El análisis de la innovación tecnológica, el análisis de redes y el

El análisis de la innovación tecnológica, el análisis de redes y el
modelo Insumo-Producto
Borrador inicial. No citar.
Fidel Aroche1
Resumen. Recientemente el estudio de las redes ha tenido un auge notable en las ciencias
sociales. En la investigación económica se han empleado diversas herramientas del
análisis de redes para analizar algunos fenómenos como el de la innovación. Este
enfoque emplea herramientas y conceptos de la teoría de gráficas que se han
incorporado ya en algunas vertientes de los modelos multisectoriales, en particular
el modelo Insumo-Producto cualitativo. Este último, no obstante, no ha abordado el
estudio de la innovación de manera generalizada. El objetivo de este trabajo es hacer
una revisión preliminar de la forma en que se ha tratado el fenómeno de la
innovación y la manera en que el análisis de redes puede asimilarse al modelo
Insumo-Producto.
1
División de Estudios de Postgrado, Facultad de Economía, UNAM. Ciudad Universitaria, 04510 México, D.
F. México. Correo electrónico: [email protected]
~1~
El análisis de la innovación tecnológica, las redes y el modelo Insumo-Producto
Schumpeter (1944) define al desenvolvimiento económico –el desarrollo- como la
puesta en práctica de nuevas combinaciones los materiales para producir ya sea los mismos
o nuevos productos, lo que puede resumirse en el concepto de innovación. La aparición de
estas nuevas combinaciones es un fenómeno discontinuo y así es también el desarrollo. El
fenómeno de la competencia y la aparición de nuevas empresas facilitan la innovación
entendida de este modo –y el desarrollo, en la concepción de Schumpeter.
Estos impulsos al desarrollo se generan como resultado de la competencia y los
determinantes de la conducta de los agentes económicos que la misma teoría neoclásica les
asigna. Sin embargo, si bien la teoría supone que el sistema económico tiende al equilibrio,
los impulsos al desarrollo son contarios a éste. Asimismo la teoría del flujo circular de
Schumpeter (1944) y Leontief (1936) llega a la conclusión de que una vez que la economía
ha alcanzado el equilibrio, cada uno de los agentes no tiene razones para modificar su
conducta, puesto que en el equilibrio, cada uno de ellos optimiza su función objetivo.
Únicamente acontecimientos externos a la economía explican el cambio de conducta de los
agentes si tales son permanentes, de otro modo, si el equilibrio es estable, los agentes
repiten las mismas decisiones y acciones en el largo plazo. No obstante la estabilidad del
equilibrio requiere de condiciones más restrictivas que el problema de su existencia (Mas
Colell et.al., 1996). De este modo, la innovación tecnológica, el crecimiento y el desarrollo
quedan fuera del ámbito del estudio del equilibrio walrasiano.
El modelo Insumo-Producto (IP) ha sido descrito por su creador como una versión
computable del modelo de equilibrio general (Leontief, 1937). En ese sentido, se trata de un
modelo estático donde los agentes han optimizado y hacen operar al sistema a distintas
escalas de la producción – en el corto plazo- de acuerdo con el nivel de la demanda final y,
en su versión dual, de acuerdo con el nivel deseado de valor agregado. El modelo no
contempla la inversión más que como un componente de la demanda final e implícitamente
supone que esta variable repone el capital desgastado solamente, si la economía no crece o
bien, si aumenta la escala de la producción, la inversión se destina a acrecentar el acervo de
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capital uniformemente entre las ramas, de modo que se mantengan las proporciones básicas
del sistema y no haya cambio técnico.
Más recientemente, se ha equiparado el modelo IP con el análisis de las redes
económicas, merced de las similitudes metodológicas y formales con la vertiente
“Cualitativa” del modelo IP, gracias al empleo de teoría de gráficas y del álgebra de matrices
en ambas metodologías (Semitel, 2006). El análisis de las redes económicas, sin embargo,
se desarrolla muy cercanamente a aquel de las redes sociales y al concepto de capital social.
