Innovación, diferenciación y fenómenos de aglomeración: un modelo evolucionista

Abstract

Formalizamos una aproximación teórica a los fenómenos de aglomeración y concentración industrial mediante el Modelado Basado en Agentes. La tesis principal es que la dinámica económica-espacial de muchas industrias puede explicarse desde principios evolucionistas, teniendo en cuenta la variedad de comportamientos de las empresas, los procesos de selección del mercado y los procesos de desarrollo o innovaciones que las empresas llevan a cabo. Proponemos un modelo de una industria caracterizada por una variedad de empresas −diferentes en capacidades, conocimiento y rutinas− que venden en un mercado de competencia monopolística −donde los consumidores distinguen imperfectamente entre las variedades de productos− y además innovan para obtener ventajas competitivas y desarrollar nuevas variedades. Las innovaciones se ven condicionadas por las externalidades de conocimiento entre las diferentes divisiones productivas de una empresa y los knowledge spillovers localizados en la región. Demostramos que el Modelado Basado en Agentes constituye una metodología idónea para este tipo de problemas complejos. ___________________________________________ We formalize a theoretical approach to industrial agglomeration and concentration phenomena using Agent-Based Modeling. The main thesis is that spatial economic dynamics of many industries can be explained from evolutionary principles, taking into account the variety of firm behaviors, selection processes in the market and development processes through firm innovations. We propose a model of an industry where a variety of firms they have different capacities, knowledge and routines sell in a monopolistic-competition market consumers distinguish imperfectly between product variants and innovate to take economic advantage and develop new products growth not only requires improvements in processes and products, but also diversification in new products. Innovations are conditioned by knowledge externalities between a firm’s product divisions and knowledge spillovers in the region. We demonstrate that simulation and Agent-Based Modeling is a suitable methodology for dealing with this sort of complex problems without loosing neither descriptive capacity nor rigorous in formalizations. Moreover, it facilitates the interdisciplinary dialogue between heterogeneous scientific areas.