01/ Un mapa y una brújula

¿Es razonable decir que dos países que exportan exactamente el mismo valor monetario —uno en sal y el otro en satélites— tienen economías con desarrollo similar? Probablemente, la primera intuición sea que no. Pero, ¿qué hay detrás de esa intuición? ¿Qué diferencias esperamos encontrar entre la matriz productiva de un país que es capaz de exportar sal y la de uno capaz de exportar satélites?

La primera aproximación a esta intuición es que los satélites son productos más complejos que la sal. Entonces, hay que preguntarse: ¿qué significa que un producto sea complejo? Las intuiciones que rodean a la noción de complejidad son un poco más esquivas. Pero ahí vamos.

Palabras simples, palabras complejas

¿Qué pasa si pensamos en cada producto como una palabra y en cada letra como una de las capacidades necesarias para construir esa palabra-producto?

Esta imagen intuitiva de lo que significa complejidad (llamada Teoría Scrabble del Desarrollo Económico) puede permitirnos ahora visualizar una matriz productiva: basta con imaginar a las personas y saberes diferentes como las letras con las que cualquier equipo, empresa o país necesita contar y organizar para desarrollar un determinado producto (o su equivalente, una palabra).

Inclusive, podemos dar un paso más y empezar a entender cómo se relacionan los productos entre sí observando qué tan parecidas son las capacidades necesarias para fabricarlos o, dicho de otro modo, qué tan similares son las letras que forman las palabras.

Así, SAL y CAL serán cercanas porque, teniendo cualquiera de las dos, estamos solamente a una letra de poder producir la otra.

En cambio, SAL y CELULAR están muy lejos.

Pasar de producir SAL a CELULAR implica conseguir muchas letras (desarrollar capacidades) con las que no contamos.

Y todavía más. Si tratamos de conectar cada palabra-producto con otras que estén directamente relacionadas, vamos a ver que las palabras más largas y complejas son, al mismo tiempo, las más conectadas. Esto es esperable porque, al tener más letras totales, es más probable que exista otra palabra que también use esas letras.

Entre estas intuiciones simples empiezan a aparecer ideas importantes, como la de cercanía y la de conectividad. Los productos-palabra más complejos son, al mismo tiempo, los que esperaríamos ver más conectados a otros productos-palabra. Dado que para armar SATÉLITES se necesita contar con muchas capacidades (letras) diferentes, es esperable que quien puede producirlos pueda, también, producir muchos otros productos más sencillos que combinen parcialmente esas mismas capacidades.

Empezamos a contar con intuiciones y modelos que nos acercan cada vez más a la idea de complejidad, pero estos ejemplos son sencillos porque conocemos las palabras y las letras. En el mundo real, la tarea es más compleja: podemos categorizar los productos, pero no existe tal cosa como un diccionario de saberes y personas.

¿Cómo podemos, a partir de los productos solamente, comprender qué se necesita para hacerlos? ¿Cómo puedo medir cuál es su complejidad?

El desafío será encontrar una forma de dejar de definir a priori qué producto es complejo y tratar de, a partir de los datos, comprender dónde tenemos que mirar y qué tenemos que medir para llegar a una definición formal de ‘Complejidad’.

Complejo como infrecuente

Imaginemos que tenemos que corregir una pila de exámenes y tenemos una lista con las respuestas correctas para cada pregunta. No queremos solamente corregirlo en términos de quién respondió más o menos preguntas, sino que queremos comprender qué preguntas fueron las más difíciles para asignarles un puntaje proporcional a su dificultad (que también podríamos pensar como su complejidad). Como queremos minimizar la arbitrariedad al momento de clasificarlas, elegimos buscar la forma de que esa idea emerja a partir de los datos.

Lo primero que podemos hacer es preguntarnos cómo esperamos que sea la distribución de preguntas correctas para preguntas más fáciles y para preguntas más difíciles. Una expectativa razonable sería la de asumir que, mientras más sencilla es la pregunta, más personas logran contestarla correctamente, y a medida que la pregunta es más compleja, las personas capaces de responderla son menos. Así, encontramos una relación natural entre frecuencia de aparición y complejidad y podemos empezar a asignarles más o menos puntos a las preguntas en función de qué tantas personas son capaces de responderlas correctamente.

Este ejemplo, si bien sencillo, nos permite aplicar esa misma noción de complejidad a los productos que una economía es capaz de producir. Así, esperaríamos que productos más fáciles de producir (preguntas más fáciles de responder) aparecieran de manera frecuente entre los producidos por muchos países distintos, mientras que aquellos productos más complejos serían más infrecuentes, o sea que solamente unos pocos países podrían producirlos (de la misma manera que solamente pueden responder las preguntas complejas un número pequeño de personas).