Esta línea de análisis ha investigado las relaciones que existen entre la forma de la red
económica y la difusión de la innovación (Breschi y Malerba, 2005). No obstante, hasta
donde sé, esta aplicación no se ha trasladado al modelo IP. Este trabajo tiene como objetivo
revisar la manera en que se incorpora la inversión y la innovación al análisis cualitativo IP y
se ha organizado como sigue: en la primera parte se analiza el concepto de la red económica
y su relación con el análisis de redes; en la segunda parte se hace un recuento rápido de la
manera en que el análisis de redes ha abordado el fenómeno de la innovación. Por último, en
la tercera parte se presentan algunas reflexiones sobre la relación entre el modelo IP y el
análisis de la innovación.
1.- El concepto de red económica.
El análisis de las redes parte de la existencia de un conjunto de agentes (por
ejemplo sociales, políticos o económicos) que se encuentran enlazados entre sí por medio
de algún tipo particular de relación (por ejemplo, de conocimiento personal entre los
individuos, de compromiso político o de intercambio de mercancías) y el objetivo del
estudio no es explicar las conductas de estos agentes a partir de sus atributos individuales
(probablemente compartidos con el resto de los agentes), sino que preponderantemente, la
preocupación es analizar las dinámicas que ocurren al conjunto, merced de las relaciones
que mantienen entre sí tales agentes (Wellman, 1983); en otras palabras, el análisis de las
redes construye sus explicaciones a partir de los patrones de conexiones entre los agentes,
que constituyen redes con determinadas estructuras (Burt 2000, Emirbayer y Goodwin,
1994). La existencia de tales redes dotan a los agentes participantes de nuevas habilidades o
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de nuevos recursos, que sin embargo, los limitan y los condicionan, dado que los agentes se
encuentran dentro de esta estructura, además de que cada agente tiene asignado un lugar
en esta red, definido por las relaciones directas e indirectas que tiene con el resto del
conjunto de agentes.
Así, la red de relaciones entre los individuos es un recurso que facilita -o no- la
cooperación entre aquellos, a partir de la forma que adopte la red en particular y para cada
individuo, las relaciones que sostenga con otros agentes. El conjunto de relaciones entre
estos agentes define la estructura y la red. En efecto, Degenne y Forsé (1992) postulan que
el estudio de las redes sociales se asocia con el estudio de las estructuras sociales, donde se
identifica a la estructura de relaciones entre los agentes sociales como capital social
(Semitel, 2006). En esta estructura se asocia la posición que los agentes mantienen con el
capital social de que cada uno dispone y que le permite aprovechar en alguna medida el
capital social total. Siguiendo a Burt (2000), un agente que está “mejor conectado” tiene
ventajas sobre el resto y ello le proporciona beneficios si sabe aprovechar sus contactos. La
calidad de las conexiones de un agente tiene relación no solo con la cantidad de contactos
directos, sino con la posibilidad del agente para intermediar entre agentes no conectados
directamente entre sí. Por supuesto, una red donde los agentes están mejor conectados
entre sí (una red más compleja) permite que los flujos relevantes alcancen más rápidamente
a todos los agentes, quienes disponen ipso facto de mayor capital social. Asimismo, la
productividad del capital social se mide de acuerdo a si facilita la cooperación entre los
agentes y el logro de fines que serían imposibles en la ausencia de la red en cuestión, de
donde, la productividad de una red compleja es mayor.
Presumiblemente, si los agentes en cuestión son agentes económicos que mantienen
relaciones económicas entre sí, podría definirse una red económica. Por ejemplo, Burt
(2000) ha postulado que el mercado es una red. Asimismo, un sistema productivo implica a
un conjunto agentes productivos, y un conjunto de interacciones de naturaleza técnica,
económica, social y política, mientras que los agentes productivos pueden ser empresas,
industrias, regiones o países (Semitel, 2006, Wilkinson, 1983).
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El estudio de las redes se ha asociado frecuentemente con el análisis de los distritos
industriales y otras formas de aglomeración de las empresas en determinadas regiones
(Semitel, 2006, Breschi y Malerba, 2005), introduciendo la dimensión espacial al análisis.
