Aquí se incluyen unos trabajos que cuestionan el método bietápico que tiene su origen en los trabajos ya mencionados.
Se cuestiona el método porque se supone que en él se subvalora el papel que juega la rentabilidad de la adopción a la hora de explicar el fenómeno106. Además, la rentabilidad de la adopción se debe incluir en un plano microeconómico, porque es probable que lo que explique las diferencias de conducta entre las empresas radique en sus características individuales.
Esto supone una crítica frontal a los modelos bietápicos, que actúan con medidas de posición central. Además, la rentabilidad es probable que cambie en el tiempo --los estudios en dos etapas utilizaban medidas de la rentabilidad de la adopción y otras variables explicativas invariables en el tiempo-- merced a los efectos del proceso de aprendizaje, a la aparición de innovaciones incrementales y a las realimentaciones que la difusión ocasione en los precios relativos.
Este tipo de aproximaciones sugieren la posibilidad de estudiar la velocidad de difusión como la agregación de adopciones individuales, obtenidas a partir de las decisiones microeconómicas de las empresas. Nótese que esto implica acabar de hecho con una teoría de la difusión desligada de los fundamentos microeconómicos del problema.
Dos supuestos básicos caracterizan los diversos análisis pertenecientes a este enfoque: en primer lugar, se produce un rechazo de la idea de que la variable clave en la explicación de la
106 Señala Mowery (o.c., págs. 483 y s.):
Los economistas han desarrollado dos amplias aproximaciones a la hora de explicar la pauta gradual característica de la adopción de innovaciones: la primera pone el énfasis en el papel de la incertidumbre y la información imperfecta en las decisiones de las empresas y los individuos a la hora de adoptar innovaciones, y la segunda incide en el papel de las diferencias en los rendimientos de la adopción dentro de la población de adoptantes potenciales.
difusión sea la diseminación de la información; en segundo, se supone que las empresas se comportan de forma óptima, en el sentido de que la decisión de adoptar o no depende del rendimiento que pueda esperarse de ellas: en un momento dado del tiempo, aquellas empresas para las cuales la adopción es rentable la adoptarán. Es decir, si una empresa no adopta no es porque carezca de información sobre la innovación, sino porque espera la fecha precisa u óptima para hacerlo. Este segundo supuesto es restrictivo, porque supone que las empresas operan en ausencia de incertidumbre.
Dentro de este enfoque del equilibrio pueden distinguirse básicamente tres tipos de modelos diferentes, cuyas particularidades se exponen a continuación:
Los modelos Probit o umbral
Este tipo de modelos rechazan categóricamente la idea de que la difusión es un proceso ligado a la falta o a la imperfección de la información. Al contrario, el hecho de que la adopción no sea instantánea se debe a que la primera aparición de una innovación no es necesariamente superior a las tecnologías preexistentes para todas las empresas potencialmente adoptantes.
El origen de estos modelos hay que buscarlo en un trabajo de finales de los setenta, realizado por Davies, quien a su vez parte de una formulación que se había popularizado a partir de unas investigaciones de David anteriores en unos años (vid. Lissoni y Metcalfe (1994), pág. 115). En Davies se partía de la similaridad existente en la conducta de los compradores de nuevos bienes de consumo duraderos con las decisiones de adopción por parte de las empresas de innovaciones tecnológicas incorporadas en bienes de producción.
Los modelos Probit se basan en la independencia de los gustos individuales y en la toma de decisiones como un proceso individual, lo cual excluye toda relación con los modelos epidemiológicos, en los que la conducta de un adoptante previo influye en la del posterior.
Se les llama modelos Probit porque esta técnica econométrica es la utilizada en el estudio de las ventas de bienes de consumo duraderos y en este tipo de modelos de difusión del cambio técnico incorporado.
La variable relevante en estos modelos es el tamaño de la empresa. Las primeras empresas que adoptan la innovación --los nuevos bienes de equipo-- son las más grandes, puesto que existe un tamaño crítico (o umbral, y de ahí el otro nombre) para la empresa a partir de la cual la adopción se convierte en rentable, por debajo del cual se prefiere la tecnología preexistente. Con el tiempo, el tamaño crítico tiende a reducirse, con lo cual empresas más pequeñas pueden pasar a convertirse en adoptantes.