Con esto en mente, ubiquemos a los países en un gráfico de acuerdo a dos ejes: por un lado, cuán diversa es la canasta de productos que exportan, es decir, cuántos productos distintos contiene. Por el otro, cuán comunes son esos productos, es decir, cuántos países hay que también los exportan.

Por lo que vemos, cuanto más diversa es la canasta de productos de un país, más usual es que incluya productos poco comunes entre aquellos que la componen. Y, al mismo tiempo, que menos cantidad de países están compitiendo por la exportación de esos productos.

Estos productos que solamente algunos países pueden exportar suelen ser los más complejos. De la misma manera que esperábamos que las preguntas difíciles solamente las pudieran responder personas muy capacitadas, es esperable que los productos de mucha complejidad solamente puedan ser producidos por países con —justamente— alta complejidad económica.

Pero la comparación no termina ahí, porque las personas capaces de responder preguntas difíciles también tienen la capacidad de responder preguntas fáciles. Del mismo modo, los países capaces de hacer productos únicos (complejos) también pueden hacer y exportar gran cantidad de productos de menor complejidad, y por lo tanto pueden tener canastas con gran número de productos totales (o sea, canastas de alta diversidad de productos).

Así, empezamos a ver la emergencia de países más o menos diversificados, dependiendo de si son capaces de producir no solamente productos de baja complejidad —que todos los demás países pueden producir—, sino además productos únicos —que nadie más puede producir—, es decir, productos de alta complejidad.

Un mapa basado en datos

Lejos de agotarse en metáforas, estas intuiciones tienen aplicaciones prácticas. Muy prácticas. ¿Qué pasaría si usáramos estas ideas para clasificar los diferentes productos que las economías de cada país o región exportan?

Lo primero que hay que hacer es entender la distancia entre diferentes productos. Volvemos acá al ejemplo del scrabble: queremos saber si dos productos son más cercanos o más lejanos en términos de las letras-capacidades que son necesarias para construirlos. Y para saber eso, bastará con hacernos la pregunta: “¿Qué productos son coexportados por cada país?” O, enunciado de otra manera: “¿Qué tanto aparecen estos productos juntos en la misma canasta exportadora?”

Esto es exactamente lo que hizo el equipo del Atlas de Complejidad Económica, de la Universidad de Harvard. Utilizando datos de la Organización Mundial de Comercio, midieron la frecuencia con la que dos productos se encontraban coexportados, o sea, conviviendo dentro de una misma canasta. Y lo hicieron con miles de productos o, estrictamente, con miles de grupos de productos. Una vez establecidas esas relaciones de frecuencia de coexportación, los ordenaron en el espacio de acuerdo a la distancia que tuvieran, creando el concepto de Espacio Producto: un mapa de todos los productos que se producen a nivel mundial, en el que productos más relacionados se encuentran más cerca en el espacio.

Gracias a nuestro modelo de Scrabble sabemos que todo producto siempre estará cerca de aquellos que se construyen con capacidades similares. Por lo tanto, los productos complejos tienen muchas conexiones, lo que anticipa que la Complejidad y la Conectividad de los productos van a estar en general relacionadas de manera positiva.

De esta manera, por ejemplo, exportar al mismo tiempo soja y trigo competitivamente parece razonable. Ambos productos requieren condiciones climáticas similares, los conocimientos agrícolas aplicados para la producción de uno pueden ser volcados a la del otro, los mismos bienes de capital (como la maquinaria agrícola) pueden utilizarse para ambos, comparten un mismo sistema logístico comercial y la institución desarrollada para regular la seguridad para su exportación es la misma (SENASA). Sin embargo,prácticamente ninguna de estas capacidades adquiridas son útiles para exportar otro tipo de bienes como autos o microondas.

Incorporar estas perspectivas y métricas nos permite observar y capturar la realidad de un entramado productivo, pero con mayor profundidad y detalle que con los indicadores clásicos. Donde antes había un indicador plano —como Producto Bruto, que simplemente expresa en un monto de dinero la agregación todos los bienes y servicios que una economía produce en determinado periodo, pero sin preguntarse de dónde viene ni cómo es el entramado que lo genera—, ahora tenemos un indicador que prioriza precisamente ese entramado. Una perspectiva compleja para la representación de una realidad compleja.