La investigación de los complejos industriales y el estudio de las economías de
aglomeración comenzó con Marshall (1920); Perroux (1950) examinó los efectos
multiplicadores derivados de los vínculos con las empresas y las industrias dinámicas, en lo
que denominó “polos de desarrollo”. Un distrito industrial es una aglomeración espacial de
actividades económicas relacionadas (Desrochers, 2001). En tales complejos industriales las
empresas tienen patrones similares de intercambios con sus proveedores y con los
compradores de sus productos, producen bienes relacionados entre sí y comparten ya sea a
grandes proveedores de insumos o salidas a los mercados, que pueden estar relacionados
también con la ubicación geográfica del distrito (Roepke, 1974). Las empresas comparten
también lo que se ha dado en llamar la “cultura empresarial” y los conocimientos, que se
diseminan a través de las relaciones entre las empresas. Tales relaciones incluyen aspectos
sociales (por ejemplo, conocimiento personal entre los empresarios) y aspectos
económicos, entre los que se incluye el intercambio de insumos, pero también las empresas
pueden asociarse de modos diversos para crear economías externas. Un elemento central en
las economías de ubicación es el intercambio de información, que muchas veces ocurre de
manera informal a través de las relaciones personales (Desrochers, 2001). Por otra parte, la
aglomeración de las empresas genera economías externas, pero también puede ocasionar
deseconomías de costes de asociación o de aglomeración. Sin embargo, al final la
pertenencia a un distrito industrial confiere a las empresas ventajas competitivas.
En la perspectiva del modelo IP, los agentes en cuestión son las ramas (actividades)
económicas, que se relacionan entre sí por medio de intercambios de bienes, a la vez
producidos y demandados por el conjunto de actividades -para producir un producto. Se
constituye así una red económica en ámbito del modelo IP. Como se sabe, el modelo IP no
tiene en cuenta explícitamente la dimensión espacial, pero una tabla IP se refiere siempre a
un espacio geográfico específico, como un país o una región de un país (estado, provincia,
ciudad). Este concepto de red no es ajeno al concepto de estructura económica, definida
como un conjunto de productores interdependientes (actividades o ramas) de productos
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homogéneos, enlazados entre sí por medio de un conjunto de flujos de demanda intermedia,
que definen el carácter de la estructura económica en su conjunto (Aroche, 1996).
En esta red económica cada rama se relaciona con el resto del conjunto de un modo
particular, definido por la tecnología que emplea en la producción y que determina los
insumos que demanda en proporciones dadas. La estructura de la economía está también
determinada por la tecnología de la producción. En el equilibrio, mientras los precios no se
modifiquen, la red tiene una determinada estructura; en el largo plazo, los cambios que
ocurran a la forma que adopta esta estructura están determinados por los cambios
tecnológicos dentro de cada rama, pero la trayectoria de estos cambios deben tomar en
cuenta el punto de partida, la estructura inicial y difícilmente en economía el cambio
estructural implicará una ruptura radical porque las tecnologías casi siempre se modifican
lentamente.
2.- Innovación y redes económicas.
Los estudios sobre la innovación en las aglomeraciones industriales hacen énfasis en
los derrames de conocimiento localizados, es decir, se ha propuesto que un factor central
para la aglomeración tanto de empresas innovadoras como de empresas que producen
bienes relacionados estrechamente en distritos industriales es que el conocimiento fluye
más rápida y fácilmente entre actores ubicados geográficamente en la cercanía (Breschi y
Malerba, 2005). El aprendizaje y la innovación son procesos interactivos que requieren de
mucha comunicación cercana entre las empresas. Al mismo tiempo, es costoso adquirir
conocimiento, al igual que reproducirlo y transmitirlo, en particular en las grandes
distancias (Desrochers, 2001). De acuerdo con esta hipótesis, el conocimiento se transmite
más fácilmente a través de contactos interpersonales y por la movilidad de los trabajadores
entre las empresas; la cercanía geográfica reduce los costes de transmisión (Jaffe, 1989). Así,
las empresas geográficamente aisladas son menos innovadoras que aquellas ubicadas en
una aglomeración.
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El aprendizaje y la difusión de conocimientos ocurren mejor en una red, cuando las
empresas interactúan y comparten la información ya sea de modo formal o informal,
intercambiando bienes en una relación usuario y productor o intercambiando trabajadores
calificados o compartiendo información entre los miembros de las empresas, por ejemplo.
