternativas —costes energéticos, estructura de demanda, decisiones empresariales o condiciones macroeconómicas— deben tenerse en cuenta.
Quinta etapa: escenarios 2026-2030.
Evaluar alternativas para Europa:
Mayor producción mediante inversiones propias.
Cooperación industrial internacional condicionada.
Diversificación de proveedores.
Desarrollo de capacidades específicas en determinados nodos.
Nuevas tecnologías que reduzcan dependencias existentes.
Estos escenarios no deben convertirse en predicciones ciertas.
Su finalidad es estudiar decisiones posibles y sus consecuencias bajo supuestos explícitos.
El resultado más importante de este trabajo no sería demostrar que China posee una arquitectura superior en todas las dimensiones.
Sería identificar qué mecanismos concretos explican las capacidades observadas, cuáles son reproducibles en Europa y cuáles dependen de circunstancias difíciles de trasladar a otro sistema institucional.
13. De la teoría a las instituciones: RMS, SOEI y SOIE
Este capítulo tiene una consecuencia directa para las propuestas institucionales que venimos desarrollando.
Una teoría de capacidades sistémicas debería permitir diseñar instrumentos que actúen sobre mecanismos identificados, no únicamente sobre síntomas.
El reparto conceptual quedaría así:
La teoría de competencia sistémica explica cómo se generan, acumulan, transforman y deterioran las capacidades.
El método RMS identifica recursos, mecanismos de organización y estructuras sistémicas, y permite analizar las consecuencias de distintas decisiones.
El Protocolo RMS aplica ese análisis a inversiones, proyectos, relaciones comerciales y decisiones estratégicas.
La Matriz de Valor Estratégico compara alternativas según sus contribuciones y riesgos, distinguiendo los efectos económicos generales de los estratégicos.
El SOEI organiza, en el ámbito nacional o regional, información, capacidades, prioridades y mecanismos de coordinación.
El SOIE conectaría y coordinaría esas funciones a escala europea, respetando las competencias institucionales y la diversidad territorial.
La medición es transversal a todas ellas.
Un sistema de indicadores estratégicos permitiría evaluar no solamente si una inversión ha cumplido sus compromisos administrativos, sino también si ha contribuido a mejorar capacidades reales.
Aquí aparece una evolución relevante del principio RMS:
No basta con preguntar qué sistema queda después. Debemos poder medir cómo ha cambiado, por qué ha cambiado y qué parte del cambio puede atribuirse a nuestras decisiones.
Esta exigencia debe aplicarse también a las propias propuestas RMS.
Si una herramienta no consigue demostrar que mejora el diagnóstico o la selección de políticas respecto de métodos alternativos, deberemos modificarla o descartar su utilidad.
14. Límites y exigencias metodológicas
Antes de formular las conclusiones conviene reconocer las principales dificultades.
El problema de la observabilidad. Muchas capacidades contienen conocimientos tácitos, relaciones informales y procesos que no aparecen directamente en las estadísticas.
El problema de la agregación. Una capacidad empresarial no puede transformarse automáticamente en una capacidad nacional sumando indicadores.
El problema de causalidad. Una economía puede presentar buena coordinación y alta productividad sin que la primera sea necesariamente la causa principal de la segunda.
El problema de la selección. Las políticas públicas pueden apoyar empresas que ya eran más competitivas, dificultando identificar el efecto adicional de la ayuda.
El problema de las métricas. Los indicadores pueden inducir comportamientos destinados a mejorar la puntuación en lugar de aumentar capacidades reales.
El problema del horizonte temporal. Algunas inversiones producen beneficios inmediatos y otras requieren años antes de generar aprendizaje o infraestructura industrial.
El problema de la comparación. China, Estados Unidos y Europa presentan diferencias institucionales, territoriales y económicas que deben tenerse en cuenta.
Y existe una última dificultad especialmente importante: no debemos definir la capacidad sistémica de una forma que permita explicar cualquier resultado a posteriori.
Si una economía crece, no podemos atribuir automáticamente su crecimiento a una buena arquitectura sistémica.
Y si entra en crisis, tampoco podemos concluir sin evidencia que esa arquitectura era inadecuada.
La teoría debe formular mecanismos suficientemente precisos para que exista la posibilidad de encontrar resultados que los contradigan.
Esta es una condición indispensable para pasar del pensamiento sistémico a una propuesta científica contrastable.
15. Tesis afinada del capítulo
El análisis desarrollado permite proponer una formulación más completa:
Una capacidad sistémica es una aptitud funcional, reproducible y evolutiva que emerge de la complementariedad entre recursos, organizaciones, instituciones y mecanismos de coordinación, y que permite a un sistema económico ejecutar, sostener, aprender y adaptar actividades bajo condiciones determinadas.
Su formación depende de la movilización de recursos, los incentivos, las complementariedades productivas, la financiación, el aprendizaje, el escalado y la difusión de conocimientos.
Su medición requiere combinar evidencia de desempeño, organización, conversión tecnológica, dependencia, resiliencia y adaptación, evitando identificarla con una única variable.
Su relevancia estratégica depende de la criticidad de la función, las alternativas existentes y las consecuencias de perderla.
Esta formulación permite introducir tres distinciones esenciales:
Tener recursos no equivale a disponer de capacidades.
Disponer de capacidades actuales no equivale a poder renovarlas.
Poseer capacidades no garantiza conservar margen de decisión cuando existen dependencias críticas.
