Conocimiento científico productivo y crecimiento económico del Perú, según el modelo AK de Romer
Productive scientific knowledge and economic growth of Peru, according to Romer's AK model
Marco Alberto Suárez Pozo1
Cómo citar: Suárez Pozo, M. A. (2025). Conocimiento científico productivo y crecimiento económico del Perú, según el modelo AK de Romer. Gaceta Científica, 11(4), 0108. https://doi.org/10.46794/gacien.11.4.2667
1 Magister en Gestión y Planeamiento Educativo. Universidad Nacional Hermilio Valdizán, Huánuco, Perú.
Arbitrado por pares ciegos
Recibido:09/07/2025
Aceptado:12/10/2025
RESUMEN
Objetivo: La investigación tuvo como objetivo analizar la relación entre el conocimiento científico productivo y el crecimiento económico del Perú desde la perspectiva de los factores productivos del Instituto Tecnológico de la Producción (ITP). Materiales y métodos: Se ha optado por la metodología de enfoque cuantitativo. El método empleado fue sintetizado en la función hipotética. La investigación fue de tipo aplicada y se desarrolló a nivel descriptivo, explicativo y correlacional. Así mismo, el diseño se delimitó en no experimental y longitudinal por la data de panel empleada y el contraste del modelo económico de Romer. Resultados: Los resultados evidencian que el conocimiento científico productivo explica al 88 % al crecimiento económico del Perú según el modelo contrastado. Así mismo, la productividad científica en los indicadores de publicaciones científicas explica al 96 % al crecimiento económico endógeno del Perú. Conclusiones: Finalmente, la productividad científica analizada desde la ciencia, tecnología e innovación, basadas en cambios técnicos facilitan el crecimiento económico endógeno del Perú.
Palabras clave: crecimiento económico; cambio técnico; conocimiento científico productivo; ciencia tecnología; innovación.
ABSTRACT
Objective: The research aimed to analyze the relationship between productive scientific knowledge and the economic growth of Peru from the perspective of the productive factors of the Technological Institute of Production (TIP). Materials and methods: It's by the methodology of quantitative approach that was chosen. The method employed was synthesized in the hypothetical function. The research was of an applied type and was developed at a descriptive, explanatory, and correlational level. Likewise, the design was delimited in non-experimental and longitudinal by the data of the panel employed and the contrast of Romer's economic model. Results: The results evidence that productive scientific knowledge explains 88% to the growth of Peru's economic according to the contrasted model. Likewise, scientific productivity, in the indicators of scientific publications, explains 96% of Peru endogenous economic growth. Conclusions: Finally, scientific productivity, analyzed from the science, technology, and innovation, based on technical changes, facilitates endogenous economic growth in Peru.
Keywords: economic growth; technical change; productive scientific knowledge; science and technology; innovation.
Introducción
Los modelos de crecimiento endógeno refieren que los procesos de cambio técnico endógeno basada en tecnología (AK) son determinantes para que la economía converja al equilibrio con pleno empleo por el impacto de los procesos de cambio técnico (Kadochnikova et al., 2023). Las teorías endógenas de crecimiento económico precisan que el modelo de crecimiento con tecnología AK promueven los rendimientos crecientes en la estructura productiva por la externalidad de las tecnologías, señalan (Kabi et al., 2023).
La acumulación de capital efectivo de la economía se produce como resultado de los cambios técnicos y tecnológicos en las actividades de la estructura productiva, como parte diferencial que el modelo destaca en la prospección (Aghion & Howitt, 2009). En la misma secuencia, la teoría del crecimiento endógeno sostiene que la externalidad del progreso tecnológico y la difusión en el entorno productivo dependen cada vez más de la productividad científica para la convergencia económica a largo plazo (Ghabban et al., 2022).
La base de datos Scopus (2025) resalta el impacto de la gestión del conocimiento científico del capital humano en la acumulación del capital efectivo endógenamente por el desarrollo tecnológico, que contrasta con el modelo de Romer (1990). Por su parte, el estudio de Scarpelli et al. (2023) postula que la “productividad científica basada en el desarrollo tecnológico con procesos productivos son generadores de producción con valor agregado por su valor inventivo” (p. 4).
Los indicadores de la Comisión Europea (2025) indican que, sin la gestión de capital de conocimiento, investigación, desarrollo e innovación, y los conocimientos tecnológicos, cualquier crecimiento del stock de capital efectivo con valor agregado no tendría lugar para el desarrollo de productos (European Commission, 2025; Guangming et al., 2016). Así mismo, el crecimiento endógeno de las economías depende del capital humano para provocar investigación y desarrollo e impactar en la producción del país. La evidencia internacional ha demostrado que la productividad en los países desarrollados con estructuras productivas dotadas de desarrollo tecnológico ha sido liderada por los institutos públicos (Colodro, 2012).