La pertenencia de las empresas a redes densas de conocimientos compartidos, apoyadas en
las interacciones sociales estrechas y por la construcción de instituciones de confianza y de
colaboración entre los actores, serían elementos que facilitan la innovación y su difusión.
Estas hipótesis suponen que el conocimiento no es un bien público (Cowan, 2005),
contrario a los modelos de crecimiento endógeno (Romer, 1986, Aghion y Howitt, 1999).
Así, el conocimiento no se difunde en un mundo sin fronteras, conectado por autopistas de
información de libre acceso para cualquier agente en el mercado mundial. La distancia y el
coste de transporte serían relevantes también para la difusión del conocimiento y las
innovaciones. La proximidad geográfica de una institución académica con industrias
intensivas en conocimiento sería una fuente adicional de externalidades positivas de
conocimiento. Las redes personales de los investigadores académicos e industriales, así
como la movilidad de los recién graduados serían los canales de diseminación del
conocimiento de la academia a las empresas (Varga s/f); no obstante, la existencia de un
centro de investigación no necesariamente genera externalidades positivas, si no existe el
entorno receptor de conocimiento.
3.- El modelo IP y la innovación .
En el modelo IP la innovación y el cambio técnico en un sector de la economía
implican un cambio en los coeficientes en una columna en la matriz A o en los coeficientes
de empleo de los insumos primarios (trabajo y capital), ello significa también que cambia la
manera en que los sectores se relacionan entre sí, por lo cual cambia ipso facto la estructura
de la economía (Aroche, 2007). El estudio de la innovación y del cambio técnico se realiza
por medio de ejercicios de estática comparada (por ejemplo Sakurau, Papaconstantinou e
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Ioannidis, 1997) o bien, de simulación (por ejemplo, Carter, 1990). Hay también trabajos
donde se combinan los datos IP con ejercicios econométricos (por ejemplo Wolff, 1997).
No obstante, es bien sabido que los coeficientes técnicos en una tabla IP pueden
cambiar por diversos factores, además del cambio técnico, a saber, por un cambio en la
mezcla de productos o actividades incluidas en una rama, por el cambio en el grado de
utilización de la capacidad instalada en las ramas, por cambios en los precios relativos, por
cambios en las metodologías de construcción de las tablas o bien, por errores estadísticos
(Fontela y Pulido, 1991, Vaccara, 1970).
Fontela y Pulido (1991) resumen algunas conclusiones respecto del cambio técnico
que presumiblemente son aceptadas por la mayoría de los investigadores en el ámbito del
modelo IP:
1) Los coeficientes técnicos cambian lentamente porque en una rama operan
diversas tecnologías y no todas cambian simultáneamente, dado que ello implica
un esfuerzo de inversión mayúsculo.
2) No hay evidencia de que las ramas en distintas economías adopten el cambio
técnico simultáneamente. Ello debido también a que las mezclas de actividades
en una rama en cada país pueden ser distintas y esas actividades pueden tener
dinámicas distintas.
3) El peso que tiene cada coeficiente en la estimación del producto de una rama es
muy diferente. Solo el cambio en algunos coeficientes es relevante para la
estimación del producto. Estos se denominan Coeficientes Importantes (CI) en
la literatura (Shinkte y Staglin, 1988).
4) Si el cambio en el uso de los insumos está motivado por el cambio en los precios
relativos, todas las filas de la matriz tienden a observar un cambio en la misma
dirección: por ejemplo, si un insumo de uso generalizado se abarata (por
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ejemplo, la energía), todas las ramas tenderán a incrementar su demanda por
este insumo.
5) Cuando una rama proveedora de insumos crece rápidamente, el uso de estos
insumos crecerá más rápidamente en los sectores cuyo producto crece más
rápidamente. En éstos la inversión crece y permite la pronta adopción de nuevas
tecnologías.
García, Aroche y Ramos (2007) presentan una metodología para determinar los CI
en una matriz particionada por niveles tecnológicos, siguiendo la metodología de
Miyazawa (1971). Uno de los resultados del ejerció para la economía europea es que el
subsector de industrias de alta tecnología se encuentra mejor articulado, la difusión
tecnológica es más rápida y tal articulación es la más relevante para el sistema en su
conjunto. Por otra parte, los sectores de baja tecnología incorporan más rápidamente las
innovaciones si están más cerca de los sectores de alta tecnología. García (2006) grafica
unos resultados similares para la economía española y llega a caracterizar los
conglomerados industriales, de acuerdo con la manera en que se articulan las ramas de
tecnología alta, madia y baja.
