Resumen
Las bases de conocimiento son sistemas altamente complejos y representan combinaciones de unidades de conocimiento para resolver problemas en períodos de tiempo específicos. Cuando los ciclos tecnológicos avanzan, las bases de conocimiento evolucionan. En los últimos 30 años, hemos identificado dos ondas tecnológicas. La primera partió de los siete paradigmas tecnológicos de la década de los 80 (microelectrónica, informática, telecomunicaciones, audiovisual, nuevos materiales, semiconductores y biotecnología). La segunda surgió con las llamadas tecnologías habilitadoras (nanotecnología, microelectrónica y nanoelectrónica, biotecnología industrial, fotónica, materiales avanzados y fabricación avanzada) a partir de la década de 2000. Este artículo analiza la evolución de las propiedades y la complejidad de la base de conocimiento mundial entre 1978 y 2016 considerando la emergencia de estos paradigmas. Utilizando datos de patentes y análisis de redes, el trabajo calcula indicadores de variedad, coherencia, distancia cognitiva y convergencia de la base de conocimientos. Los resultados confirman que los paradigmas tecnológicos de la década de 1980 llevaron a un aumento en la diversificación y complejidad de la base de conocimiento a través de una convergencia "hacia afuera", es decir, entre tecnologías no relacionadas. La llegada de los microparadigmas de la década de 2000 revela una retracción de la base de conocimiento que evoluciona 'hacia adentro', es decir, a través de trayectorias previamente establecidas.
Citas
ARTHUR, W.B. The nature of technology: What it is and how it evolves. New York: Simon & Schuster, 2009.
ASCHHOFF. B.; CRASS, D.; CREMERS, K.; GRIMPE, C.; RAMMER, C.; BRANDES, F.; MONTALVO, C. European competitiveness in key enabling technologies. Mannheim, Germany, Centre for European Economic Research (ZEW), 2010.
BARABÁSI, A.; ALBERT, R. Emergence of scaling in random networks. Science, v. 286, n. 5439, p. 509-512, 1999.
BASTIAN, M.; HEYMANN, S.; JACOMY, M. Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks. Icwsm, v. 8, n. 2009, p. 361-362, 2009.
DOSI, G. Technical change and industrial transformation: the theory and an application to the semiconductor industry. UK: Palgrave Macmillan, 1984.
EPO PATSTAT. EPO Worldwide Patent Statistical Database. European Patent Office (EPO) 2015 Spring Edition. Version 5.03.
FLEMING, L.; SORENSON, O. Technology as a complex adaptive system: evidence from patent data. Research Policy, v. 30, n. 7, p. 1019-1039, 2001.
FREEMAN, C.; PEREZ, C. Structural Crises of Adjustment, Business Cycles and Investment Behavior. In: DOSI, G. et al. (Ed.). Technical Change and Economic Theory. London: Pinter, 1988. p. 39-62.
FRENKEN, K.; NUVOLARI, A. Entropy statistics as a framework to analyse technological evolution. In: FOSTER, J.; HÖLZL, W. (Ed.). Applied evolutionary economics and complex systems. Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2004. p. 95-133.
FRENKEN, K.; VAN OORT, F.; VERBURG, T. Related variety, unrelated variety and regional economic growth. Regional studies, v. 41, n. 5, p. 685-697, 2007.
HUENTELER, J.; SCHMIDT, T.S.; OSSENBRINK, J.; HOFFMANN, V.H. Technology life-cycles in the energy sector - Technological characteristics and the role of deployment for innovation. Technological Forecasting and Social Change, v. 104, p. 102-121, 2016.
JACKSON, M.O. Social and economic networks. Princeton University Press, 2010.
JOO, S.; KIM, Y. Measuring relatedness between technological fields. Scientometrics, v. 83, n. 2, p. 435-454, 2010.
KAY, L.; NEWMAN, N.; YOUTIE, J.; PORTER, A. L.; RAFOLS, I. Patent overlay mapping: Visualizing technological distance. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 65, n. 12, p. 2432-2443, 2014.
KIM, E.; CHO, Y.; KIM, W. Dynamic patterns of technological convergence in printed electronics technologies: patent citation network. Scientometrics, v. 98, n. 2, p. 975-998, 2014.
KRAFFT, J.; QUATRARO, F.; SAVIOTTI, P.P. The knowledge-base evolution in biotechnology: a social network analysis. Economics of Innovation and New Technology, v. 20, n. 5, p. 445-475, 2011.
NESTA, L.; SAVIOTTI, P. P. Coherence of the knowledge base and the firm’s innovative performance: evidence from the US pharmaceutical industry. The Journal of Industrial Economics, v. 53, n. 1, p. 123-142, 2005.
ORBIS. Orbis global database. Bureau van Dijk Electronic Publishing (BvD). Accessed in: November 2017.
QUATRARO, F. Knowledge Coherence, Variety and Productivity Growth: Manufacturing Evidence from Italian Regions. Research Policy, v. 39, n. 10, p. 1289-1302, 2010.
SAHAL, D. Alternative conceptions of technology. Research Policy, v. 10, n.1, p. 2-24, 1981.
SAHAL, D. Technological guideposts and innovation avenues. Research Policy, v. 14, n. 2, p. 61-82, 1985.
SAVIOTTI, P.P. Knowledge networks: structure and dynamics. In: PYKA, A.; SCHARNHORST, A. (ed.). Innovation networks: new approaches in modelling and analyzing. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. p. 19-41.
VAN DE VELDE, E.; RAMMER, C.; GEHRKE, B., DEBERGH, P., SCHLIESSLER, P.; WASSMANN, P. Key Enabling Technologies (KETs) Observatory. Second Report. Brussels, EC DG GROW, 2015.
VERSPAGEN, B. Mapping technological trajectories as patent citation networks: A study on the history of fuel cell research. Advances in Complex Systems, v. 10, n. 1, p. 93-115, 2007.
WALTMAN, L.; VAN ECK, N.J.; NOYONS, E.C. A unified approach to mapping and clustering of bibliometric networks. Journal of Informetrics, v. 4, n. 4, p. 629-635, 2010.
WATTS, D.J.; STROGATZ, S.H. Collective dynamics of ‘small-world’networks. Nature, v. 393, n. 6684, p. 440, 1998.
WIPO. Guide to the International Patent Classification. Version 2019.
WIPO. WIPO Economics & Statistics Related Resources 8. World Intellectual Property Organization - Economics and Statistics Division, Last update: March 2018.
YAN, B.; LUO, J. Measuring technological distance for patent mapping. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 68, n. 2, p. 423-437, 2017.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2021 Revista Brasileira de Inovação
Descargas