En referencia a la teoría y los modelos de crecimiento endógeno, es preciso definir al conocimiento científico en la cual destaca el trabajo de Morgan et al. (2023), quienes lo definen como el “conjunto de acopio de conocimientos estructurados para comprender el mundo y modificarlo” (p. 3). El conocimiento científico es un conjunto de conocimientos estructurados que se almacena bajo publicaciones en artículos científicos. Precisamente, esas publicaciones derivan de actividades científicas y tecnológicas (ACT), por afiliación de las diferentes instituciones de base de datos clasificadas en percentiles (Chryssopoulos et al., 2017).
Desde la perspectiva del marco institucional, la política científica liderada por el Instituto Tecnológico de la Producción (ITP) tiene como propósito investigar, desarrollar tecnologías para dotar de procesos de cambio técnico las estructuras productivas del país y contribuir con la convergencia en la productividad y sostenibilidad (Kadochnikova et al,. 2023). El esquema de Vega (2003) es el punto de partida para postular modelos que estructuren y vigilen la tecnología productiva para que el ITP pueda predecir las actividades científicas en el entorno productivo del Perú.
Con relación al modelo de Paul Romer es pertinente señalar a la innovación tecnológica como la variable que define las sendas de expansión productiva. Asimismo, es preciso destacar lo señalado por (Verástegui, 2016) en la cual define como un “conjunto de actividades científicas y tecnológicas orientadas a las soluciones a la actividad comercial, financiera y organizacional” (p. 6). El modelo resalta la generación de innovación de producto, proceso en el conjunto factible de la frontera de posibilidades de producción por la expansión y la gestión de tecnologías.
La investigación y desarrollo (I+D) en las estructuras productivas significa la piedra angular para contribuir en la productividad de las empresas en base a la investigación, innovación, adaptación, transformación y transferencia, como soporte del ecosistema productivo (Instituto Tecnológico de la Producción, 2025).
El estudio parte del enfoque sistémico de Vega (2003), orientado al contraste del modelo respecto al ejercicio productivo. En tal supuesto, el modelo sintetiza los procesos de cambio técnico estructurado en la prospección que el ITP refiere como las funciones básicas en la investigación y desarrollo productivo.
La Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología Iberoamericana e Interamericana RICYT (2025) define al progreso técnico como “actividades científicas y tecnológicas y corresponde a la investigación y desarrollo (I+D) experimental en materia de producción” (p. 5). Por otro lado, el Banco Mundial (2021) señala respecto al proceso de innovación productiva como la aplicación de conocimientos tecnológicos en procesos productivos endógenos con uso intensivo de la tecnología, donde la externalidad de la investigación tecnológica influye en los procesos productivos por la investigación y desarrollo (I+D). La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (2025) define al progreso técnico como un: trabajo sistemático de la gestión de conocimientos del capital humano, adquiridos a través de los procesos de investigación y desarrollo (I+D) orientados al ejercicio del desarrollo científico y tecnológico para lograr nuevos productos con alta tecnología, procesos, sistemas y servicios, o el mejoramiento sustancial de aquellos ya producidos. (p. 16).
Por consiguiente, el objetivo de la investigación fue analizar los indicadores de investigación y desarrollo (I+D), mediante la evaluación de las métricas de publicaciones científicas y las patentes derivadas de las actividades científicas y tecnológicas del ITP. Esta parte sostiene como las actividades científicas del instituto tecnológico de la producción analizaron los posibles efectos de la gestión del conocimiento en base a la gestión de tecnología y los impactos como externalidad de investigación tecnológica en las actividades productivas derivadas de la ciencia y la tecnología en el ITP (Tostes et al., 2017).
Materiales y métodos
El presente estudio fue desarrollado por el autor en calidad de docente de la Facultad de Economía de la Universidad Nacional Hermilio Valdizán de Huánuco (UNHEVAL), Perú, como parte de una investigación orientada al análisis de los determinantes del crecimiento económico y la productividad científica analizado como cambios técnicos
La metodología del estudio se fundamenta en la teoría del crecimiento endógeno con contraste en la aplicación del modelo evidenciado en estudios de tipo Romer. Para tal efecto, se ha explorado los estudios que precisan la aplicación del modelo de tipo AK de Romer en la base de datos de Scopus (2025) con la ecuación: (TITLE-ABS-KEY ((scientific productivity) (scientific and technological activities) OR (productivity agriculture)).