El análisis IP ha incorporado el uso de herramientas de la teoría de gráficas para el
análisis de las estructuras económicas, en particular en el llamado Modelo IP Cualitativo
(MIPC) y el Análisis de Flujos Mínimos (AFM) identifican redes y aplican técnicas de
gráficas empleadas también en el análisis de redes (vr. gr. Aroche, 2001; Schnabl, 2001).
Semitel (2006) argumenta sin embargo que estos enfoques aplican las herramientas sin
referencia a un marco metodológico articulado, como es el caso del análisis de redes; por
otra parte, es necesario reconocer que algunos conceptos del análisis de redes son
irrelevantes para el estudio de las estructuras económicas, mientras que otros requieren
adecuarse a los fenómenos propios de las relaciones económicas y que no necesariamente
son identificables con los fenómenos que ocurren en el ámbito de las relaciones sociales,
por mencionar algunos puntos importantes en la adecuación.
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A partir de la tabla IP y la matriz de coeficientes técnicos A, se identifica una red
económica donde las ramas son los actores, que a su vez se aparecen como nodos en el
grafo; como se ha dicho antes, éstos se relacionan entre sí por medio de flujos de demanda
de insumos intermedios, determinados por la tecnología empleada en cada sector
productor. Estos flujos se representan por medio de arcos, aristas dirigidas o flechas que
apuntan desde el sector demandante hacia el sector oferente de insumos. Frecuentemente
se recurre a la tabla de coeficientes técnicos para hacer esta representación, dado que los
valores de los intercambios entre las ramas pueden variar grandemente, a partir de los
tamaños relativos de las mismas ramas; la tabla de coeficientes normaliza el valor de los
intercambios en relación con el valor de la producción por rama y las entradas positivas son
siempre menores que 1. Sin embargo, las matrices de coeficientes técnicos normalmente
presentan un gran número de entradas positivas y pocos ceros; el número de enlaces entre
las ramas es muy grande y es difícil hacer un análisis de la red resultante. El MIPC y el AFM
buscan la manera de elegir un subconjunto de lazos entre los sectores, de modo que se
permanezca la esencia de la estructura, manteniendo las relaciones intersectoriales
fundamentales, para ello se han propuesto diversos métodos, según el objeto de estudio
particular. Una vez que se ha elegido esta subestructura fundamental, se procede a hacer el
análisis y su caracterización.
No obstante, además del trabajo de García (2007) no hay muchos trabajos que
desde el punto de vista del modelo IP analicen el fenómeno de la innovación empleando
técnicas ligadas con la teoría de gráficas. Probablemente no sea difícil adoptar algunos de
los supuestos y de las técnicas que se han empleado en el análisis de redes y en particular de
las redes económicas para analizar el fenómeno de la innovación desde el ángulo del modelo
IP. Este modelo hace énfasis en las relaciones de intercambio entre las ramas económicas
que se explican y se originan en la tecnología. Estas relaciones son pues cuantificables y
verificables y no simétricas. Por el contrario, la matriz de relaciones de naturaleza diversa a
las que apela el análisis de redes no siempre es cuantificable ni verificable (se basa en el
dicho de los agentes) y a veces es un arreglo simétrico.
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Bibliografía.
Aghion Philippe y Howitt Peter. (1998), Endogenous Growth Theory, Massachusetts Institute
of Technology, Boston.
Aroche Reyes F. 2001 “The Question of Identifying Industrial Complexes Revisited: A
Qualitative Perspective”, pp. 280-96 en M.L. Lahr and E. Dietzenbacher (eds), Input-Output
Analysis: Frontiers and Extensions, Palgrave, New York
Burt Ronald S. 2000. “The Network Structure of Social Capital”, University of Chicago
and Institut Européen D´administration D´affaires (INSEAD); pre-print for chapter
in Research in Organizational Behavior, vol.22, edited by Robert I, Sutton and Barry
M. Staw, Green wich.
Carter, A.P. (1990): “Upstream and downstream benefits of innovation”, Economic Systems
Research 2, pp. 241-257.