De intuiciones a métricas

Entendemos ya por qué conviene usar una perspectiva de complejidad. Esto nos permite pasar a la próxima pregunta: ¿exactamente cómo podemos usar los datos que tenemos sobre los productos que producimos para construir nuestros mapas de producto y nuestras distintas métricas-brújula que nos orienten para navegar esos territorios?

Momento entonces de explorar y definir exactamente cómo el desarrollo de un determinado producto ayuda a construir complejidad futura en nuestra matriz productiva.

Nuestro próximo objetivo será entender y construir métricas que expresen de manera precisa y comparable las ideas intuitivas que identificamos como interesantes y que ahora buscamos capturar formalmente.

¿Qué significa exportar competitivamente? Distintos países exportan distintos productos, sí. Pero tener el dato de qué país exporta qué producto solamente nos dice si ese país tiene o no la capacidad de producirlo y exportarlo. ¿Cómo podemos saber, además, si este país es especialmente bueno en la producción y exportación de este producto?

Una forma de responder a esa pregunta sería analizar si el volumen de exportación de ese país para ese producto es mayor que el promedio del resto de los países. Como toda ventaja se expresa en relación a otros, la Ventaja Comparativa Revelada con la que un país exporta un producto será la relación entre el peso de ese producto en la canasta exportadora de este país y el peso promedio del producto en la canasta de las exportaciones totales del mundo.

Si esa VCR es mayor que 1, este país exportará este producto mejor que el promedio de los demás países.

Para dar un ejemplo local, si las exportaciones de soja en Argentina representan el 30% de sus exportaciones totales mientras que las exportaciones de soja mundiales representan el 10% del total, entonces la VCR de Argentina en soja es 3.

¿Qué significa que un producto sea cercano a otro? La segunda idea que necesitamos formalizar y capturar de manera precisa es la de cercanía o proximidad entre productos. En nuestro modelo de juguete nos imaginamos la cercanía como ‘cantidad de letras que tienen en común dos productos-palabra’ y así pudimos establecer que SAL y CAL son cercanas. La diferencia ahora es que no sabemos exactamente cuáles son las letras, porque el equivalente del mundo real a esas letras son las capacidades con las que una matriz económica tiene que contar para poder generar un determinado producto.

Lo que sí podemos hacer es tratar de buscar productos que aparezcan con frecuencia juntos en las canastas exportadoras y asumir que, mientras más juntos aparezcan en más canastas, más probable es que las capacidades necesarias para producirlos sean similares. Dicho de otro modo: sepamos o no exactamente las letras que los forman, esas letras van a ser compartidas.

Podemos, además, pensar que aquellos productos en los que un país tenga una VCR mayor que 1 van a ser el resultado de una matriz que contiene especial desarrollo en esas capacidades. Combinando todo esto, lo que vamos a hacer es calcular la probabilidad conjunta de que dos productos se exporten por un mismo país de forma competitiva.

A mayor probabilidad de que un par de productos se exporten en conjunto y de forma competitiva, podemos inferir una mayor similitud de los procesos y capacidades productivas que se necesitan para producir ambos bienes.

Cuando evaluamos no un par de productos sino que ponderamos toda la canasta exportadora y usamos todas esa distancias juntas, hablamos de densidad, porque la comparación ya no es contra un solo producto sino contra la situación actual de todo el sistema, y también podemos ver su cara inversa, la distancia (que calculamos como ‘1-densidad’)

¿Cuánta complejidad podemos ganar con lo que ya sabemos hacer? Entonces, podemos ver que hay una relación circular entre la Complejidad de un País y la Complejidad de un Producto: los países con alto Índice de Complejidad Económica (ICE) serán aquellos capaces de exportar competitivamente productos con alto Índice de Complejidad de Producto (ICP).

Pero todavía podemos hacernos una pregunta más: ¿cuánto tiene por ganar nuestro país dada su matriz económica actual? Para responder esta pregunta hay que recuperar varias ideas que ya planteamos y, tal vez, formular alguna nueva.

Por un lado, tenemos que entender el mapa de todos los productos y sus relaciones, algo que ya capturamos en la idea de densidad. También logramos identificar los productos en los cuales nuestro país es competitivo (o sea, tiene un VCR mayor a 1).

Por otro lado, tenemos que preguntarnos: dada nuestra situación actual ¿cuánta complejidad podemos ganar si efectivamente desarrollamos competitivamente aquellos productos complejos que hoy no desarrollamos, pero para los cuales ya tenemos las capacidades necesarias?