El estudio hace referencia a la productividad científica en los indicadores de la investigación tecnológica y de la externalidad en la productividad total de factores, como parte de la acumulación de capital efectivo en la economía peruana. Todo lo anterior en base a las referencias teóricas y evidencias contrastadas en la aplicación del modelo de Romer endógenamente. Desde esa perspectiva endógena, la investigación ha optado por la metodología de enfoque cuantitativo por las métricas y la aplicación del modelo de Paul Romer en la estructura productiva de ITP del Perú. Así mismo, se definió el método por la función hipotética deductiva Mendoza (2006).
El tipo de investigación fue aplicada por el contraste del modelo de Romer (1986), mientras que el nivel se definió como descriptivo y correlacional. El estudio se desarrolló en el Instituto Tecnológico de la Producción (ITP), ubicado en la Av. República de Panamá 3418, Piso 5, en Lima (Perú). Esta sede es donde se ubican las oficinas centrales de la institución, que depende del Ministerio de la Producción (PRODUCE) y se enfoca en la innovación, investigación y transferencia tecnológica para el sector productivo peruano.
El diseño empleado fue no experimental y longitudinal (Hernández Sampieri, Fernández Collado, & Baptista Lucio, 2010). El estudio se basó en el análisis de los resultados de I+D de ITP, mediante el contraste del modelo AK de Romer sintetizado en el modelo Y = Aka+n Ln (FPI). Para determinar la regresión del modelo se ha optado por el paquete estadístico E-views, para la regresión lineal simple con data panel.
El estudio se ajusta a los principios de honestidad científica, transparencia y uso responsable de la información. No se manipularon datos ni se vulneraron derechos de autor, y todas las fuentes de información utilizadas son de acceso público y verificable. Así mismo, se reconoce expresamente la autoría de Paul Romer en la formulación del modelo teórico de referencia.
Resultados
Para los hallazgos del estudio se ha planteado la regresión del modelo en las variables publicaciones científicas y las patentes del ITP derivadas de la aplicación de la política científica y tecnológica en la esfera productiva del país. El modelo estimado se define en la siguiente sección, que sintetiza la regresión lineal simple:
Los hallazgos del modelo en el valor de R-cuadrado (R- Squared) fue igual a 0,963334. Este resultado indica que el modelo econométrico estimado explica al 96 % la variación de la variable endógena. En este hallazgo, la variable exógena del modelo estimado de publicaciones científicas (PUBC) explicó al 96 % a la variable endógena crecimiento económico medido por el PBI. Así mismo, el R-cuadrado Ajustado (Adjusted R-squared) fue igual a 0,958750. De acuerdo con los parámetros precisados por la regresión econométrica, ambos estadísticos fueron relativamente altos. Por otro lado, el valor del F-Statistic fue de 210,1841 y el valor de Durbin Watson stat 2,66; por tanto, los resultados de la regresión son significativos en el contraste del modelo aplicado.
Se contrasta que los modelos de crecimiento endogeno explican el crecimiento por los factores internos que el sistema productivo por el desarrollo interno de la actividad productiva externaliza en la productividad total de factores. En este sentido, resaltan los trabajos en el modelo AK de Romer (1986), Lucas (1988), Barro (1990) y Rebelo (1991) (como se citó en Jiménez, 2006), quienes “desarrollaron modelos de crecimiento endógeno con rendimientos crecientes a factores de producción acumulables” (p. 406).
Finalmente, las teorías del crecimiento endógeno transitan desde el enfoque sistémico, dotando de argumentos de contraste del modelo en las economías de pleno empleo. Desde esta perspectiva, el modelo aplicado en la economía peruana desde el análisis interno del ITP hace referencia en contraste con lo señalado por Romer (1986) (como se citó en Jiménez, 2006) para que los cambios tecnológicos en la estructura productiva sean determinantes por el aporte en los cambios y progresos tecnológicos para que la economía converja sostenidamente al pleno empleo. En esa misma secuencia, este autor indica que el crecimiento depende del cambio tecnológico (Aghion & Howitt, 1992), tal como postula la visión schumpeteriana de la destrucción creativa mediante la sustitución que se produce cuando un nuevo bien capital sustituye al anterior. El cambio tecno¬lógico surge de los departamentos de investigación y desarrollo, como un pro¬ceso técnico económico (Jimenez-Barrera, 2018)
Discusión
Los resultados de la investigación presentan un contraste con los hallazgos de otros estudios previa y simultáneamente analizados. La estructura productiva del ITP deriva de la implementación de políticas científicas y tecnológicas, lo cual se refleja en la consistencia y robustez de los resultados empíricos obtenidos. Específicamente, el modelo se contrapone a las variables tecnológicas empleadas por Rebelo (1991) o Lucas (1988) (como se citó en Jiménez, 2006) dentro del marco teórico endógeno, al mostrar valores estimados próximos en términos de nivel de significancia respecto a los estudios de Morgan et al. (2023), cuyos coeficientes de determinación (R-cuadrado) reportan valores de 0,7945, mientras que Ludwig et al. (2023) estiman valores de hasta 0,88458 en sus distintas variantes de la regresión.
