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Complejidad Económica Subnacional: Teoría, Ejemplos y Práctica José Morales-Arilla Candidato a PhD en Políticas Públicas Universidad de Harvard 26 de junio de 2019

Complejidad Económica Subnacional: Teoría, Ejemplosy Práctica · 2019. 8. 29. · salamanca san antonio san bernardo san carlos san clemente san esteban san fabian san fco de mostazal

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Complejidad Económica Subnacional:Teoría, Ejemplos y Práctica

José Morales-ArillaCandidato a PhD en Políticas Públicas

Universidad de Harvard26 de junio de 2019

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Esquema de la presentación

• Complejidad Económica• Divergencia a todos los niveles• Teoría ”Scrabble” del desarrollo• El proceso de diversificación productiva• Métricas de complejidad económica

• Insumos para el desarrollo de herramientas• Herramientas de análisis• Implementación del algoritmo• Reflexiones para la conclusión

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¿Por qué hay tantadiferencia entre zonas ricas

y pobres?

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Divergencia: Pregunta fundacional del desarrollo económico

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Burundi 251Malawi 268

Senegal 1032Camerún 1151

Paraguay 3813Ucrania 3867

Uruguay 14449Chile 15363

Países más pobres

X 4

X 4

X 4

Ingreso per cápita(dólares corrientes)

Cuando Adam Smith publicó su libro en 1776, el país más rico era cuatro veces más rico que el país más pobre…

Dinamarca 56210Australia 67036

X 4

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El departamento/territorio menos productivo

X 2

X 2

X 2: el más productivo

PIB per cápita (millones de pesos)

Vaupés $3,1 Zambia

Estas enormes diferencias también existen dentro de países

Putumayo $6,0 Sri Lanka

Arauca $12,1 Peru

Casanare $24,2 PoloniaBogotá $15,9 Costa Rica

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…en suma, grandes contrastes, incluso entre sitios muy cercanos

PIB per cápita por departamentos

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TIERRA

CAPITAL CAPITALHUMANO

TRABAJO

DESREGULACIÓN

Paradigma de la acumulación de factores: TFP sigue siendo el componente principal.

ESPECIALIZACIÓN

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Nuestro enfoque:Estudiar el

conocimiento colectivo

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¿Quién tiene mas conocimientoproductivo?

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¿Un Inuit…?

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¿…o el Hombre Moderno?

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El esquimal sabe y puede hacerbastantes cosas!

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Una tostadora de $10 tiene 400 partes: Si un solo hombre moderno tratara de producirlas todas…

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¿A dónde vamos con esto?• En verdad, no podemos decir que un hombre

moderno tenga “más” conocimiento productivo comoindividuo. • Solo podemos hacer esta comparación entre

sociedades• ¿Por qué una sociedad moderna acumula más

conocimiento productivo? • Un esquimal sabe casi todo lo que su sociedad sabe.• Un hombre moderno tiene una minúscula fracción de lo

que su sociedad sabe.

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Conocimiento Productivovs. Capital Humano• Medidas típicas de capital humano miden cuanto del

mismo conocimiento y las mismas habilidades tiene el individuo promedio en una sociedad.• Por ejemplo, años de escolaridad!

• El conocimiento productivo no tiene que ver con el conocimiento promedio por individuo, si no con la diversidad del conocimiento disponible en una sociedad.

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Veamos a dos países

Ghana Tailandia

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1962: Similar nivel de ingresos

Ghana Tailandia

$295 $363GDP per capita (constant 2000 US$)

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Crecimiento del Capital Humano: Ghana gana!

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Ghana

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Expo

rtacio

nesd

e Gh

ana

en 1

962

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Expo

rtacio

nesd

e Gh

ana

en 2

010

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Tailandia

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Expo

rtacio

nesd

e Ta

iland

ia: 1

962

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Expo

rtacio

nesd

e Ta

iland

ia: 2

010

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Resultado: divergencia

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Como teoría del desarrollo

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Si usted tiene una letra…

… no puede hacer muchas palabras.