Es decir: la única fuerza que explica la difusión es la heterogeneidad de las empresas potencialmente adoptantes: cuanto más parecidas sean las empresas mayor será la velocidad de
difusión. No existe incertidumbre: las empresas conocen a cuánto ascienden los beneficios de la adopción. Las empresas deciden esperar si esos beneficios no son suficientes.
Se ha ensayado muchas variedades de este tipo de modelos, basados siempre en los mismos hechos fundamentales. Por ejemplo, se ha tenido en cuenta el efecto del aprendizaje por la práctica: a medida que la difusión se produce, se fabrican más bienes de equipo, con lo que el coste marginal en su producción se reduce. Si esta bajada se traslada a precios se realimenta el proceso de difusión, puesto que el tamaño umbral de la empresa se reduce. Así, cuanta más competencia exista en el sector de producción de bienes de equipo más rápidamente se producirá el proceso de difusión107.
Los modelos de aprendizaje bayesianos
No rechazan que la diseminación de información tenga relación con el proceso de difusión, pero se excluye cualquier información directa boca a boca entre los adoptantes potenciales.
De hecho, la falta de información se convierte en la principal razón para explicar los retrasos de adopción108 sin perder las características básicas de los modelos Probit: ahora bien, la fuente de heterogeneidad entre las empresas no es tanto el tamaño, sino la actitud de la dirección de la empresa hacia la innovación.
La innovación posee un valor incierto: se supone dos escenarios: uno “bueno”, ligado a una adopción rentable; otro “malo”, ligado a un resultado desfavorable, a una pérdida.
Los directivos mantienen diversas creencias, que se reflejan en diferentes distribuciones de probabilidad, subjetivas, con respecto a los dos escenarios.
En un momento dado del tiempo, el directivo revisa su creencia inicial en la innovación, según los resultados de experimentos ejecutados con vistas a probar la innovación. Estas fuentes de información son externas a la población de posibles adoptantes, con lo que estos modelos no tienen nada que ver con los epidemiológicos.
En cuanto a los resultados de este tipo de modelos, se puede indicar que a menos que los experimentos arriba mencionados se hagan públicos y no impliquen costes, nada garantiza que las empresas más optimistas o mejor informadas adopten antes, que las pautas ordenadas de difusión provengan de elecciones individuales racionales.
La principal crítica que se hace tanto a estos modelos como a los Probit recalca la estrechez de su concepto de innovación: una simple pieza de maquinaria, con impactos pequeños sobre los costes de producción y la capacidad de las empresas. Así, los adoptantes se supone
107 Un ejemplo concreto de modelo Probit puede verse en Hall (1994), págs. 268 y ss.
108 Puede consultarse un modelo de difusión intrafirma que incluye aprendizaje bayesiano, propuesto por
que no incrementan su producción ni lo harán en el futuro inmediato, lo que sugiere que los beneficios adicionales generados de la adopción son insuficientes para incrementar su capacidad.
Los modelos basados en la teoría de juegos
Comparten con los Probit la idea de la ausencia de significatividad de la imperfección de la información a la hora de explicar la difusión de las innovaciones.
Esta aproximación empezó a aplicarse por J. Reinganum a principios de los ochenta. El objetivo es relacionar la difusión con el comportamiento estratégico de las empresas.
La característica remarcable de estos modelos es que, en presencia de comportamiento estratégico por parte de las empresas, la heterogeneidad de las mismas deja de ser necesaria para explicar el proceso de difusión. Bajo ciertas condiciones, empresas iguales pueden adoptar en fechas diferentes.
Los modelos basados en la teoría de juegos sustituyen los tradicionales rendimientos decrecientes de la adopción por rendimientos crecientes. Esto implica que la innovación ya no es un simple bien de capital, sino algo más amplio: la nueva tecnología como un conjunto de sistemas relacionados, habilidades humanas, etc. Pueden darse externalidades positivas --a las que se suele denominar externalidades de red, porque se derivan del ya citado conjunto de sistemas relacionados-- en la adopción: a mayor adopción de nueva tecnología, mayores beneficios esperables de la adopción, puesto que el riesgo de adoptar una tecnología no compatible disminuye. En las primeras etapas de la difusión de una nueva tecnología, aparecen varios diseños que pueden competir entre sí, entre los cuales puede surgir uno dominante que reemplaza la antigua tecnología y desplaza a sus alternativas contemporáneas.
Una crítica que se ha realizado en general a los modelos de teoría de juegos es que no explican el porqué de la secuencialidad de la adopción, sino que suponen ésta y lo que pretenden es explicar sus consecuencias.