El estudio reporta un R-cuadrado de 0,899496, lo que confirma el impacto significativo de la gestion de conocimiento sobre la productividad cientifica del ITP. Además, la variable publicaciones cientificas confirma el impacto positivo claro en la producción cientifica, evidenciado en un R-cuadrado de 0,963334. Estos resultados apoyan la tesis de que la inversión en investigación y desarrollo tecnológico influye en las actividades cientificas y tecnologicas de la estructura productiva del Perú.
El resultado del estudio contrasta con los hallazgos la productividad científica de los institutos de investigación que representan al sistema nacional de ciencia y tecnología e innovación tecnológica (SINACYT). En estos grupos, conocidos como los institutos públicos de investigación (IPIS), se enfatiza el rol inyector del capital humano como detonador de la investigación y la externalidad sobre los procesos productivos. El trabajo de Bhutani et al. (2020) refiere la alta relación del 95 % entre la investigación y desarrollo (I+D), como factor impulsor del crecimiento económico, expresado en la innovación tecnológica como procesos de cambio técnico productivo de la economía de tipo (Sala-i-Martin, 1999).
Respecto a la dotación de procesos de cambio técnico del ITP, esta contrasta con los trabajos de Castillo y Powell (2019), quienes hacen referencia a la investigación tecnológica derivada de la investigación y desarrollo (I+D), con impactos en el distrito industrial de Silicon Valley, orientado endógenamente. Así mismo, el estudio de la United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD, 2017) sintetiza la importancia de la I+D y el derrame de conocimiento en los procesos de cambio técnico para la productividad y competitividad a largo plazo.
Finalmente, la investigación emerge en el contraste de gestión y transferencia de conocimiento científico productivo de tipo Romer con los estudios de la Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC, 2021), la cual hace referencia a los cambios tecnológicos como principales determinantes en la generación de riqueza de los países; también se advierte a la innovación productiva como factor de cambio de método productivo.
Las limitaciones del estudio se presentaron en el poco consenso en la interpretación del modelo de Romer valuado en los procesos de cambio técnico de los diversos sectores del poder ejecutivo del ITP en la versión endógena. Otra limitación fue la poca caracterización en las métricas de producción y productividad científica sobre las versiones actualizadas en el manejo de base de datos. Así mismo, el utilitarismo en la gestión de alta dirección del ITP, con poca idoneidad en la prospecta de gestión del conocimiento. Estas limitaciones se caracterizaron en la premura de la valuación de las áreas pertinentes de la institución. Sin embargo, fueron superadas por el acceso y contraste de los resultados de las actividades científicas y tecnologías del ITP en la base de datos de Scopus (2025).
Conclusiones
Los hallazgos del estudio, en contraste con la teoría y el modelo de Paul Romer en la economía peruana, revelan que los modelos de crecimiento económico endógeno (EGT) contrastan la importancia de la investigación tecnológica como factor endógeno en los procesos de cambio técnico basados en la producción y productividad científica de la economía peruana. El Instituto Tecnológico de Producción (ITP) tiene funciones básicas de investigación, desarrollo (I+D) y difusión de conocimientos en procesos productivos. Esos procesos técnicos del ITP, derivados en publicaciones científicas y patentes, confirman la externalidad positiva por el derrame del conocimiento en la innovación de actividades científicas y tecnológicas. Así mismo, se ha contrastado que la gestión de los progresos tecnológicos del ITP deriva de factores exógenos y endógenos. Por otro lado, las publicaciones científicas por colaboración internacional, nacional son el indicador de valor agregado en los productos por la productividad y competitividad.
Finalmente, las patentes solicitadas por el nivel de coeficiente de invención evidencian poco impacto en la generación de productos, según la data de Scopus (2025). Eso indica que el ITP enfrenta los procesos productivos con tecnologías caducas. Así mismo, el modelo estimado hace referencia a los valores de productividad científica en el indicador de publicaciones, como variable exógena, explica en un 89 % a la variable endógena (crecimiento económico), evaluados con el estadístico de la regresión en el indicador de R-cuadrado (R-squared).
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Contribución de los autores
MASP: conceptualización, metodología, investigación, análisis formal, redacción del borrador original; redacción, revisión y edición.
Fuentes de financiamiento
La investigación fue realizada con recursos propios.
Conflictos de interés
No presenta conflictos de interés.
Autor de correspondencia