La teoría de competencia sistémica debería explicar las relaciones entre estas tres dimensiones.
16. Diez claves del capítulo
1. Los recursos no son capacidades. Su valor depende de cómo se organizan, combinan y utilizan.
2. La capacidad sistémica es relacional. Emerge de la interacción de empresas, trabajadores, instituciones, conocimientos, infraestructuras y mecanismos de coordinación.
3. Una capacidad debe demostrar una función. No basta con disponer de activos, inversiones o proyectos anunciados.
4. La complementariedad es fundamental. Un cuello de botella puede limitar un sistema completo, mientras resolverlo puede liberar capacidades adicionales.
5. El aprendizaje transforma la capacidad presente en capacidad futura. La acumulación de conocimiento puede producir ventajas duraderas, pero también rigideces.
6. La capacidad de conversión distingue a los sistemas. No basta con investigar: importa transformar conocimiento en producción, empresas y tecnologías escalables.
7. La competitividad y la resiliencia son dimensiones diferentes. Una estructura eficiente puede resultar vulnerable ante determinados shocks.
8. La dependencia debe medirse funcionalmente. Concentración comercial, sustituibilidad, control tecnológico y tiempos de recuperación aportan información complementaria.
9. RMS necesita hipótesis contrastables. La coherencia conceptual es necesaria, pero no sustituye la evidencia empírica.
10. El objetivo final es explicar y medir la evolución de las capacidades. Solo entonces podremos utilizar RMS para diseñar políticas e inversiones más eficaces.
17. Bibliografía básica para desarrollar el capítulo
Propongo partir de estas cinco referencias, sin presentarlas como un respaldo automático de las hipótesis específicas de RMS:
Nelson, R. R. y Winter, S. G. (1982). An Evolutionary Theory of Economic Change. Referencia fundamental sobre rutinas, aprendizaje y evolución de capacidades.
Teece, D. J., Pisano, G. y Shuen, A. (1997). Dynamic Capabilities and Strategic Management. Para desarrollar los mecanismos de integración, coordinación y reconfiguración.
ideas.repec.orgCohen, W. M. y Levinthal, D. A. (1990). Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation. Para analizar aprendizaje y absorción tecnológica.
JSTORHidalgo, C. A. y Hausmann, R. (2009). The Building Blocks of Economic Complexity. Para estudiar la relación entre estructura productiva y capacidades.
PMCComisión Europea (2021). Strategic Dependencies and Capacities. Como antecedente institucional y metodológico para identificar dependencias y posibilidades de sustitución.
commission.europa.eu
18. Transición: de la capacidad sistémica a la ventaja competitiva sistémica
Este primer capítulo permite establecer una unidad de análisis, pero deja pendiente una cuestión esencial.
¿Por qué determinadas capacidades se convierten en ventajas competitivas acumulativas y otras no?
Una economía puede desarrollar una capacidad tecnológica importante sin alcanzar una posición competitiva internacional.
También puede disponer de una ventaja de costes transitoria sin haber construido capacidades difíciles de reproducir.
Para explicar la competencia entre sistemas necesitamos estudiar cómo interactúan las capacidades con la demanda, la escala, los precios, las instituciones, la financiación, el aprendizaje, la innovación y las decisiones estratégicas de los competidores.
Eso nos conduce al segundo capítulo metodológico:
«De las capacidades sistémicas a las ventajas competitivas acumulativas: coordinación, aprendizaje y evolución de los sistemas económicos».
La finalidad será desarrollar los mecanismos mediante los cuales una capacidad se transforma en ventaja, una ventaja puede reforzarse con el tiempo y una arquitectura económica puede conservarla o perderla.
Conclusión general del primer capítulo
La pregunta que dio origen a este trabajo era por qué algunas economías consiguen construir industrias, tecnologías y ventajas competitivas que otras, incluso disponiendo de importantes recursos, no logran desarrollar o conservar.
La respuesta no puede reducirse a una sola variable.
La productividad, la inversión, el capital humano, la tecnología y los incentivos siguen siendo fundamentales.
Pero su contribución depende también de cómo se combinan, de qué organizaciones permiten movilizarlos, de qué relaciones generan aprendizaje y de cómo responde el sistema ante cambios tecnológicos y económicos.
La capacidad sistémica representa precisamente esa aptitud colectiva para convertir recursos dispersos en funciones productivas reproducibles, adaptables y capaces de evolucionar.
Su estudio exige integrar la teoría económica, la organización empresarial, la economía institucional, la innovación, el pensamiento sistémico y el análisis empírico.
La propuesta RMS consiste en conectar estas perspectivas mediante un marco que permita explicar cómo se forman las capacidades, identificar los mecanismos que las sostienen, medir sus vulnerabilidades y estudiar las condiciones que favorecen su evolución.
No se trata de sustituir los modelos económicos parciales por una explicación universal.
Se trata de conectar modelos y disciplinas para comprender fenómenos que atraviesan sus fronteras habituales.
Y, sobre todo, de someter esa integración al contraste de los hechos.
La primera tarea de una teoría de la competencia sistémica no consiste en demostrar que un sistema es superior a otro. Consiste en comprender qué capacidades posee cada uno, cómo las ha construido, de qué dependen y hasta qué punto podrá conservarlas y transformarlas en el futuro.
Porque, finalmente, la competitividad estratégica no depende únicamente de lo que una economía tiene o produce hoy, sino de aquello que es capaz de seguir haciendo, aprender a hacer y decidir hacer mañana
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