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Si tiene estas 3 letras…

Puede hacer estas 4 palabras:

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Si tiene 4 letras…

Puede hacer 9 palabras:

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Si tiene estas 10 letras:

Puede hacer 595 palabras, algunaslargas:

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PRODUCTOS

Top Hat: By Nikodem Nijaki (Own work) [CC BY-SA 3.0

PAISES CAPACIDADES

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• Sociedades con más letras pueden hacer más palabrasSon más diversificados

• Industrias que requieren más letras los pueden hacer menos paísesLos productos son menos ubícuos

• Sociedades con más letras debieran poder hacer palabras más largas

• Productos menos ubícuos

• Mientras mas letras tiene un país, más diversificado será y menosubícuos serán sus productos

• Relación inversa entre diversificación y ubicuidad

INTUIC IÓN

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(Year 2000)

Diversification of a country/Number of Products a country makes

Ubiq

uity

of a

Cou

ntry

’s Pr

oduc

tsAv

erag

e nu

mbe

r of c

ount

ries t

hat m

ake

the

sam

e pr

oduc

ts `

``````

``````

``````

``````

`1

kc,0

k c,1

Hidalgo, Hausmann (2009)PNAS 106(26):10570-10575

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0 100 200 300 400 500 600100

150

200

250

300

ALGARROBO

ALHUE

ALTO BIO BIO

ALTO DEL CARMEN

ALTO HOSPICIOANCUD

ANDACOLLO

ANGOL

ANTARTIDA

ANTOFAGASTA

ANTUCO

ARAUCO

ARICA

AYSEN

BUIN

BULNESCABILDO

CABO DE HORNOS

CABRERO

CALAMA

CALBUCOCALDERA CALERA DE TANGO

CALLE LARGA

CAMARONESCAMINA

CANELA

CANETE

CARAHUE

CARTAGENA

CASABLANCA

CASTRO

CATEMU

CAUQUENES

CERRILLOS

CERRO NAVIA

CHAITEN

CHANARAL

CHANCO

CHEPICA

CHIGUAYANTE

CHILE CHICO

CHILLAN

CHILLAN VIEJO

CHIMBARONGO

CHOLCHOL

CHONCHI

CISNES

COBQUECURA

COCHAMO

COCHRANE

CODEGUA COELEMU

COIHUECO

COINCO

COLBUN

COLCHANE

COLINA

COLLIPULLICOLTAUCO

COMBARBALA

CON CON

CONCEPCION

CONCHALI

CONSTITUCION

CONTULMO

COPIAPO

COQUIMBO

CORONEL

CORRAL

COYHAIQUE

CUNCO

CURACAUTIN

CURACAVI

CURACO DE VELEZ

CURANILAHUE

CURARREHUE

CUREPTO

CURICO

DALCAHUEDIEGO DE ALMAGRO

DONIHUE

EL BOSQUE

EL CARMEN

EL MONTE

EL QUISCO

EL TABO

EMPEDRADO

ERCILLA

EST CENTRAL

FLORIDA

FREIRE

FREIRINA FRESIA

FRUTILLAR

FUTALEUFU

FUTRONO

GALVARINO

GENERAL LAGOS

GORBEA

GRANEROS

GUAITECAS

HIJUELAS

HUALAIHUE

HUALANE

HUALPEN

HUALQUI

HUARA

HUASCO

HUECHURABA

ILLAPEL

INDEPENDENCIA

IQUIQUE

ISLA DE MAIPO