Debresson, C., Sirilli, G., Hu, X. y F.K. Luk (1994): “Structure and Location of Innovative
Activity in the Italian Economy, 1981-85”, Economic Systems Research 6, pp. 135158.
Debresson, C. (1996): “The Inter-industrial analysis of innovative activities”, en DeBresson,
C. (ed.), Economic Interdependence and Innovative Activity- An Input-Output
Analysis, Cheltenham, Elgar.
Degerne Alain y Forsé Michael, “Lesreseaux sourux, une analyse structurale en souslogie,
en Arnau Colin París.
Desrochers Pierre. 2001. “Geographical Proximity and the Transmission of Tacit
Knowledge.” Pp. 25-46 in The review of Austrian Economics, 14:1, Kluwer Academic
Publishers.
Emirbayer Mustafa y Goodwin. “Network Analysis, Culture, and the Problem of Agency.”
in The American Journal of Sociology, Vol.99, Nº 6 (May, 1994), Pp. 1411-1454, The
University of Chicago Press.
Fontela, E. y A. Pulido (1991): “Input-Output, Technical Change and Long Waves”, en
Peterson, W. (ed.), Advances in Input-Output Analysis, Oxford University Press,
Oxford, pp. 137-148.
Jaffe, Adam, (1989), “Real Effects of academic Research”, American Economic Review, vol. 79,
pp. 957-970
Mas-Colell Andreu , Whinston D. Michael & Green Jerry R., “Microeconomic Theory” ,
Oxford University Press, New York, 1995.
Marshall A. 1986(1920). “ Principles of Economics”. 8th edn. London: The Macmillan Press.
Mohnen, P. (1999). “International R&D Spillovers and Economic Growth” mimeo,
Université du Quebec a Montreal.
Pasinetti, L.L. (1981), Structural Change and Economic Growth- A theoretical essay on the
dynamics of the wealth of nations Cambridge University Press, Cambridge.
Perroux Francoise,(1950), “ Economic Space: Theory and Application”, Quaterly Journal of
Economics, vol. 64, pp. 89-104
~ 11 ~
Roepke H. Adams D. &Wiseman R. 1974, “A New Approach to the Identification of
Industrial Complexes Using Input-Output data”, Pp. 15-29, Vol, 14, Nº 1, in Journal of
Regional Science.
Romer Paul (1986), “Incresing Returns and long-run Growth”, Journal of political economy ,
vol. 94, pp. 1002-37
Sakurai, N., Papaconstantinou, G., Ioannidis, E. (1997). “Impact of R&D and technology
diffusion on productivity growth: empirical evidence for 10 OECD countries”,
Economic Systems Research, Vol. 9 pp 81-109
Scherer, F.M. (1989), “ Interindustry technology flows and productivity Growth of
Industries: An Explory Study, Washington DC: National Planning Association
Schnabl H. 2001. “Structural development of Germany, Japan and the USA, 1980-1990: a
Qualitative Analysis Using Minimal Flow Analysis (MFA), Pp. 245-67, in M.L. Lahr
and E. Dietzenbacher (eds), Input-Output Analysis: Frontiers and Extensions, Palgrave, New
York.
Semitiel García María, “ Social Capital, Networks and Economic Development: An Analysis
of Regional Productive Systems”, Edward Elgar Publishing, INC. 2006, UK,251 p.
Terleckyj, N.E. (1974): “Effects of R&D on the Productivity Growth of Industries: An
Exploratory Study”, Washington DC: National Planning Association.
Vaccara, B.N. (1970): “Changes over time in input-output coefficients for the United
States”, en Carter, A.P y A. Brody (eds.), Applications of Input-Output Analysis, 2,
Amsterdam.
Wellman Barry, 1983. “Network Analysis: Some Basic Principles.” Pp. 155-200 en
Sociological Theory 1983, edited by R. Collins. San Francisco: Jossey-Bass.
Wolff, E.N. (1997),”Spillovers, Linkages and Technical Change”, Economic Systems Research
Vol. 9 pp. 9-23
~ 12 ~