Esta pregunta es tan relevante que elegimos expresarla en su propia métrica: la Perspectiva de Complejidad Futura (PCF).

Esta métrica es importante para nuestro análisis porque captura en un indicador el grado de cercanía que tiene un país respecto de aquellos productos complejos que el país no exporta de forma competitiva pero para los que ya tiene las capacidades necesarias o similares.

Si la Argentina tiene potencial para producir una gran cantidad de productos complejos, entonces el indicador ICE será alto en términos relativos.

Galileo dijo ‘Mide lo que se pueda medir; y lo que no, hazlo medible.’

Ya somos capaces de medir 4 indicadores clave de complejidad: VCR, densidad, ICE, PCF.

¿Cuánto podemos entender sobre el pasado, presente y futuro de nuestro país y la región gracias a estas herramientas? ¿Cuánto podemos usarlas para navegar hacia un futuro próspero, sustentable y con inclusión?

Un panorama general

¿Qué pasa si usamos algunas de estas ideas para entender el estado actual de la complejidad de los distintos países del mundo? Veamos:

Examinar ese derrotero, ese comportamiento que puede ser tan diferente (basta comparar Japón con Uganda), es usar la brújula. Contar con esta métrica y verla progresar en el tiempo es lo que nos permitirá saber si la matriz económica de un país está ganando o perdiendo complejidad a medida que progresa en el desarrollo de determinados productos.

Además, entender el mapa completo habilita la posibilidad de hacer inferencias sobre las capacidades latentes. Volviendo al ejemplo de la teoría de Scrabble: si ya produzco SATÉLITES, ¿qué otros productos están cercanos? ¿Qué otros productos-palabra puedo generar, sabiendo que tengo la capacidad (las letras) necesaria gracias a lo que ya hago?

Una economía que produce SATÉLITES pero no ACEITE puede descubrir lo cerca que está de empezar a hacerlo. Elegir ir de SATÉLITE a SAL no es lo mismo que hacer el esfuerzo de ir de SATÉLITE a ACEITE. En el primero, vamos de mayor a menor complejidad, reutilizando las capacidades latentes. En el segundo, elegimos el esfuerzo de desarrollar lo que nos falta para abordar una actividad que, si bien está más lejos, es de complejidad relativamente alta.
Contar con el Espacio de Producto y el Índice de Complejidad es entender los espacios hacia los que podemos crecer y, mejor aún, nos permite cuantificar qué tan deseables son esos nuevos espacios en términos de complejidad (tanto presente como futura) y qué tan grande es el desafío de salir a habitarlos, entendiendo qué tan distantes están de las capacidades presentes.

En este punto se hace claro también que el desarrollo —pensado desde la complejidad— no solamente tiene una magnitud, sino una dirección. No se trata solamente de ‘ir hacia mayor complejidad’, sino de entender cuál es nuestro punto de partida, cuáles son las diferentes opciones de producto cercano a desarrollar, qué tan lejos está de nuestras posibilidades actuales y cuánta complejidad ganaríamos si efectivamente tomáramos las acciones que lleven a lograrlo.

Pero hay que aclarar que esta falta de dirección en políticas públicas no necesariamente evidencia una falta de voluntad por parte de los gobiernos, sino que muchas veces responde a dificultades propias de la gestión del Estado. Es una verdad algo incómoda: los países que necesitan adoptar estas políticas de desarrollo productivo con mayor urgencia son, precisamente, aquellos que en general no han consolidado aún las capacidades estatales que se necesitan para que las políticas de desarrollo productivo produzcan los resultados esperados.

Por eso es vital romper el círculo y empezar.

Un futuro verde

Tenemos, entonces, lo prometido. Un mapa y una brújula para navegar el desarrollo económico de una región o país. Pero, ¿son el mapa y la brújula que necesitamos? ¿Podemos armar mapas y brújulas que nos permitan incorporar otros factores al análisis?

Esta pregunta fue el punto de partida del trabajo original de investigación que presentaremos a continuación, así como su principal objetivo: incorporar a las nociones de Espacio de Producto y Complejidad Económica una dimensión de sustentabilidad ambiental.

El futuro es verde. Ya sea por una decisión ética, por instinto (colectivo) de supervivencia, o por la certeza de que los mercados se dirigen con prisa y sin pausa en esa dirección, es indispensable incorporar la noción de que sustentable significa conveniente en términos de desarrollo a mediano y largo plazo.

Tenemos por delante la misión de cartografiar el pasado y el presente de nuestro país con el objetivo de construir un Plan de Desarrollo Verde para la Argentina.