ISLA DE PASCUA

JUAN FERNANDEZ

LA CALERA

LA CISTERNA

LA CRUZ

LA ESTRELLA

LA FLORIDA

LA GRANJA

LA HIGUERA

LA LIGUA

LA PINTANA

LA REINA

LA SERENA

LA UNION

LAGO RANCO

LAGO VERDE

LAGUNA BLANCA

LAJA

LAMPA

LANCO

LAS CABRAS

LAS CONDES

LAUTARO

LEBU

LICANTEN

LIMACHE

LINARES

LITUECHE

LLANQUIHUELLAY-LLAY

LO BARNECHEA

LO ESPEJO

LO PRADO

LOLOL

LONCOCHE

LONGAVI

LONQUIMAY

LOS ALAMOS

LOS ANDES

LOS ANGELES

LOS LAGOS

LOS MUERMOS

LOS SAUCES

LOS VILOS

LOTA

LUMACO

MACHALI

MACUL

MAFIL

MAIPU

MALLOA

MARCHIGUEMARIA ELENA

MARIA PINTO

MARIQUINAMAULEMAULLIN

MEJILLONES

MELIPEUCO

MELIPILLA

MOLINA

MONTE PATRIA

MULCHEN

NACIMIENTONANCAGUA

NAVIDAD

NEGRETE

NINHUE

NIQUEN

NOGALES

NUEVA IMPERIAL

NUNOA

O'HIGGINS

OLIVAR

OLLAGUE

OLMUE

OSORNO

OVALLEP AGUIRRE CERDA

PADRE HURTADOPADRE LAS CASAS

PAIHUANO

PAILLACO

PAINE

PALENA

PALMILLA

PANGUIPULLI

PANQUEHUE

PAPUDOPAREDONES

PARRAL

PELARCO

PELLUHUE

PEMUCO

PENAFLOR

PENALOLEN

PENCAHUE

PENCO

PERALILLO

PERQUENCO

PETORCA

PEUMO

PICA

PICHIDEGUA

PICHILEMU

PINTO

PIRQUE

PITRUFQUEN

PLACILLA

PORTEZUELO

PORVENIR

POZO ALMONTE

PRIMAVERA

PROVIDENCIA

PUCHUNCAVI

PUCON

PUDAHUEL

PUENTE ALTOPUERTO MONTT

PUERTO NATALES

PUERTO OCTAY

PUERTO VARAS

PUMANQUE

PUNITAQUI

PUNTA ARENAS

PUQUELDON

PUREN

PURRANQUEPUTAENDO

PUTRE

PUYEHUEQUEILEN

QUELLON

QUEMCHI

QUILACO

QUILICURA

QUILLECO

QUILLON

QUILLOTA

QUILPUE

QUINCHAO

QUINTA NORMAL

QUINTA TILCOCO

QUINTERO

QUIRIHUE

RANCAGUA

RANQUIL

RAUCO

RECOLETA

RENAICO

RENCA

RENGO

REQUINOA

RETIRO

RINCONADA

RIO BUENO

RIO CLARO

RIO HURTADORIO IBANEZ

RIO NEGRO

RIO VERDE

ROMERAL

SAAVEDRA

SAGRADA FAMILIA

SALAMANCA

SAN ANTONIO

SAN BERNARDO

SAN CARLOS

SAN CLEMENTE

SAN ESTEBAN

SAN FABIAN

SAN FCO DE MOSTAZAL

SAN FELIPESAN FERNANDO

SAN GREGORIO

SAN IGNACIO

SAN JAVIER

SAN JOAQUIN

SAN JOSE MAIPO

SAN JUAN DE LA COSTA

SAN MIGUEL

SAN NICOLASSAN PABLO

SAN PEDRO DE ATACAMA

SAN PEDRO DE LA PAZ

SAN PEDRO DE MELIPILLASAN RAFAEL

SAN RAMON

SAN ROSENDO

SAN VICENTE T-T

SANTA BARBARA

SANTA CRUZ

SANTA JUANA

SANTA MARIA

SANTIAGO

SANTO DOMINGO

SIERRA GORDA

Sin Información

TALAGANTE

TALCA

TALCAHUANO

TALTAL

TEMUCO

TENO

TEODORO SCHMIDT

TIERRA AMARILLATIL-TIL

TIMAUKEL

TIRUA

TOCOPILLA

TOLTEN

TOME

TORRES DE PAINE

TORTEL

TRAIGUEN

TREHUACO

TUCAPEL

VALDIVIA

VALLENAR

VALPARAISO

VICHUQUEN

VICTORIA

VICUNA

VILCUN

VILLA ALEGRE

VILLA ALEMANA

VILLARRICA

VINA DEL MAR

VITACURA

YERBAS BUENAS

YUMBELYUNGAY

ZAPALLAR

k0 (Diversification)

k 1 (Ave

rage

Ubi

quity

)

Diversity-Average Ubiquity Municipalities

FOR CHILE 2008

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Ciudades en Turquía

ADANA

ADIYAMAN

AFYON

AĞRI

AMASYA

ANKARA

ANTALYA

ARTVİN

AYDIN

BALIKESİRBİLECİK

BİNGÖL

BİTLİS

BOLUBURDUR

BURSA

ÇANAKKALEÇANKIRI

ÇORUMDENİZLİ

DİYARBAKIR

EDİRNE

ELAZIĞ

ERZİNCAN

ERZURUM

ESKİŞEHİRGAZİANTEP

GİRESUN

GÜMÜŞHANE

HAKKARİ

HATAY

ISPARTA

İÇEL

İSTANBUL

İZMİR

KARSKASTAMONU

KAYSERİ

KIRKLARELİ

KIRŞEHİR

KOCAELİKONYA

KÜTAHYA

MALATYA

MANİSA

KAHRAMANMARAŞ

MARDİNMUĞLA

MUŞ

NEVŞEHİR

NİĞDE

ORDU

RİZE

SAKARYASAMSUN

SİİRT

SİNOP

SİVAS

TEKİRDAĞ

TOKAT

TRABZON

TUNCELİ

ŞANLIURFA

UŞAK

VAN

YOZGATZONGULDAK

AKSARAY

BAYBURT

KARAMAN

KIRIKKALE

BATMANŞIRNAKBARTIN

ARDAHAN

IĞDIR

YALOVA

KARABÜKKİLİS OSMANİYE

DÜZCE

10

20

30

40

50

60

k1 (

Ave

rag

e u

biq

uity

)

0 500 1000 1500k0 (diversification)

Diversity and average ubiquity of Turkey's cities

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The United States

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Aguascalientes

Baja California

Baja California SurCampeche

Coahuila

Colima

Chiapas

Chihuahua

Distrito Federal

Durango

Guanajuato

Guerrero

Hidalgo

JaliscoMéxico

Michoacán

Morelos

Nayarit

Nuevo León

Oaxaca

PueblaQuerétaro

Quintana Roo

San Luis Potosí

Sinaloa

Sonora

Tabasco

Tamaulipas

Tlaxcala

VeracruzYucatán

Zacatecas

2022

2426

28Av

erag

e ub

iquity

of in

dustr

ial co

mpo

sition

(kc,1

)

400 500 600 700 800Diversity of industrial composition (kc,0)

Los estados de México

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Las Ciudades de México

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Medida de Complejidad EconómicaMétodo de los reflejos

depends on its ubiquity

product complexity

depends on its diversity

country complexity

improved country complexityimproved product complexity

even better country complexityeven better product complexity

still better country complexitystill better product complexity

PCI= ECI=

How complex is a product? How complex is a country?

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Competitividad revelada en unproducto

Diversidad de los países y ubicuidad de los productos

Complejidad económica delos países y los productos

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PIB

per c

apita

ECI

Ingresos tienden a la complejidad

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Complejidad > Instituciones

Source: Hausmann, Hidalgo et al. 2012. Atlas of Economic Complexity

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Complejidad > Educación

Source: Hausmann, Hidalgo et al. 2012. Atlas of Economic Complexity

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Del oso a la zebra, no al león.

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El problema del huevo y la gallina

• No se pueden hacer relojes sin relojeros y maquinistas• Es difícil aprender a ser relojero si nadie hace relojes• Y aun si aprendes a ser relojero, faltan los maquinistas!• ¿Cómo se resuelve este problema?

• Moviéndose hacia productos similares

• ¿Cómo medimos la similitud tecnológica?• Implícitamente

• Probabilidad condicional de la co-producción• Explícitamente

• Midiendo la similitude en el uso de distintos insumos

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Espacio de Productos basado en laproximidad tecnológica implícitaentre productos (co-ubicación).

Ventaja Comparativa Implícita

Calidad de la posición en el espacio de productos

Deseabilidad de un productoausente

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Proximidad implícita: Productos que requieren capacidades similarestienden a exportarse de los mismos lugares de origen.

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ELECTRONICS

MACHINERY

AIRCRAFT

BOILERS

SHIPS

METAL PRODUCTS

CONSTR. MATL. & EQPT.

HOME & OFFICE

PULP & PAPER

CHEMICALS & HEALTH

AGROCHEMICALS

OTHER CHEMICALS

INOR. SALTS & ACIDS

PETROCHEMICALS

LEATHER

MILK & CHEESE

ANIMAL FIBERS

MEAT & EGGS

FISH & SEAFOOD

TROPICAL AGRIC.

CEREALS & VEG. OILS

COTTON/RICE/SOY & OTHERS

TOBACCO

FRUIT

MISC. AGRICULTURE

NOT CLASSIFIED

TEXTILE & FABRICS

GARMENTS

FOOD PROCESSING

BEER/SPIRITS & CIGS.

PRECIOUS STONES

COAL

OIL

MINING

El Espacio de Productos

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Cuantas letras tiene el país?

Que tan cerca estáde otrosproductosbuenos?

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Complejidad, dado el PIBpc (ECI | PIBpc)

Cer

caní

aa

otro

spr

oduc

tos

buen

os(C

OI)

Baja Alta

Baja

Alta

Bridge over troubled waters

Apuestas estratégicasPoco espacio para mejorar, pocos productos cercanos.

Stairway to heaven

Política Industrial Parsimónica

Motivar saltos cortos en el espacio de productos

Let it be

No hay problemaAmplio espacio de movimiento

Hey Jude: make it better

Política de CompetitividadMejorar las condiciones de los

sectores ya presentes.

El problema estratégico

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De proximidades implicitas a explícitas:

• Co-locación es la manera implícita de medir la similitud encapacidades requeridas entre un par de industrias. • Pero esta similitud a veces puede medirse explícitamente.• Muchos flujos laborales apuntan a uso del mismo talento humano.• Composición por ocupaciones similares.• Uso de los mismos insumos.• Uso de las mismas patentes y conocimientos.• Uso de los mismos tipos de profesional.

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De proximidades implicitas a explícitas:

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De lo internacional a lo sub-nacional• 4 razones:– Explicar divergencias sub-nacionales– Estudiar producción e incluir no-transables.– Entender similitudes explícitas entre sectores.– Estimular investigación a nivel sub-nacional.

• Esfuerzos intensivos en datos.• Sinergias con agencias gubernamentales:– Visualizar posibilidades de diversificación local.– Visualizar distribución del conocimiento.

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Funcionalidad Fuentes estadísticas típicas Fuentes administrativas típicas

Composición exportadora regional($ exportados por producto o industria y destino)

Censos económicos x firmaEncuestas manufactureras x firma

Datos de aduanas x transacción

Composición industrial regional (Empleo, valor agregado, producción)

Censos económicos x firmaEncuestas manufactureras x firmaEncuestas empleo/hogares x empleadoCenso poblacional por individuo

Datos de seguridad social x trabajador vinculados a la industria de su empleador

Similitud tecnológica basada en transiciones laborales

Encuestas de empleo de corte longitudinal

Datos de seguridad social x trabajador vinculados a la industria de su empleador en distintos momentos del tiempo.

Similitud tecnológica basada en vectores ocupacionales

Censo Poblacional por individuoEncuestas empleo/hogares x empleado

Servicios oficiales de empleo (ONET en EEUU, SINCO en México).

Similitud tecnológica basada en requisitos e insumos

Censos económicos o encuestas manufactureras x firma con data de consumo intermedio.Matrices insumo-producto.

Similitud tecnológica basada en uso de tecnologías similares

Registro/uso de patentes por empresa o industria.

Movilidad Geográfica de Capacidades Encuestas de empleo de corte longitudinal

Datos de seguridad social x trabajador vinculados a la ubicación de su empleo en distintos momentos del tiempo.

Fuentes para el desarrollo de análisis subnacionales

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Herramientas para la toma de decisiones

• Atlas Internacional: http://atlas.cid.harvard.edu/

• Atlas Subnacionales• Colombia: http://datlascolombia.com/• Peru: http://acomplexperu.concytec.gob.pe/• Brasil: http://dataviva.info/en/• Mexico: https://datos.gob.mx/complejidad/• Venezuela: https://prodavinci.com/diversificacion-y-desarrollo-en-venezuela-

que-hacer-si-el-petroleo-ya-no-basta/

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Algoritmo desarrollado y publicado

• Ejercicio: • Ejecutar algoritmo de complejidad en Stata.• Ejecutar Código linea por linea que replique al algoritmo de complejidad.• Comprobar correlación perfecta entre ambos ejercicios.

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Reflexiones a modo de conclusion:

• Ejercicios para mapear vocación productiva local y oportunidades• Política industrial justificada objetivamente

• Pero no es una bola de cristal• Vino en Arabia Saudita

• Herramienta complementaria para el consultor• ¿Por qué algo que debería ocurrir no ocurre?

• No dice nada del tipo de política necesario para lograr objetivos• Infraestructura, insumos, coordinación, impuestos.

• Discusión complementaria fundamental• High bandwidth policy making: ¿Como organizer al gobierno para dar respuesta?• Importancia de una red de practicantes en política industrial para América Latina.

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Muchas gracias!